AI 기술 자료

소개 텍스트 청킹은 LLM(대규모 언어 모델)의 응용 분야, 특히 검색 증강 생성(RAG) 시스템에서 중요한 역할을 합니다. 텍스트 청킹의 품질은 문맥 정보의 유효성과 직접적인 관련이 있으며, 이는 다시 ...

빠른 읽기 지능형 바디 메모리의 과제와 Zep의 혁신 지능형 바디(AI 에이전트)는 복잡한 작업에서 메모리 병목현상에 직면합니다. 기존의 대규모 언어 모델(LLM) 기반 AI 에이전트는 컨텍스트 윈도우의 제한으로 인해 장기간의 대화 기록과 동적 데이터를 효과적으로 통합하기 어렵고 성능이 제한되며...

이 문서는 비트 플로우에서 자동화된 워크플로우를 만드는 단계별 가이드를 제공합니다. 워드프레스와 '게시글 상태 업데이트 시' 이벤트를 사용하여 트리거를 설정하고 이를 Google에 연결하는 방법을 보여 줍니다.

트랜스크립션된 자막에는 화자 라벨과 두 번째 타임스탬프를 태그할 수 있으며, 웃음소리와 벨소리를 정확하게 인식하고 노래를 정확하게 식별할 수 있습니다. 출력 토큰에 의해 제한되며 최대 약 15분 분량의 오디오를 텍스트로 변환할 수 있습니다. Google AI 스튜디오에서 빠르게 시도해 볼 수 있습니다.

Microsoft 365 코파일럿을 처음 사용하든 숙련된 베테랑이든, 코파일럿 채팅을 사용하든 Office 365에서 코파일럿을 사용하든, 코파일럿 프롬프트 동의어 사전을 통해 다음을 채울 수 있습니다.

이것은 이전에 작성된 "지능형 프로그래밍 도구 Trae를 사용하여 강력한 글쓰기 플랫폼을 만드는 방법"에 따르면 다음 에피소드는 서버 충돌로 인해 이틀 동안 제지 된 서버 충돌로 인해 원본의 자매 기사로 부처에게 꽃을 빌려주는이 기사를 읽게 된 Trae를 사용하여 지역 지식 기반을 강화하는 방법에 대한 기사를 재 인쇄합니다.

서버 다운으로 인한 웹사이트 데이터 손실은 재앙과 다름없습니다! 소규모 웹 사이트이고 여러 백업 서버를 구입할 여유가없고 웹 사이트 백업을 구성하지 않는 경우 동일한 문제에 직면 한 사람들에게 도움이되기를 바랍니다. Linux 서버에 적용 가능, 웹 사이트 데이터의 안전을 보장하기 위해 서버가 손상 되더라도 복원 할 수 있습니다 ...

올라마 프레임워크의 등장은 인공 지능 및 대규모 언어 모델(LLM) 분야에서 많은 주목을 받고 있습니다. 이 오픈 소스 프레임워크는 대규모 언어 모델의 로컬 배포와 운영을 간소화하여 더 많은 개발자가 LLM을 쉽게 경험할 수 있도록 하는 데 중점을 두고 있습니다. 하지만 시장을 살펴보면...

지능형 프로그래밍 도구를 사용해 글쓰기를 자동화한다면 어떻게 될까요? 아마도 하강 타격이 될 것입니다... 왜 그럴까요? Trae로 대표되는 지능형 프로그래밍 도구는 일반 작성 도구에 비해 다음과 같은 이점이 있습니다: Claude3.5-Sonn...

최근 딥서치 API 키가 심하게 막혀서 클라인을 사용하는 많은 개발자 친구들이 어려움을 겪고 있습니다. 그렇다면 인공지능 프로그래밍에 다른 좋은 도구가 있을까요? 답은 당연히 커서입니다! 하지만 여러 가지 이유로 많은 친구들이 ...

AI 기술이 빠르게 변화함에 따라 강력한 생산성 도구인 Microsoft 365 Copilot은 점차 사람들의 업무 방식을 바꾸고 있습니다. 또한 Copilot Studio를 통해 사용자에게 더 많은 사용자 지정 기능을 제공합니다.

최근 Qwen 팀은 네이티브 모델과 API의 강력한 성능을 보여주는 일련의 Qwen2.5-VL 사용 사례 노트북 예제를 자랑스럽게 공개했습니다. 이 노트북의 목적은 개발자와 사용자가 다음과 같은 내용을 더 깊이 이해할 수 있도록 돕는 것입니다.

최근 몇 년 동안 대규모 언어 모델링(LLM) 기술은 전례 없는 속도로 발전하고 있으며 점차 다양한 산업에 침투하고 있습니다. 이와 동시에 LLM의 로컬 배포에 대한 수요도 증가하고 있습니다.편리한 로컬 대규모 모델 배포 도구인 Ollama는 사용 편의성과 딥러닝 지원으로 잘 알려져 있습니다.

인공지능 빅 모델 세션인 딥시크가 갑자기 등장하면서 GPT-5와 바이두 웬신 이인이 무료로 고개를 숙였습니다. 온라인에는 100개가 넘는 딥서치 플랫폼이 있지만, 모든 플랫폼이 사용하기 쉬운 것은 아닙니다. 많은 플랫폼에는 몇 가지 치명적인 문제가 있습니다 ...

세 가지 모드에 대한 커서 프롬프트 디자인에 대한 간략한 분석 1. 커서 채팅 모드: 간단하고 직접적인 코드 편집 지침 기능: 채팅 모드 프롬프트는 직접 코드 편집 및 생성 지침을 제공하는 데 중점을 두고 간단하고 명확하게 설계되었습니다. 강력합니다...

1단계: "마법 도구" Ollama 🚀 설치(Windows 컴퓨터는 여기를 보세요!) 올라마란 무엇인가요? 다시 말씀드리지만, 올라마는 오늘 작업하는 것과 같은 모든 종류의 멋진 AI 모델을 쉽게 실행할 수 있는 "마법의 툴킷"입니다...

RTX 4090 그래픽 카드로 DeepSeek-R1을 실행하는 경우, Q4_K_M 정량화의 671B 풀 블러드 버전을 우선적으로 사용하고, 그다음으로 14B 또는 32B 정량화 버전을 사용하는 것이 좋습니다(KTransformers에 의존하는 경우), 학습이 번거로운 경우 Unsl...

A. 360은 딥시크와 연결되어 있나요? 네. 360 그룹은 2025년 1월 딥시크에 네트워크 보안 보호를 무료로 제공하겠다고 발표하고 자사 제품인 '나노 AI 검색'에 딥시크 고속 전용 회선을 개설했습니다. 전용 회선은 ...

I. 관계의 핵심 포지셔닝 공개 정보에 따르면 360과 딥시크는 직접적인 지분 관계나 전통적인 사업 협력 관계를 구축하지는 않았지만 기술 시너지와 전략적 지원이라는 간접적인 연관성을 가지고 있습니다. 예를 들어, 360의 나노 AI 검색 앱은 딥시크-R을 통합하여 ...

네, 360의 '나노 AI 검색'에 PC 버전이 있으며, DeepSeek-R1 정식 버전을 무료로 사용할 수 있습니다! 1. 공식 PC 클라이언트가 온라인 상태입니다 360의 공식 출시에 따르면 2025 년 2 월 11 일에 출시 된 "Nano AI"의 Windows 데스크톱 버전 인 360에 따르면 클라이언트는 ...

360 DeepSeek와 원래 버전의 차이점 여기에서 기능적 포지셔닝, 실제 성능, 세 가지 관점 간의 기술적 차이점, 선택 방법을 알고 난 후 차이점을 정리하는 데 도움이되는 👇 첫째, 기능적 포지셔닝이 다릅니다. DeepSeek의 원래 버전 : 두 개의 "뇌"로 나누어 작동 V3 모델 (기본) : 좋아요 ...

먼저 공식 입구에서 360 나노 검색 앱을 다운로드하세요(권장) 다운로드 주소: 앱스토어에서 '나노 검색'을 검색하거나 나노 AI 검색을 방문하세요. 기능 설명 : 통합 DeepSeek-R1-360 고속 전용선, 빠른 응답 시간 및 무료. 다른 전환 지원 ...

DeepSeek 모델 로컬 배포 하드웨어 요구 사항 분석 핵심 하드웨어 요소 분석 모델 배포를 위한 하드웨어 요구 사항은 주로 세 가지 차원에 따라 달라집니다: 파라미터 크기: 7B/67B 및 기타 다양한 크기의 모델은 비디오 메모리 요구 사항 측면에서 크게 다르며, 가장 큰 DeepSeek R1 671B가...

문제의 핵심은 딥시크가 아니며, 딥시크와 다른 빅모델 사용 기법 사이에 차이가 없고, AI 명령어에서 많은 사용 기법을 배울 수 있으며, 딥시크 전용 기법에 대해서는 DeepSeek-r1이 추론 모델에 속한다는 것을 알아야 합니다....

I. 영향과 과제: 오프라인 트래픽 및 가격 체계의 재구성 기본 상담 대체 및 가격 투명성 딥시크는 소비자가 전문 정보에 접근할 수 있는 문턱을 낮춤으로써 오프라인 매장의 저가치 트래픽 감소를 가속화할 수 있습니다. 예를 들어, 제약 소매 부문에서 소비자는 AI 비서를 사용하여 신속하게 의약품에 액세스할 수 있습니다.

RAG 시스템을 구축할 때 올바른 임베딩 모델을 선택하는 것은 중요한 단계이며, 임베딩 모델을 선택할 때 고려해야 할 주요 요소와 제안 사항은 다음과 같습니다. 애플리케이션 시나리오 명확히 하기 첫째, RAG 시스템의 특정 애플리케이션 시나리오를 명확히 하고...

인공 지능 분야에서는 모델 선택이 매우 중요하며, 업계 리더인 OpenAI는 추론 모델(추론 모델)과 GPT 모델(GPT 모델)의 두 가지 주요 유형의 모델 제품군을 제공합니다. 전자는 ...

😊 😊‍‍‍‍‍ ‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍ ‍‍‍‍‍‍‍ ‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍ ‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍ 위의 두 이모티콘은 똑같이 생겼습니다. 두 번째 이모티콘을 DeepSeek-R1에 복사하면...

다른 우려 사항이나 특별한 요구 사항이 있는 경우, 일상적인 사무실 사용 시에는 공식 웹 사이트에서 직접 DeepSeek-R1을 설치하는 것이 가장 좋습니다. 다른 우려 사항이나 특별한 요구 사항이 있는 경우, 원클릭 설치 프로그램을 사용하여 DeepSeek-R1을 로컬에 배포해야 하며, 여기에 있는 튜토리얼이 적합합니다. 만약...

경로 주파수에 대해 생각하는 o1 유사 추론 모델 분석을 주제로 한 재미있는 논문 "생각은 도처에 있다: o1 유사 LLM의 언더씽킹에 대하여"를 발견했습니다....

소개 AI 기술의 광활한 별빛 속에서 딥러닝 모델은 뛰어난 성능으로 여러 분야에서 혁신과 발전을 주도하고 있습니다. 그러나 모델 크기의 지속적인 확장은 양날의 검과 같아서 성능을 향상시키는 동시에 연산 수요와 스토리지 부담을 급격히 증가시킵니다. 특히 리소스가 제한된 애플리케이션에서는...

DeepSeek는 OpenAI의 업계 입지에 도전하는 일련의 고급 추론 모델을 소개하며, 완전 무료 및 무제한으로 사용할 수 있어 모든 사용자에게 혜택을 제공합니다. 이 백서에서는 Hugging Face의 의료 마인드 체인 데이터 세트를 사용하여 DeepSeek를 테스트하는 방법을 설명합니다.

최근 타오바오에서 딥시크 설치 패키지를 판매하면서 많은 관심을 받고 있습니다. 일부 기업이 이 무료 오픈 소스 AI 모델을 통해 수익을 창출하고 있다는 사실은 놀랍습니다. 이는 또한 딥시크 모델의 로컬 배포가 ...

딥시크 실용 통합 프로젝트는 딥시크의 빅 모델 에코시스템에서 나오는 우수한 통합 도구와 애플리케이션을 나열하고 사용자가 딥시크의 강력한 기능을 빠르게 이해하고 사용할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 합니다. 딥시크 오픈 플랫폼을 통해 개발자들은 손쉽게 AP...

요약 대규모 언어 모델(LLM)은 뛰어난 성능에도 불구하고 사실과 다른 부정확한 정보를 생성하는 경향이 있습니다. 이러한 문제 때문에 LLM이 근거를 포함하는 콘텐츠를 생성하도록 유도하는 속성 텍스트 생성에 대한 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 이 백서에서는 Think ...라는 방법을 제안합니다.

소개 이 문서의 목적은 일련의 프롬프트 예제(일부)를 통해 독자들이 프롬프트 엔지니어링의 핵심 개념과 응용을 빠르게 이해하고 파악할 수 있도록 돕는 것입니다. 이러한 예제는 프롬프트 엔지니어링 기법에 대한 체계적인 검토를 다룬 학술 논문(The Prompt Report: A Sy ...

OpenAI의 gpt-4o, gpt-4o-mini 및 gpt-4-turbo 모델로 구동되는 ChatGPT의 이미지 인식은 많은 시나리오에서 잘 수행되지만 정확도가 절대적인 것은 아닙니다. 성능에 영향을 미치는 핵심 사항은 다음과 같습니다.

지난주 구글 딥마인드는 제미니 2.0 플래시(정식 버전), 제미니 2.0 플래시-라이트(새로운 비용 효율적), 제미니 2.0을 포함하는 제미니 2.0을 출시했습니다 ...

소개: OpenAI의 O1 및 O3-mini는 힌트를 처리하고 답을 생성하는 방식이 기본 GPT-4(일반적으로 GPT-4o라고 함)와는 다른 고급 '추론' 모델입니다. 이 모델은 복잡한 문제에 대해 더 많은 시간을 '사고'하도록 설계되었습니다....

또한 질문은 키워드 조사 및 검색 의도 분석에 중점을 둔 도구입니다. Google의 '사람들도 질문합니다' 데이터에 실시간으로 액세스하여 사용자가 검색자의 의도와 요구 사항을 파악할 수 있도록 도와줍니다.

타이탄: 시험 시간에 암기하는 법 배우기 원본 기사: https://arxiv.org/pdf/2501.00663v1 타이탄 아키텍처 비공식 구현: htt...

이전 기사 "DeepSeek-R1의 로컬 배포 및 WeChat 봇 액세스 자습서"에서 DeepSeek-R1의 로컬 배포 및 WeChat 봇에 액세스하여 우리와 채팅 할 수 있도록했습니다. 오늘은 더 흥미로운 플레이 방법을 공유하고 싶습니다 : 우리의...

검색 증강 생성(RAG) 시스템이 필요한 모든 애플리케이션에서 방대한 PDF 문서를 기계가 읽을 수 있는 텍스트 덩어리로 변환하는 작업("PDF 청킹"이라고도 함)은 큰 골칫거리입니다. 시중에는 오픈 소스 솔루션과 상용 제품이 모두 있지만 솔직히...

o3 모델 제품군의 원래 추론 프로세스는 사용자에게 표시되지 않고 "요약된" 추론 프로세스가 표시된다는 점을 아는 것이 중요합니다. 요약된 추론 프로세스는 훨씬 더 사용자 친화적이고 간결합니다. 최근 추론 프로세스를 처리하기 위해 o3 시리즈에 대한 시스템 프롬프트가 유출 된 것으로 의심되는 경우 Open...에 대해 알아보십시오.

프롬프트 이유: 목적: 책의 핵심 내용 해석 방법: 방법: 1. 기본 분석: 핵심 아이디어, 책 요약, 주요 인용구 2. 고급 분석: 독서 노트, 마인드맵, 책 FAQ 3. 추가 제안: 행동 제안 및 인지적...

큐 원본 귀하는 AI 프로그래밍 어시스턴트입니다. 이름을 묻는 메시지가 표시되면 "GitHub C...로 응답해야 합니다.

오늘은 강력한 오픈 소스 멀티모달 모델인 DeepSeek의 야누스 시리즈의 최신 버전인 야누스-프로를 소개합니다. 사진을 읽고 질문에 답할 수 있을 뿐만 아니라 텍스트 설명을 기반으로 사진을 생성할 수도 있습니다. 간단히 말해, GPT-4와 같은 기능을 통합합니다.

질문: 지식 그래프가 중요하고, DeepSeek 언어 모델이 인기가 많은데, 지식 그래프를 빠르게 구축하는 데 사용할 수 있나요? 정보를 추출하고, 지식을 통합하고, 무에서 그래프를 만드는 데 어떻게 작동하는지 실제로 사용해 보고 싶어요. 방법: 세 가지 실험을 통해 측정했습니다...

소개 AI 애플리케이션 개발의 물결 속에서 다각도로 사고하는 능력은 더 스마트하고 인터랙티브한 애플리케이션 구축의 핵심이 되고 있으며, 오픈 소스 생성형 AI 애플리케이션 개발 플랫폼인 Dify를 사용하면 개발자가 전례 없이 빠르고 쉽게 실제 애플리케이션에 다각적으로 사고하는 AI를 통합할 수 있습니다.

독립적이고 기밀이 유지되며 로컬 텍스트를 분석하고, 언제든지 정확한 대화를 제공하며, 네트워크 검색 기능을 갖춘 개인용 AI 애플리케이션이 있다고 상상해 보세요. 이 문서에서는 딥서치+올라마를 구축하는 과정을 단계별로 안내해 드립니다.

다음은 ollama를 사용하여 로컬에 DeepSeek R1 671B(정제되지 않은 정식 버전)를 배포하는 (최소한의) 지침입니다. 최근 일부 대형 업체에서 개인용으로 사용하기에 좋은 Deepseek R1 671b를 2000달러에 판매하고 있습니다. 모델 ...

PPT를 만들기위한 Copilot에 대해, 우리는 기사를 작성했습니다 : 파일을 통해 PPT를 만들기위한 PowerPoint 용 Copilot PPT 새로운 기능 : 오늘 생성 할 전자 메일 및 회의 콘텐츠에 대한 참조 오늘 공유 할 ...

2025년 초, 딥시크는 매우 낮은 학습 비용으로 ChatGPT와 유사한 성능을 달성하여 글로벌 기술계에 큰 충격을 주었습니다. 국내 AI 도구로서 딥시크는 강력한 성능을 갖췄을 뿐만 아니라 사용 문턱도 매우 낮기 때문에 정말 '몇 안 되는...'이라고 할 수 있습니다.

ChatGPT와 마찬가지로 옵시디언 내에서 로컬 대규모 언어 모델(LLM)을 완전히 무료로 사용하고 싶으신가요? 대답이 '예'라면 이 가이드는 여러분을 위한 것입니다! Dee 설치 및 사용 방법을 안내해 드리겠습니다.

최근 눈길을 끄는 국내 오픈소스 AI 지식 기반 프레임워크인 KAG(Knowledge Augmented Generation)를 발견했습니다. KAG는 Ant Group, 절강대학교 및 기타 여러 기관이 공동으로 출시했으며, 다음 사항에 중점을 두고 있습니다.

가장 큰 차이점은 검열 수준이며, 영어 콘텐츠는 당연히 중국어 콘텐츠보다 덜 필터링됩니다(DeepSeek R1 탈옥: DeepSeek의 검열 메커니즘을 뚫으려는 시도 참조). 질문에 대한 중국어 답변의 어조는 '올바른 사고'에 편향되어 있습니다. 미국 시장에서는 서구 사용자의 정보에 대한 욕구를 충족시키기 위해 ...

DeepSeek R1 공식 탈옥은 기본적으로 모든 유형의 검열 메커니즘을 트리거할 수 있는 훌륭한 실험 환경이며, 많은 방어 기술을 배울 수 있으므로 이 글에서는 수년간의 대형 모델 탈옥 사례를 통해 대형 모델 검열 메커니즘을 학습할 수 있는 글입니다. 대형 모델 검열 메커니즘을 통해 ...

빅 모델의 가장 기본적인 기능은 다음과 같은 명령어이며, 첨부 파일로 업로드된 OpenAI o3-mini 시스템 설명서(중국어)를 통해 DeepSeek-R1과 ChatGPT가 각각 소셜 미디어 폭발을 작성할 수 있습니다(여기서는 완전히 부적절한 프롬프트를 사용했습니다...).

원본: https://cdn.openai.com/o3-mini-system-card.pdf 1 소개 OpenAI o 모델 제품군은 대규모 강화 학습을 사용하여 사고의 연쇄를 사용하여 추론하도록 훈련됩니다. 이러한 고급 추론은 ...

DeepSeek-R1 API 표준 모델명: DeepSeek-R1은 캐시된 히트를 지원합니다 캐시된 히트는 일반적으로 샘플 예제가 적은 고빈도 입력, 여러 출력이 있는 대용량 문서 입력(64토크 미만)에 사용됩니다....

빠른 읽기 대규모 언어 모델(LLM)의 확장 법칙의 과거와 현재, 그리고 향후 AI 연구의 방향에 대해 포괄적이고 심층적으로 살펴봅니다. 저자인 카메론 R. 울프는 명확한 논리와 풍부한 자료를 바탕으로 ...

편집자 주: 딥서치 R1의 인기가 폭발적으로 높아지면서 인공지능을 잘 사용하지 않던 사람들도 이제는 큰 모델과 대화를 시도하고 있습니다. 오늘 포스팅은 추론 모델의 관점에서 딥시크와 제대로 대화하는 방법에 대한 내용으로, 박준영 창업자가 직접 큐레이션했습니다.

Abstract OpenAI의 GPT-4, Google의 PaLM, Meta의 LLaMA와 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 인간과 유사한 텍스트 생성 및 자연어 이해를 가능하게 함으로써 인공 지능(AI)을 획기적으로 변화시켰습니다. 그러나 정적 학습 데이터에 대한 의존도는 ...

개요 DeepSeek는 고급 알고리즘 아키텍처와 반사적 연쇄 기능을 통해 AI 대화 상호 작용에 혁신적인 경험을 제공하는 획기적인 오픈 소스 빅 언어 모델입니다. 비공개 배포를 통해 데이터 보안 및 사용 보안을 완벽하게 제어할 수 있습니다. 또한 배포 체계를 유연하게 조정할 수 있습니다...

많은 AI 서비스는 .edu 학생 이메일 주소를 사용하여 할인 또는 무료 혜택을 누릴 수 있으며, 혜택은 더 이상 말할 필요가 없으며 이해하는 사람들은 이해할 수 있습니다. .edu 접미사는 등록시 정보 제출의 어려움과 보유 할 수있는 시간을 고려할 때 등록하기가 점점 더 어려워지고 있으며 현재 비교적 실현 가능한 솔루션을 제공합니다. Pre...

핵심 기능 컴포넌트 수준 재렌더링 분석 상위 수준 상태 변경으로 트리거되는 중복 렌더링 감지(예: 부모 컴포넌트 상태 변경으로 관련 없는 하위 컴포넌트 업데이트 트리거) React.memo를 사용하지 않는 컴포넌트 식별, 메모화를 통해 하위 컴포넌트 렌더링 최적화 제안 속성 안정성 감지 인라인 객체/배열 발견...

인공지능(AI)은 빠르게 성장하고 있는 분야입니다. AI 에이전트가 복잡한 작업을 수행하고 복잡한 의사 결정을 내릴 수 있도록 언어 모델이 발전하고 있습니다. 그러나 이러한 에이전트의 기술이 계속 성장함에 따라 이를 지원하는 인프라가 이를 따라잡는 데 어려움을 겪고 있습니다. LangGraph는 ...

새해 복 많이 받으세요! 여러분 모두 새해 인사드립니다! 최근 제 친구들 사이에서는 DeepSeek-R1과 관련된 뉴스가 쏟아지고 있는데, 여러분 모두 국내 오픈 소스 모델인 DeepSeek에 대해 들어보셨을 것입니다! 저희의 자체 개발 오픈소스 모델인 DeepSeek에 대해 들어보셨을 거라 생각하며, DeepSeek-R1을 로컬에 배포하는 방법에 대한 튜토리얼은...

소개 다른 많은 사람들과 마찬가지로 지난 며칠 동안 제 뉴스 트윗은 지난주에 출시된 중국산 DeepSeek-R1 대규모 언어 모델에 대한 뉴스, 칭찬, 불만, 추측으로 가득 차 있었습니다. 이 모델 자체에 대해 OpenAI, Meta ...

CORAG의 주요 기여 요약 CORAG(비용 제약 검색 증강 세대를 위한 비용 제약 검색 최적화)는...

지식 증류는 사전 학습된 대규모 모델(즉, '교사 모델')에서 더 작은 '학생 모델'로 학습을 이전하는 것을 목표로 하는 머신 러닝 기법입니다. 증류 기술은 지능형 대화, 콘텐츠 제작 및 기타 영역에서 더 가벼운 무게의 생성 모델을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다. 최근 ...

최근 대규모 모델 훈련 및 추론에 종사하는 많은 사람들이 모델 파라미터의 수와 모델 크기 사이의 관계에 대해 논의하고 있습니다. 예를 들어, 유명한 알파카 시리즈인 LLaMA 대형 모델에는 LLaMA-7B, LLaMA-13B, LLaMA-33B 및 LLaMA...

MCP 살펴보기 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜)는 애플리케이션이 대규모 모델에 컨텍스트를 제공하는 방법을 표준화하기 위해 개발된 프로토콜로, MCP는 LLM에 데이터, 도구를 제공하는 표준 방법을 제공하며, MCP를 사용하면 더 쉽게 컨텍스트를 ...

큐 워드는 AI 프로그래밍 도구 CodeGuide에서 제공되며,이 큐 워드와 최신 Deepseek-R1 모델을 사용하여 o1과 유사한 응답 효과를 달성하고 o1 사고 프로세스를 대체하며 전체 API 비용을 50% 절감합니다. 큐 워드 기술 ...

팁 Cerebr 메인 브라우저 확장 프로그램의 종합적인 보안 감사를 수행하세요...

Cline이 Plan & Act 모델을 출시한 바로 그날, DeepSeek는 R1 모델을 출시했습니다. 개발자들이 자발적으로 3.5-Sonnet을 사용하면서 계획 단계에 R1을 사용하기 시작한 흥미로운 현상이 이어졌습니다.

최근 커서가 계정을 차단하기 시작하면 클라이언트에 무단 요청, 사용자가 사용량 기반 가격 사용 활성화 전환을 시도하는 데 권한이없는 Pro 계정입니다....

원본 기사: https://arxiv.org/pdf/2412.15479 해석: 이 기사 자체는 그다지 혁신적이지도 않고 적용 가능성도 거의 없습니다. 그러나 오래 전에 읽었던 매우 유익한 세 가지 기사를 생각 나게하며이 기사를 이전 세 가지 기사와 함께 읽으면 다음과 같은 도움이 될 것입니다.

인공지능과 머신 러닝 분야, 특히 검색 증강 생성(RAG) 시스템이나 시맨틱 검색과 같은 애플리케이션을 구축할 때 방대한 양의 비정형 데이터를 효율적으로 처리하고 검색하는 것은 매우 중요한 문제입니다. 벡터 데이터베이스는 이러한 과제를 해결하기 위한 핵심 기술로 부상했습니다. 벡터 데이터베이스는 고차원 데이터를 저장할 뿐만 아니라 ...

중국은 물론 아시아에서 가장 인기 있는 소셜 이커머스 플랫폼인 샤오홍슈는 단순한 쇼핑 앱을 넘어 젊은이들의 라이프스타일을 대변하고 브랜드 마케팅의 새로운 지위를 차지한 지 오래입니다. 중국 시장에 진출하거나 젊은 소비자에게 다가가고자 하는 해외 브랜드와 개인에게 샤오홍슈를 마스터하는 것은 ...

뜻밖에도 인공지능은 프로그래밍 분야의 지각변동을 일으키고 있습니다. v0, bolt.new부터 Agant를 결합한 다양한 프로그래밍 도구 커서, 윈드서프에 이르기까지 AI 코딩은 아이디어 MVP의 잠재력이 매우 큽니다. From...

텐센트 클라우드 클라우드 스튜디오 덕분에, 딥시크 딥시크-R1 AI와 빅 모델 기술이 빠르게 발전하는 오늘날, 점점 더 많은 개발자와 연구자가 이러한 고급 기술을 더 잘 이해하고 적용하기 위해 빅 모델을 직접 경험하고 미세 조정하고자 합니다...

과거에 개발했던 대부분의 인공지능은 고정된 워크플로 패턴이었으며, 아래 프레임워크를 따라 자율적인 의사 결정과 자율적인 도구 사용 기능을 갖춘 인공지능을 개발한 경우는 거의 없었습니다. 이틀 전에는 브라우저를 사용하여 간단한 작업을 자동화할 수 있는 오픈 소스 에이전트인 browse를 공유했습니다....

현재 주류 문서 (또는 긴 논문) 번역은 일반적으로 형식을 변환하고 분할 한 다음 번역하는 데 사용되며, 여기에는 PDFMathTranslate, GPT Academic 등과 같은 특수 도구가 필요합니다 ... 물론 문서를 첨부 파일로 첨부 할 수 있습니다 ...

시작하기 전에 몇 가지 "핵심 단어"를 이해해 보겠습니다. 워크플로: 간단히 말해, "어떤 일을 완수하기 위한 전체 단계"입니다. 목표를 달성하기 위해 무엇을, 어떤 순서로, 누가 수행해야 하는지 알려주는 '사용 설명서'와 같습니다. Inpu...

이전에 커서는 신규 사용자에 대해 14일, 500회 무료 참가 제한이 있다는 것을 모두 알고 계셨습니다. 일반적으로 14일이 만료되면 계정을 취소하고 재등록하면 14일 동안 계속 사용할 수 있습니다. 하지만! 500회 이상 사용하면 C...

옛날 옛적에 우리는 재미있는 카드 도표 프롬프트 단어 예제를 많이 공유했지만 실제로는 새를 사용하지 않는 것을 발견했습니다. 그 이유는 매우 간단합니다. 이러한 카드 다이어그램 프롬프트 단어 템플릿 샘플 스타일 코드는 일반적으로 고정되어 있으며 사용자의 실제 의도와 샘플 스타일이 일치하지 않습니다. 어떤 사람들은 더 일반적인 프롬프트 단어 적응을 수행했습니다 : 카드 맵 ...

주식 리서치의 정보 과부하 현실 주식의 가치를 평가할 때 흔히 겪는 어려움은 정보에 입각한 투자 결정을 내리기 위해 여러 출처의 대량의 정보를 처리해야 한다는 점입니다. 전통적인 방법은 다음과 같습니다. 다양한 플랫폼에서 재무 데이터를 수집하는 것입니다. 여러 보고서, 뉴스 및 기타 기사 읽기. ...

Abstract 우리는 심층 메모리 검색(DMR) 벤치마크에서 현재 최첨단 시스템인 MemGPT를 능가하는 인텔리전스를 위한 새로운 메모리 계층 서비스인 Zep을 소개합니다.Zep은 DMR보다 더 포괄적이고 까다로운 평가에서도 우수한 성능을 발휘합니다.

이 문서는 "지능형 신체 AI 이해 및 배포" 시리즈의 일부입니다: 지능형 신체 AI 시리즈 1: Devin과 에이전트 커서의 비교 지능형 신체 AI 시리즈 2: 생각하는 사람에서 행동하는 사람으로 - 지능형 신체 AI의 패러다임 혁명 그리고...

"SQL 코드를 다시 작성해야 하는데, 오늘 AI 어시스턴트가 도와줄 수 있을까요?" 괜찮아요, 슈퍼베이스가 공식 힌트를 제시했으니 그냥 따라 하세요! 슈퍼베이스 소개 슈퍼베이스는 포스트그레SQL 기반의 클라우드 데이터 ...

비즈니스 데이터 분석을 위해 빅 모델을 사용하는 것은 텍스트, SVG, Python을 생성하는 것 이상이며, 사람들에게 필요한 것은 단서가 아니라 이 9가지 모델을 배우는 것일 수 있습니다! 1.AARRR 모델(해적 모델) 2.RFM 모델 3.의사 결정 트리 모델 4.PEST 분석 모델...

대규모 언어 모델(LLM) 애플리케이션을 구축할 때 메모리 시스템은 대화 문맥 관리, 장기 정보 저장, 의미 이해를 향상시키는 핵심 기술 중 하나입니다. 효율적인 메모리 시스템은 모델이 긴 대화에서 일관성을 유지하고, 핵심 정보를 추출하며, 과거 대화를 검색할 수 있는 기능까지 갖추는 데 도움이 됩니다.

배경 영어권 세계에는 매우 다양한 스타일과 대규모 학습 말뭉치를 갖춘 웹용 글쓰기에 능숙한 작가들로 가득하며, AI는 이들을 모방하는 데 매우 능숙합니다. 이러한 사람들의 글쓰기 스타일을 사용하면 콘텐츠가 더 이해하기 쉽거나 논리적 인 프레임 워크가 있으며 폭발적인 텍스트를 작성하기가 더 쉽습니다. 특징 글쓰기 주제를 입력하면 AI가 가장 일치하는 주제를 자동으로 분석합니다.

배경 고객 서비스 관련 대화 디자인에서는 사용자가 다음 작업을 실행하기 전에 현재 작업의 완료를 확인하도록 해야 하는 경우가 많은데, 이를 위한 두 가지 방법이 있습니다. 1.라우팅 2.프롬프트 1.라우팅 일반적으로 큰 모델에서 사용자의 상태를 파악한 후 해당 노드 서비스를 실행하는데, 이는 '스마트...'를 오케스트레이션하는 것과 동일합니다.

I. 배경 노트 1.1 .cursorules의 필요성 Cursor에서는 스타일, 명명 스타일 등과 같은 AI 생성 코드에 대한 몇 가지 기본 규칙을 설정할 수 있도록 Rules for AI를 지원합니다. 이렇게 하면 코드 완성 및 명령 모두에서 ...

Qwen Chat의 해외 버전 인 Qwen Chat은 얼마 전에 출시되어 널리 칭찬을 받았습니다.Qwen Chat은 두 번째로 개발 된 Open WebUI 채팅 인터페이스를 사용하여 Qwen의 전체 대형 모델 시리즈에 액세스하고 Qwen2.5 이상의 비공개 소스 모델링 기능이 매우 우수합니다.....

원클릭 드레스업은 매우 인기가 높습니다. 오늘은 오픈아트 홈페이지에 있는 BizyAir 클라우드 노드를 기반으로 한 드레스업 워크플로우를 소개합니다. 이 워크플로는 FlUX.1 채우기 및 리덕스 모델을 기반으로 하며, 모두 Bizy...

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