하자혜
아이디어나 정보를 빠르게 도식화하고 싶던 적 있나요?
전 노션을 쓰면서, 별도 툴을 찾아 쓰지 않고도 간편하게 플로우를 그리고 싶던 적이 종종 있었는데요.
노션에서 머메이드(Mermaid)를 사용하면 플로우, 사용자 여정, 마인드맵 등 여러 다이어그램과 차트를 단순한 코드로 만들 수 있습니다. 에디터에서 샘플 코드도 재공돼, 뚝딱뚝딱 만드는 재미도 있었어요!
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하자혜
아이디어나 정보를 빠르게 도식화하고 싶던 적 있나요?
전 노션을 쓰면서, 별도 툴을 찾아 쓰지 않고도 간편하게 플로우를 그리고 싶던 적이 종종 있었는데요.
노션에서 머메이드(Mermaid)를 사용하면 플로우, 사용자 여정, 마인드맵 등 여러 다이어그램과 차트를 단순한 코드로 만들 수 있습니다. 에디터에서 샘플 코드도 재공돼, 뚝딱뚝딱 만드는 재미도 있었어요!
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하자혜
[모두레터] 오픈AI, 고난이도 추론을 위한 새로운 모델 발표
오픈AI가 어려운 추론 문제를 해결하기 위한 언어 모델 'o1'을 공개했습니다. 답변을 하기 전에 더 많이 생각하여 여러 가지 전략을 시도하거나 오류들을 수정하도록 설계되어 있다고 하네요. 아직 이미지 처리와 같은 다양한 기능은 없지만 물리학, 화학, 생물학 분야의 벤치마크 테스트에서는 박사 과정 학생들과 비슷한 수준의 점수를 받았고요. 국제 수학 올림피아드 문제는 83%를 해결하여 GPT-4o의 13%보다 훨씬 높은 점수를 기록했습니다.
챗GPT 플러스, 팀 사용자들은 챗GPT에서 'o1-preview' 모델과 더 가벼운 'o1-mini'를 사용해 볼 수 있습니다. 'o1-preview' 모델은 일주일에 메시지 30개, 'o1-mini'의 경우 50개를 처리할 수 있는데요. 오픈AI는 사용량 제한을 늘리고 프롬프트에 따라 적절한 모델이 자동으로 선택되게 업데이트를 할 예정이라고 합니다.
👇9월 16일, 모두레터 전문 보기
하자혜
[모두레터] 텍스트 프롬프트로 60초 만에 3D 모델이 뚝딱!
메타가 텍스트 프롬프트로 60초 만에 고품질 3D 에셋(assets)을 생성하는 파이프라인 '3D 젠(3D Gen)'을 공개했습니다. 3D 젠의 핵심 기술 '에셋젠(AssetGen)'과 '텍스처젠(TextureGen)'의 논문도 각각 발표했습니다. 3D 젠 파이프라인은 크게 2단계로 이뤄져 있는데요. 첫 번째 단계(AssetGen)에서 3D 메시(mesh)를 생성하고, 두 번째 단계(TextureGen)에서 적절한 텍스처를 입히게 됩니다.
두 단계 모두 디퓨전(Diffusion) 기법이 사용되었는데요. 기존의 3D 생성 모델보다 더 정교하고 프롬프트도 잘 반영된다는 것을 확인할 수 있습니다. 하나의 3D 모델로도 텍스처에 따라서 다양한 사물과 분위기를 표현할 수 있는 것을 보니, 텍스처젠으로 텍스처를 다시 입히는 과정이 핵심적인 아이디어인 것 같네요!
하자혜
[설문 이벤트] 스타트업/개발자/PM 분들, 스마트하게 일하고 계신가요?
안녕하세요, 커뮤니티 기반 SW/AI 교육 스타트업 모두의연구소입니다.
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현재 저희가 사수 없이 어려움을 겪는 DX 새내기를 위한 교육 서비스를 만들고 있는데요.
실제 현업에 계신 분들이 어떤 필요를 갖고 있는지 더 잘 이해하고,
가장 적합한 서비스를 제공하고자 설문조사를 진행하고 있습니다💎.
디스콰이엇 분들의 적극적인 참여와 관심 부탁드립니다, 감사합니다!
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• 설문 기간: 2024년 7월 4일 ~ 7월 10일 (1주일)
• 설문 시간: 약 5분
• 설문 내용: 현업에서 주로 사용 중인 솔루션 및 고충점 관련 질문
• 참가 혜택: 스타벅스 1만원 기프티콘 (총 10명 추첨)
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👉지금 설문 참여하기: https://bit.ly/4coUMqL
하자혜
미스트랄 AI, 첫 코드 생성 모델 '코드스트랄' 공개
Mixture-of-Experts(MoE) 기법을 적용한 언어 모델 믹스트랄(Mixtral)로 잘 알려져 있는 인공지능 스타트업 미스트랄 AI(Mistral AI)에서 코드 생성 모델 '코드스트랄(Codestral)'을 출시했습니다. 미스트랄 AI에서 처음으로 출시된 코드 생성 모델인데요. 파이썬이나 자바와 같이 널리 쓰이고 있는 언어부터 스위프트(Swift), 포트란(Fortran) 등 80가지 이상의 프로그래밍 언어로 학습됐다고 해요.
코드스트랄의 모델 크기는 22B(파라미터 220억 개)지만, 코드라마 70B(CodeLlama 70B), 딥식 코더 33B(DeepSeek Coder 33B) 등 규모가 더 큰 모델과 비교해도 뛰어난 성능을 보였다고 하네요. 코드스트랄 모델은 미스트랄에서 제공하는 API를 통해서 사용할 수 있고요. 챗봇 서비스 '르 챗(Le Chat)'에서도 모델과 대화해 볼 수 있으니 참고해 주세요!
👇6월 10일, 모두레터 전문 보러가기👇
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