센스쟁이 프로그래머, 비트센스

오늘 지인으로 부터 한 사이트의 링크를 받았습니다. 세계 최초 인간 뇌 세포 기반 "생물학적 컴퓨터" 상용화 | GeekNewsCortical Labs의 CL1, 생물학적 AI 시대 개막호주 Cortical Labs가 인간 뇌 세포와 실리콘 하드웨어를 결합한 세계 최초 "생물학적 컴퓨터(CL1)" 를 공식 출시.기존 AI보다 더 역동적, 지속 가능하며 에너지news.hada.io뇌세포를 이용한 생물학적 컴퓨터? 누군가는 머리에 구멍을 뚫어 장비를 심는다는데, 이건 또 먼가 싶은 마음에 무슨 내용인지 알아보았습니다.연구의 배경과 목적현대의 전자식 컴퓨터와 인공지능 기술은 급격한 발전을 이루었지만, 물리적 한계에 가까워지고 있습니다. 초고속 연산을 위해 막대한 전력을 소모해야 하는 등의 문제가 대두되며 더 ..

예전 글들/AI&ML 2025. 3. 7. 10:06

얼마전 BMW 공장에서 인간형 로봇을 도입하여 일부 라인을 3개월 정도 운영한 사례의 동영상을 공개했습니다. 궁금하기도 하고 해서 관련 기사들을 아래와 같은 기준으로 정리해 보았습니다.생산성 향상 여부: 인간형 로봇이 기존 생산 프로세스에서 어떤 성과를 냈는지 분석합니다.인력 감축 또는 재배치 영향: 기존 직원들의 역할 변화와 고용에 미친 영향을 확인합니다.비용 절감 효과: 로봇 도입으로 인한 운영 비용 변화와 경제적 이점이 있었는지 조사합니다.기술적 도전 과제: 로봇 운영 중 겪은 기술적 문제나 개선이 필요한 부분을 살펴봅니다.노조 및 노동자의 반응: 노동조합 및 직원들이 어떻게 반응했는지 관련 정보를 확인합니다. 생산성 향상 여부(美 BMW 공장서 근무하는 휴머노이드 로봇, 작업 속도 '4배' 빨라졌..

예전 글들/AI&ML 2025. 3. 5. 13:05

요새 NVIDIA가 그래픽 카드 외에도 혹할만한 제품들을 내놓고 있습니다.NVIDIA Jetson AGX Orin은 로보틱스와 엣지 컴퓨팅용 고성능 임베디드 AI 모듈(개발 키트 포함)이고, NVIDIA Project DIGITS는 Grace CPU와 Blackwell GPU가 결합된 초소형 퍼스널 AI 슈퍼컴퓨터입니다. 두 제품 모두 AI 모델 **학습(training)**에 활용될 수 있지만, 용도와 성능에서 큰 차이가 있습니다. 아래 비교 표에서는 가격, 성능, 활용도 측면에서 Jetson AGX Orin과 Project DIGITS를 정리하고 각 항목별 5점 만점 평가를 제시합니다.Jetson AGX Orin 개발 키트 – 앰페어(Ampere) 아키텍처 GPU와 12코어 ARM CPU를 통합한 엣..

예전 글들/AI&ML 2025. 3. 4. 15:42

최적 모델 구성 및 추천 (RAG 접근법) RAG(Retrieval-Augmented Generation) 방식은 대용량 언어모델이 모든 지식을 기억해야 하는 한계를 극복하기 위해 외부 지식을 조회하여 활용하는 QA 방법입니다 . 사용자가 질문하면 검색 모델이 질문을 임베딩으로 변환한 뒤 지식 내에서 관련 문서를 찾아주고, 생성 모델(예: 시퀀스-투-시퀀스 언어모델)이 그 문서 내용을 바탕으로 답변을 생성합니다 . 이를 위해 우선 연령대별 건강정보, 1일 영양소 권장량, 건강식품 함유 성분 등의 도메인 데이터를 수집하여 텍스트 조각들로 분할 및 임베딩해야 합니다 . 이렇게 구축한 벡터 DB(임베딩 인덱스)에 대해 질의 임베딩과 문서 임베딩 간 유사도 검색을 수행하는 것이 핵심입니다.추천 모델 아키텍처로는..

예전 글들/AI&ML 2025. 2. 22. 22:39

1. NVIDIA DIGITS 최신 버전 및 LLM 학습 적합성 DIGITS 개요: NVIDIA DIGITS는 Deep Learning GPU Training System으로, 주로 이미지 분류, 세그멘테이션, 객체 탐지 등 컴퓨터 비전 딥러닝 작업을 간편하게 수행하기 위해 개발된 소프트웨어입니다 . 최신 공식 버전은 DIGITS 6.1.1로 2018년에 출시되었으며 , 이후로는 신규 기능 업데이트가 중단된 상태입니다 (NVIDIA는 더 이상 DIGITS를 지원하거나 버그 수정하지 않고 있음) . DIGITS 6 버전에서는 Caffe, Torch(Lua Torch), 그리고 TensorFlow 백엔드를 지원하며, GAN 예제나 텍스트 분류 같은 기능도 일부 추가되었습니다 . 그러나 기본적으로 DIGITS..

예전 글들/AI&ML 2025. 2. 22. 09:33

최근 정부에서 DeepSeek 온라인 서비스 접속을 막았습니다. 이유는 사용자의 정보를 과하게 수집해 간다는 이유입니다. 그런 위험한 서비스를 사용하는 것은... 이미 중국 사이트라 찝찝했지만... 무조건 반대일 수 밖에 없습니다. 그렇다고 deepseek 가 문제인 것은 아닙니다. 로컬에 설치해서 사용하면 어떨까? 독립 머신으로 로컬 설치는 성능상 여전히 문제가 있습니다.다음은 DeepSeek R1(671B 원본 모델)을 로컬에서 구동하기 위한 클러스터 구성 방안을 맥미니 클러스터와 맥스튜디오 클러스터로 나눠 비교·정리한 내용입니다. 1. 클러스터 구성 스펙 및 필요 대수A. 맥미니 클러스터 • 개별 스펙:– 모델: M4 Pro 기반, 64GB 통합 메모리, 1TB SSD • 필요 대수:– 전체 671..

예전 글들/AI&ML 2025. 2. 21. 09:38

아래는 어제(2월 17일/18일 현지시간) 일론 머스크가 이끄는 xAI가 발표한 Grok 3의 주요 내용 정리입니다.1. 발표 배경 및 개요 • 발표 채널: xAI는 X(구 트위터)를 통해 라이브 스트리밍으로 Grok 3를 공개했습니다. • 주요 주장: Grok 3는 “지구상에서 가장 똑똑한 AI”로 소개되며, 기존 경쟁 모델들을 능가하는 성능을 자랑한다고 발표되었습니다. 2. 성능 및 기술적 우위 • 벤치마크 결과:• 수학, 과학, 코딩 등 다양한 영역에서 Google Gemini, DeepSeek V3, Anthropic Claude, OpenAI GPT-4o 등 경쟁 모델을 앞선다고 주장합니다.• 초기 버전(코드명 ‘초콜릿’)은 벤치마크에서 1400점이라는 기록적인 성과를 기록했으며, 점수는 계속 ..

예전 글들/AI&ML 2025. 2. 19. 10:18

Hugging Face 허브에는 다양한 자연어 처리(NLP) 모델들이 공개되어 있으며, 용도에 따라 특화된 모델들이 존재합니다. 여기서는 사용 목적별로 대표적인 모델들을 분류하고, 각 분야에서 최고 성능을 보이는 모델들의 특징을 비교한 뒤, RTX 4070 Ti 환경에서 실행 가능성과 파인튜닝 용이성을 고려하여 추천 모델을 선정하였습니다. 마지막으로 분야별 추천 모델과 해당 모델의 강점이 발휘되는 사용 사례를 정리합니다. 1. 일반 자연어 처리 (언어 이해 및 생성) 언어 이해를 위한 대표 모델로는 BERT 계열(예: BERT, RoBERTa, DeBERTa)과 같은 Transformer 인코더 모델들이 있습니다. 이들은 문장의 의미 파악, 분류, 개체 인식 등의 이해 중심 작업에 뛰어납니다. 특히 마이..

예전 글들/AI&ML 2025. 2. 18. 13:08