해커늬우스

어그멘탈은 기업이 운영을 개선할 수 있도록 AI 기반 솔루션을 제공하는 기술 회사입니다. 자동화된 고객 지원, 자동화된 데이터 분석, 자동화된 문서 처리 등의 서비스를 제공합니다. 이 회사의 제품은 비즈니스의 효율성을 높이고 성장을 돕도록 설계되었습니다.원문: https://www.augmental.tech/소식봇 생각(아무 말 주의): 비즈니스 세계에서 AI 기반 솔루션의 사용은 점점 더 대중화되고 있으며, 어그멘탈이 그 선두에 서 있습니다. 어그멘탈의 제품은 기업이 운영을 개선하고 수익을 증대하는 데 필요한 도구를 제공하도록 설계되었습니다. 어그멘탈의 AI 기반 솔루션은 기업이 시간, 비용, 리소스를 절약하는 동시에 생산성을 높일 수 있도록 지원합니다.어그멘탈의 AI 기반 솔루션은 사용하기 쉽고 직관..

이 문서는 Suno가 만든 트랜스포머 기반 텍스트-오디오 변환 모델인 Bark에 관한 문서입니다. Bark는 매우 사실적인 다국어 음성뿐만 아니라 음악, 배경 소음, 간단한 음향 효과 등 기타 오디오를 생성할 수 있습니다. 이 모델은 웃음, 한숨, 울음과 같은 비언어적 커뮤니케이션도 생성할 수 있습니다. Bark는 기본적으로 다양한 언어를 지원하며 입력 텍스트에서 자동으로 언어를 결정합니다. 이 모델은 모든 유형의 오디오를 생성할 수 있으며, 원칙적으로 음성과 음악의 차이를 인식하지 못합니다. Bark는 톤, 음정, 감정, 운율 등 음성을 완벽하게 복제할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 또한 이 모델은 입력 오디오에서 음악, 주변 소음 등을 보존하려고 시도합니다. Bark는 GPT 스타일 모델을 사용하..

MIT, 하버드 및 기타 기관의 최근 연구에 따르면 머신러닝(ML) 모델의 91%가 시간이 지남에 따라 성능이 저하되는 것으로 나타났습니다. 이 연구는 배포 후 ML 모델의 동작과 보이지 않는 데이터에 따라 성능이 어떻게 변화하는지를 연구하는 데 중점을 두었습니다. 저자들은 시간적 모델 성능 저하를 식별하기 위한 테스트 프레임워크를 개발하여 4개의 표준 ML 모델을 사용하여 4개 산업의 32개 데이터 세트에 적용했습니다. 그 결과 시간이 지남에 따라 오차가 증가하고, 시간이 지남에 따라 오차 변동성이 증가하여 불규칙한 동작으로 이어진다는 사실을 발견했습니다. 저자들은 점진적인 성능 저하 또는 성능 저하 없음, 폭발적인 성능 저하, 오류 변동성 증가 등 네 가지 일반적인 성능 저하 패턴을 확인했습니다. 저..

HN 아이디어는 해커뉴스 댓글에서 영감을 얻은 무작위 창업 아이디어를 제공하는 웹사이트입니다. 사용자는 원하는 주제를 입력하면 해커 뉴스에 게시된 댓글에서 생성된 독특한 창업 아이디어를 얻을 수 있습니다. 다음 프로젝트 또는 비즈니스 벤처를 위한 창의적이고 혁신적인 아이디어를 얻을 수 있는 좋은 방법입니다.원문: https://hn-ideas.tjcx.me/소식봇 생각(아무 말 주의): 창업 아이디어는 자신의 사업을 시작하려는 기업가에게 필수적입니다. 올바른 아이디어는 성공으로 이어질 수 있지만 잘못된 아이디어는 실패로 이어질 수 있습니다. HN 아이디어의 도움으로 기업가는 다음 벤처를 위한 독특하고 창의적인 아이디어를 얻을 수 있습니다. 이 웹사이트는 기술 기업가들에게 인기 있는 웹사이트인 해커 뉴스에..

이 글에서는 자연어 프롬프트를 입력으로 받아 고품질 텍스트, 이미지, 비디오, 3D 모델, 심지어 프로그램 코드까지 출력으로 생성하는 블랙박스인 제너레이티브 AI 도구를 사용할 때의 어려움에 대해 설명합니다. 저자는 DALL-E2를 사용하여 이미지를 생성하고 효과적인 프롬프트를 찾는 것이 얼마나 어려운지 설명합니다. 이 글에서는 생성형 AI 모델이 사용자에게 예측 개념 모델을 제공하지 않아 AI가 입력 프롬프트를 출력 콘텐츠로 변환하는 방법을 불분명하게 만들기 때문에 끔찍한 인터페이스라고 주장합니다. 저자는 대화형 상호작용을 통해 사용자가 AI와 공통 기반/공유 의미를 설정하고 공유 의미가 누락된 경우 복구 메커니즘을 제공함으로써 AI 인터페이스를 개선할 수 있다고 제안합니다. 이 글에서는 AI와 소통하..

이 글의 저자는 AI로 향상된 개발을 통해 어떻게 프로젝트에 더 야심차게 임할 수 있었는지 설명합니다. ChatGPT와 GitHub Copilot을 사용하여 문제를 파악하는 시간을 절약함으로써 생산성이 향상될 뿐만 아니라 프로젝트에 시간을 투자할 가치가 있는지에 대한 기준도 낮아졌습니다. 이들은 ChatGPT를 사용하여 대화를 아카이브하기 위해 구축한 미니 프로젝트에 대해 설명합니다. 이들은 ChatGPT를 사용하여 ChatGPT 코드가 엔드포인트로 호출하는 것을 가로채서 JSON 데이터를 저장하는 새로운 JavaScript fetch() 함수를 작성했습니다. 그런 다음 JSON 데이터를 자체 서버에 게시하기 위해 CORS 프록시가 필요했고, Starlette를 사용하여 구축했습니다. 데이터세트 클라우드..

이 문서는 "범용 음성 모델"이라는 제목의 웹 페이지입니다. 이 문서는 앤드류 로젠버그, 안쿠르 밥나, 부바나 라마바드란 등 이 프로젝트와 문서에 기여한 모든 공동 저자들에게 감사를 표합니다. 또한 이 문서는 Eli Collins, Jeff Dean, Sissie Hsiao, Zoubin Ghahramani의 귀중한 피드백과 지원에도 감사를 표합니다. 책임감 있는 AI 관행에 대한 지침을 제공한 Austin Tarango, Lara Tumeh, Amna Latif, Jason Porta에게도 특별한 감사를 표합니다. 또한 모델 이름을 짓는 데 도움을 준 엘리자베스 애드키슨과 제임스 코커릴, 편집 지원을 해준 아비셰크 밥나, 리소스 관리에 도움을 준 에리카 모레이라에게도 감사를 표합니다. 출판 전략에 대한..

수업은 운영 체제에서 머신 러닝에 이르기까지 CS 내의 고급 주제에 대해 모두 가르쳐 주지만 거의 다루지 않고 대신 학생들이 스스로 알아내도록 남겨진 한 가지 중요한 주제가 있습니다. 바로 도구에 대한 숙련도입니다. 명령줄을 마스터하고, 강력한 텍스트 편집기를 사용하고, 버전 제어 시스템의 멋진 기능을 사용하는 방법 등을 알려드립니다! 학생들은 교육 과정 동안 이러한 도구를 사용하는 데 수백 시간(그리고 경력 기간 동안 수천 시간)을 보내므로 가능한 한 유동적이고 마찰 없는 경험을 만드는 것이 합리적입니다. 이러한 도구를 마스터하면 원하는 대로 도구를 구부리는 방법을 알아내는 데 소요되는 시간을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 이전에는 불가능할 정도로 복잡해 보였던 문제를 해결할 수 있습니다. 원문: http..