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High-resolution, photorealistic image generation presents a multifaceted challenge in text-to-image synthesis, requiring models to achieve intricate scene creation, prompt adherence, and realistic detailing. Among current visual generation methodologies, scalability remains an issue for lowering computational costs and achieving accurate detail reconstructions, especially for the VAR models, which suffer further from quantization errors and suboptimal processing… Read more

Artificial Neural Networks (ANNs) have become one of the most transformative technologies in the field of artificial intelligence (AI). Modeled after the human brain, ANNs enable machines to learn from data, recognize patterns, and make decisions with remarkable accuracy. This article explores ANNs, from their origins to their functioning, and delves into their types and… Read more

Transformer-based Detection models are gaining popularity due to their one-to-one matching strategy. Unlike familiar many-to-One Detection models like YOLO, which require Non-Maximum Suppression (NMS) to reduce redundancy, DETR models leverage Hungarian Algorithms and multi-head attention to establish a unique mapping between the detected object and ground truth, thus eliminating the need for intermediate NMS. While… Read more

HPE는 최근 금융 애널리스트들과 진행한 4분기 실적 발표에서 주목할 만한 내용을 발표했다. CEO 안토니오 네리는 “특정 고객과 관련된 우려” 때문에 7억 달러 규모의 AI 장비 공급 계약을 취소했다고 설명했다. 컨퍼런스 콜에서 CFO 마리 마이어스는 AI 시스템 주문 매출이 예상치인 12억 달러 선에 부합했지만, “4분기 취소분으로 인해 해당 분기 순 주문액은 약 5억 달러에 머물렀다”라고 설명했다.… Read more

마치 어제 일처럼 기억난다. 클라우드 컴퓨팅과 5G에 대해 이야기하기 위해 회의실에 들어갔을 때였다. 회의장의 임원들은 5G의 잠재력에 대해 흥분하고 있었다. 심호흡을 하고 당시 가지고 있던 우려를 피력했다. “솔직하게 말해, 5G를 둘러싼 약속은 과장된 측면이 있습니다. 아직 과대광고에 부응하지 못하는 기술에 우리는 기대를 걸고 있습니다. 현재의 동향을 고려할 때 실망할 수 있습니다.” 회의실은 조용해졌고 회의 참석자들의… Read more

HS효성인포메이션시스템에 따르면 한국은행(디지털혁신실)이 추진한 데이터 레이크 구축사업은 실시간, 고빈도, 비정형 데이터 처리에 최적화된 고성능 하드웨어와 이에 친화적인 솔루션을 도입하여 데이터 업무 역량을 강화하는 시스템을 구축하는데 중점을 두고 진행됐다. HS효성인포메이션시스템은 이번 구축사업에서 설계부터 구축까지 전 과정을 전담했다. 대용량 데이터 적재, 신속한 조회･응답, 가상화 기반 무중단 운영관리 등 기술적 완성도 뿐만 아니라 다양한 데이터 업무환경에 유연한 대응이… Read more

The rapid evolution of AI has brought notable advancements in natural language understanding and generation. However, these improvements often fall short when faced with complex reasoning, long-term planning, or optimization tasks requiring deeper contextual understanding. While models like OpenAI’s GPT-4 and Meta’s Llama excel in language modeling, their capabilities in advanced planning and reasoning remain… Read more

Text generation is a foundational component of modern natural language processing (NLP), enabling applications ranging from chatbots to automated content creation. However, handling long prompts and dynamic contexts presents significant challenges. Existing systems often face limitations in latency, memory efficiency, and scalability. These constraints are especially problematic for applications requiring extensive context, where bottlenecks in… Read more

Open-source MLLMs exhibit considerable promise across diverse tasks by integrating visual encoders with language models. However, their reasoning abilities could be improved, largely due to existing instruction-tuning datasets often repurposed from academic resources like VQA and AI2D. These datasets focus on simplistic tasks with phrase-based answers and need more complexity for advanced reasoning. CoT reasoning,… Read more

네이처가 에이단 토너-로저스의 연구를 소개했다. 해당 연구에서는 1,018명의 연구원이 있는 미국의 불특정 연구소에서 불특정 맞춤형 머신러닝 도구를 사용한 사례를 분석했다. 그 결과, 무작위로 AI 도구를 사용하도록 배정된 연구팀은 그렇지 않은 연구팀에 비해 44% 더 많은 자료를 발견하고 39% 더 많은 특허 출원을 생성했다. 동시에 AI 도구는 연구 생산성 분포에도 영향을 미쳤다. 하위 3분의 1의 연구자들은… Read more