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실시간 영상 생성 인공지능,TheMatrix1999 https://thematrix1999.github.io/ The MatrixCurrent state-of-the-art DiT-based video generation models (e.g., CogVideo, Open-Sora) are limited to producing videos just a few seconds long, making them insufficient for creating an infinite-horizon world. The Matrix overcomes this limitation by introduthematrix1999.github.io TheMatrix1999는 2024년 11월 14일 GitHub에 가입한 사용자입니다. 현재 "thematrix1999.github.i.. 2024. 12. 7.
킴 카시디안 테슬라 로봇을 친구라고 https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=165528 킴 카다시안, 테슬라 로봇 '옵티머스'를 친구라고 소개 - AI타임스미국의 셀럽 킴 카다시안이 테슬라의 휴머노이드 로봇 \'옵티머스\'와 자율주행차 \'사이버캡\' 홍보에 나섰다. 카다시안은 19일(현지시간) X(트위터)를 통해 \'새 친구를 소개한다\'라며 옵티머스www.aitimes.com  summary킴 카다시안, 테슬라 로봇 '옵티머스'를 친구라고 소개2024년 11월 20일, AI타임스는 미국의 유명 인플루언서 킴 카다시안이 테슬라의 휴머노이드 로봇 '옵티머스'와의 상호작용 영상을 공개했다고 보도했습니다.카다시안은 자신의 소셜 미디어를 통해 옵티머스와 인사하고, 손으로 하트를 만들어 따.. 2024. 12. 7.
‘선형 잠재 개입(linear latent intervention)’과 ‘과잉 프롬프트(overprompting)’ ‘선형 잠재 개입(linear latent intervention)’과 ‘과잉 프롬프트(overprompting)’는 거대언어모델(LLM)을 보다 효과적으로 활용하거나 특정 방향으로 조작하기 위한 최신 기법입니다. 이들 기법은 LLM의 잠재 공간(latent space) 및 입력 프롬프트(prompt)를 활용해 모델의 출력 결과를 의도적으로 조정하는 데 사용됩니다.1. 선형 잠재 개입 (Linear Latent Intervention)개념:LLM의 잠재 공간에서 선형적인 방향성을 조작하여 특정한 출력 또는 행동을 유도하는 기법입니다.잠재 공간은 LLM 내부에서 정보가 표현되는 고차원 공간이며, 이 공간에서 벡터 연산을 통해 모델의 응답 특성을 조정할 수 있습니다.작동 원리:특정 특징 추출:예를 들어, ".. 2024. 12. 7.
AI 성능 평가 프레임워크 및 벤치마크 도구 다양한 AI 성능 평가 프레임워크 및 벤치마크 도구를 도메인과 목적별로 구분하여 30개를 정리했습니다. 이들은 GPQA, AIME, MATH-500, LiveCodeBench와 같은 방식으로 특정 AI 모델의 성능을 평가하거나 비교하는 데 사용됩니다.1. 질문응답 및 언어 모델 평가GPQA (General Purpose Question Answering):범용 질문응답 시스템 평가.데이터셋: SQuAD, TriviaQA, Natural Questions.SuperGLUE (General Language Understanding Evaluation):자연어 이해를 위한 고급 벤치마크.BLEU (Bilingual Evaluation Understudy):기계 번역 성능 평가.ROUGE (Recall-Orie.. 2024. 12. 7.
GPQA (General Purpose Question Answering), AIME (Artificial Intelligence Model Evaluation) GPQA (General Purpose Question Answering), AIME (Artificial Intelligence Model Evaluation) 등의 AI 성능 비교 방법은 다양한 지표와 평가 방식으로 모델의 성능을 측정합니다. 이를 통해 AI의 강점과 약점을 파악하고, 특정 작업에 적합한 모델을 선택하거나 개선할 수 있습니다. 아래는 이러한 비교 평가를 위한 방법과 사례를 정리한 내용입니다.1. GPQA 평가 방법GPQA는 주로 질문응답(QA) 시스템의 성능을 평가하기 위해 사용됩니다.A. 주요 평가 지표Exact Match (EM):생성된 답변이 정답과 정확히 일치하는 비율.예: "What is the capital of France?" → "Paris"F1 Score:정밀도(Pre.. 2024. 12. 7.
GPQA(General Purpose Question Answering)의 사용 예제 다양한 도메인과 활용 시나리오에서 **GPQA(General Purpose Question Answering)**의 사용 예제를 아래와 같이 구체적으로 제시하겠습니다.1. 교육 도메인예제 1: 과학질문: "지구 온난화가 해수면 상승에 미치는 영향을 설명하세요."답변: "지구 온난화는 극지방의 빙하를 녹이고 해양 온도를 상승시켜 열팽창을 유발합니다. 이는 해수면이 상승하는 주요 원인입니다."예제 2: 역사질문: "르네상스 시대의 주요 특징을 간단히 설명하세요."답변: "르네상스는 14~17세기 유럽에서 발생한 문화, 예술, 과학의 부흥기로, 인간중심주의와 고대 그리스-로마 문화의 재발견이 특징입니다."2. 비즈니스 도메인예제 1: 비즈니스 전략질문: "SWOT 분석을 활용하여 회사의 경쟁력을 평가해주세요... 2024. 12. 7.
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