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In the evolving field of artificial intelligence, a major challenge has been building models that excel in specific tasks while also being capable of understanding and reasoning across multiple data types, such as text, images, and audio. Traditional large language models have been successful in natural language processing (NLP) tasks, but they often struggle to… Read more

프루프포인트에 따르면 유 부사장은 사이버 보안 및 리스크 관리 분야에서 20여 년의 경력을 쌓은 리더로, 지역 내 다국적 기업 및 파트너 기업들과 협업해 왔다. 이번 선임이 회사 전략상 그 의미가 크다는 설명이다. 프루프포인트 프루프포인트는 사이버 위협이 나날이 진화하고 있는 상황에서 인적 오류가 국내 CISO들의 가장 큰 우려 중 하나로 남아있다고 밝혔다. 프루프포인트가 발표한 2024년 CISO의… Read more

In today’s increasingly interconnected world, effective communication across languages is essential. However, many natural language processing (NLP) models still struggle with less common languages. This challenge is particularly evident for low-resource languages such as Thai, Mongolian, and Khmer, which lack the data and processing infrastructure available for languages like English or Chinese. Traditional NLP models… Read more

두 조직은 미국 조지아주 애틀랜타에서 17~22일 SC24(Supercomputing Conference 2024)에 공동 부스를 개설해 클라우드 환경에서 동작하는 SnuQS를 처음 공개하고 42큐비트 양자 회로의 풀-스테이트 벡터 시뮬레이션을 공개했다. 풀-스테이트 벡터 시뮬레이션은 양자 상태를 모방해 복잡한 양자 회로를 분석하고 테스트할 수 있는 기능으로, 개발자들이 양자 알고리즘의 성능을 최적화하는 작업을 돕는다. 메가존클라우드는 이번 시연에 대해 물리적 양자 하드웨어의 한계를 넘어… Read more

“2023년 3분기 전 세계 AI 거래 건수가 2022년 1분기에 정점을 찍은 이후 분기별 최고치를 기록했다. 벤처 시장의 전반적인 냉각에도 불구하고 AI에 대한 투자자들의 관심이 여전히 강하다는 것을 보여준다. 반면, AI 펀딩은 전분기 대비 29% 감소한 168억 달러를 기록했다. 10억 달러 이상의 AI 펀딩이 전분기 대비 77% 감소한 것이 원인이다.” CB인사이츠가 ‘2024년 3분기 AI 현황(State of… Read more

이 벤치마크는 챗봇이 동일한 질문을 100번 던지고 얼마나 일관된 답변을 제공하는지를 확인한다. 더 자신감 있는 모델은 일관되게 같은 대답을 할 것이라고 가정한다.  질문은 이전에 오픈AI의 GPT-4 기반 모델들에 어려움을 준 사례를 바탕으로 선별됐다. 특정 질문을 선별했기 때문에 낮은 정확도 점수는 모델의 전반적인 성능을 평가하는 것이 아니라, 특히 어려운 질문에서 모델의 성과를 나타낸다.  SAT와 유사하게, 심플QA는… Read more

AnyChat unifies ChatGPT, Google Gemini, Claude, and more under one platform, offering developers and enterprises unprecedented flexibility to switch between leading AI models seamlessly.Read More Read more

The development of vision-language models (VLMs) has faced challenges in handling complex visual question-answering tasks. Despite substantial advances in reasoning capabilities by large language models like OpenAI’s GPT-o1, VLMs still struggle with systematic and structured reasoning. Current models often lack the ability to organize information and engage in logical, sequential reasoning, limiting their effectiveness for… Read more

In the quest to reach the full potential of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML), there’s no substitute for readily accessible, high-quality data. If the data volume is insufficient, it’s impossible to build robust ML algorithms. If the data quality is poor, the generated outcomes will be useless. Data silos, lack of standardization, and… Read more

In recent years, the development of large language models has significantly advanced natural language processing (NLP). These models, trained on extensive datasets, can generate, understand, and analyze human language with remarkable proficiency. However, building such models requires substantial amounts of data, and access to high-quality multilingual datasets remains a considerable challenge. The scarcity of openly… Read more