AIX구현을 위한 AI, RPA 전문기업 코세나(kosena) AIX구현을 위한 AI, RPA 전문기업 코세나(kosena)

요즘 중국의 DeepSeek R1의 성능에 대해 전 세계가 깜짝 놀라고 그 구현방법과 금액에 대해 한번 더 놀라는...... DeepSeek의 개발자들은 20명이라는데 그들의 연봉을 다 합해도 메타의 책임개발자 연봉보다 작다는......현재 메타의 개발자들이 멘붕이라는데.... 오픈소스의 위대함을 보여주는 것일수도 있고....이제 전 세계의 개발자들이 각성하는 타이밍이 된건지도 ...... 아래는 DeepSeek의 논문.. https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/blob/main/DeepSeek_R1.pdf?fbclid=IwY2xjawIEVRlleHRuA2FlbQIxMAABHfx0OsOJjg9nfUUjY65o-2Ewf-UOZRORMW-zmbOhPUtkECUv-MMcu..

이달의 LLM 사이트 추천사항입니다...... 1. GenSpark, https://www.genspark.ai/ 는 챗GPT, 클로드, 구글AI를 한방에 다 쓸 수 고 게다가 실시간 데이터까지 수집해주니까 시장조사할 때 완전 꿀인듯.... 2. FELO, https://felo.ai/ko/search 는 논문 찾고 번역하는 것 부터, 마인드맵이랑 PPT까지 뚝딱 만들어주는.... 학생이나 연구자들 필수 앱일듯... 3. DEEPSEEK, https://www.deepseek.com/ 은 챗GPT급 추론 성능을 무료로 즐길 수 있고 실시간 웹검색에 파일분석까지 다 되니까 업무용으로 적극 추천......

급변하는 시장 환경 속에서 디지털 전환은 이제 선택이 아닌 필수가 되었습니다.저희는 공공기관, 금융업계, 대기업 등 다양한 분야에서 RPA를 활용해 업무 효율성과비용 절감을 실현한 성공 사례를 공유하고자 합니다.- 공공기관 사례 : 민원 처리 프로세스 자동화로 50% 이상 시간 단축- 대기업 사례 : 업무 자동화로 생산성 3배 증가RPA 도입을 통해 귀사의 업무 혁신을 경험해 보실 수 있습니다. 아래 성공사례를 통해귀사만의 맞춤형 자동화 전략을 찾으실 수 있도록 도와드리겠습니다.또한, RPA와 LLM의 융합을 통한 업무 자동화 컨설팅과 구축 작업도 지원하고자 합니다.[사례 확인하기] https://docs.google.com/document/d/1pZ0SysICqA9y9RPPfjc_a1IpPOShIZFS..

메타, 라마 오픈소스 AI 모델 활용 사례 공개https://www.cio.com/article/3803598/%EB%A9%94%ED%83%80-%EB%9D%BC%EB%A7%88-%EC%98%A4%ED%94%88%EC%86%8C%EC%8A%A4-ai-%EB%AA%A8%EB%8D%B8-%ED%99%9C%EC%9A%A9-%EC%82%AC%EB%A1%80-%EA%B3%B5%EA%B0%9C.html?amp=1 "학습 데이터서만 답 찾던 AI…논리적 사고 결합땐 폭발적 진화" [해외 앤드류 응 교수 특별인터뷰]https://www.sedaily.com/NewsView/2GNPTGRN3C?utm_source=pocket_reader 개발자를 위한 피그마 사용법 팁https://yozm.wishket.com/maga..

AI Agent, 왈가왈부도 많고 종류도 많고 여기저기 말들이 많긴 합니다... 그래도 아래에 AI Agent를  공부를 하기 위한 좋은 사이트 모음을 보시면  프레임워크, 툴, 튜토리얼 다양한 예제들이 잘 정리되어있습니다. 완벽하게 모든 agent 가 있진 않지만 가이드로 이런게 있구나 참고하고  한번씩 보시고 해당 업무에 적합한 툴들을 써보시면 좋을것 같습니다... https://www.aiagenttoolkit.xyz/

최근, 대규모 언어 모델(LLM)이 점점 더 많은 데이터로 훈련되어 매개변수 수와 필요한 컴퓨팅 파워가 증가했습니다. 하지만 모델에 더 많은 데이터를 제공하는 대신 의도적으로 사전 훈련 데이터에 덜 의존하고 외부 지식을 찾는 능력에 더 의존하도록 훈련한다면 어떨까요? 이 아이디어를 테스트하기 위해 Diffbot에서 LLama 3.3 70B를 실시간 지식 그래프 API의 전문 도구 사용자가 되도록 미세 조정하여 Google Gemini와 ChatGPT보다 성능이 뛰어난 GraphRAG 시스템의 첫 번째 오픈 소스 구현을 제공했습니다. 아래는 깃허브 소스코드 공유 링크입니다....실시간 RAG 구현에 도움이 되시길 바랍니다.. GitHub - diffbot/diffbot-llm-inference: DIffb..

1. LLM 구축 시 Fine-tuning과 RAG 비교 LLM(대규모 언어 모델)을 구축할 때 Fine-tuning과 RAG(검색 증강 생성)를 함께 사용하는 것이 좋은지, 아니면 고객의 요구와 문서 종류에 따라 별도로 구축하는 것이 좋은지에 대한 결정은 여러 요소에 따라 달라질 수 있습니다. 아래는 두 접근 방식의 장단점과 비용을 비교한 표입니다. 특징Fine-tuningRAG (Retrieval-Augmented Generation)정의사전 훈련된 LLM을 특정 데이터셋으로 추가 학습하여 성능을 최적화하는 과정.LLM이 외부 데이터 소스에서 정보를 검색하여 답변을 생성하는 방식.장점- 특정 도메인에 맞춘 최적화 가능- 일관된 성능 제공- 특정 작업에 대한 깊이 있는 이해 가능- 최신 정보 반영 가능..

안녕하십니까? 이승훈 실장입니다... 2024년 12월 생성AI 자료 및 트렌드를 아래와 같이 공유하고자 합니다.(작년 마지막 날에 보내드린 다는 것을 최근의 엄청한 이슈로 인해 깜빡했습니다...) 12 AI predictions for 2025https://www.cio.com/article/3630070/12-ai-predictions-for-2025.html?huid=c183fc20-669c-48af-a29b-d7404a29eb86&utm_date=20241231004512&utm_source=pocket_saves 2025 AI 트렌드 10가지https://insight.infograb.net/blog/2024/12/06/2025-ai/ "o3는 AGI에 도달한 첫번째 모델"...오픈AI, 최첨단..