구글(딥마인드(알파고).gemma2b.gemini텐서코어. 자체칩개발 with 아마존). 테슬라(트윗터(X).옵티머스.자율주행). Nvidia(A100.h100). sk(HBM-RAM). ARM(손정의 구입후 매각). Apple 자체칩개발. OPen ai(계속 새로운 서비스) 메타(라마3.1)스냅드래곤gen3. 모두랑 맞다이 뜨는 짐캘러(risc-v. 웜홀)
@mhk73017 күн бұрын
논문 리뷰 정말 감사합니다 ㅎㅎ
@InventorSilok7 күн бұрын
시청해 주셔서 감사합니다!
@mhk73017 күн бұрын
cvpr 오타 있어요!
@user-vu6zl9yc9k9 күн бұрын
이거 연구하는 사람 아니면 이해하기 힘들 것 같은데요. 물론 저는 좋지만요 ㅎㅎ
@user-kv3ez6xk7d13 күн бұрын
😮😮
@InventorSilok13 күн бұрын
시청해 주셔서 감사합니다!
@MrNezlee14 күн бұрын
AGI 달성은 3차원 시공간을 경험하고 학습해야 합니다. 언어라는 간접적인 방식으로 3차원 시공간을 학습하는것으로는 불가능
@InventorSilok13 күн бұрын
좋은 정보 감사합니다!
@user-ow3pb2kj4o21 күн бұрын
#OpenELM
@jiyeoulryoo21 күн бұрын
Transaformer는 이너 피드백 뤂이고 RLAIF는 아우터 피드백 뤂 ? 듀얼 또는 그 이상의 피드백 그리고 향상? EE의 CS 버전 같네요?
@ixrider8824 күн бұрын
제가 있는 조직에서는 사람이 위 특허 같은 일을 하고 있습니다 ㅠㅠㅠ 그리고 Oracle 이 이런 특허를 낸 이유를 알겠네요 Microsoft M365 에서도 1년 에 한 번 이상은 PATCH 후 크고 작은 장애가 발생하고 있는데, 빨리 위 특허와 같은 기술이 현실에 적용되었으면 하네요
@kamuiKana25 күн бұрын
이런 방법이 중요하개 표현된 vivi 라는에니가 있었습니다
@hong899227 күн бұрын
살면서 유튜브 알람설정한건 처음이네요. 앞으로의 영상을 기대합니다! 그나저나, 혹시 대학원생이시거나 업계분이신가요?
@InventorSilok27 күн бұрын
구독 감사합니다! 대학 입시를 준비 중인 학생입니다~
@hong899227 күн бұрын
@@InventorSilok 네???? 고등학생이세요??
@InventorSilok27 күн бұрын
@@hong8992 재수생 입니다ㅎㅎ
@Lawrence23617Ай бұрын
데르파.. 달파 아닌가여?
@InventorSilokАй бұрын
앗... 실수가 있었네요! 가르쳐 주셔서 감사합니다. 검수를 좀 더 철저히 하도록 하겠습니다😅
@ENDPLANАй бұрын
설명이 깔끔해서 이해가 잘 됩니다! 감사합니다 :)
@InventorSilokАй бұрын
칭찬해 주셔서 감사합니다 열심히 하겠습니다!
@hong8992Ай бұрын
잘보고갑니다!!!
@InventorSilokАй бұрын
봐주셔서 감사합니다!
@hong8992Ай бұрын
너무 좋은 채널이라 구독 박고가요 무도건 뜹니다🎉❤😊
@InventorSilokАй бұрын
초기 구독자가 되어 주셔서 감사합니다!
@sngnayngАй бұрын
항상 잘보고 있습니다. 이런 채널이 10만 가야되는데ㅠㅠ
@InventorSilokАй бұрын
응원 감사합니다😄
@InventorSilokАй бұрын
영상에서는 딥마인드의 논문만 다루었는데 다른 곳에서도 이와 비슷한 연구를 했네요! 커뮤니티 탭 참고 부탁드립니다~
@o1gelАй бұрын
늘 좋은 영상 감사합니다 잘 보고 있어요
@InventorSilokАй бұрын
ㅎㅎ시청해 주셔서 감사합니다!
@masterlee7674Ай бұрын
발음이 매우 정확해서 그런지 귀에 쏙쏙 들어오네요
@InventorSilokАй бұрын
시청해 주셔서 감사합니다!
@user-xs9nt3kb2dАй бұрын
%와 %p 구분해주시면 좋을 것 같습니다~
@InventorSilokАй бұрын
피드백 감사합니다!
@leonke2284Ай бұрын
이상적인 개념이긴하죠. 애플이 만들진않더라도 ai가 사용할 db를 외부서버에 온라인으로 접속해서 사용하고 그 내용을 인식하고 모바일칩이 자체 연산으로 코딩처리한다면 불가능한 이론은 아님. 다만 속도가 현재 gpt등의 기존ai를 따라갈수 있는지가 관건임. 또한 text외 이미지나 영상처리등 더 복잡한 결과물에 있어서는 더 가혹한 소비자들의 평가가있을껀데 상용화된걸 만족할 소비자가 있을까라는점도 고려해야됨. 그게아니라면 지금처럼 어플리케이션으로 당당하게 외부서버ai를 이용하는게 천만배는 이득임. 속도면에선 압도적일테니.
@user-rx3br7lv2eАй бұрын
하지만 코딩을 아직 gpt를 사용하더라도 원하는데로 제대로 결과를 못주고 있는데 좀더 기다려야 된다
@schadencrow5488Ай бұрын
지금 우리는 정치인,공무원,판검사,경찰을 통제할 수 없어서 대한민국은 소멸예정이다. AI 통제 못하고 지배받는다고 해도 별로 다르지 않지. 재벌기득권과 그 새끼들은 알아서 하겠지 AI가 눈꼽만큼이라도 정의롭다면 그 넘들을 가장 먼저 다 죽여버리고 시작하겠지만, 뭐 이런 상상하면서 시간을 떼우는 것도 재밌네
@totoro013Ай бұрын
근데 온디바이스 모델로 백날천날 연구해봐야, 슈퍼컴이 수십억 매개변수로 돌리는 답변보다 떨어지는건 불변이지 않나요? 제한된 환경이 아니고서야 굳이 쓸 이유가..
@InventorSilokАй бұрын
개인정보 보호 등 목적에 따라 각각 장단점이 존재하여 연구를 진행하는 것 같습니다. 일례로, 언급해 주신 슈퍼컴의 경우 온디바이스AI와는 달리 실시간 적용에 있어서 현재 기술로서는 한계가 존재한다고 알고 있습니다! 시청해 주셔서 감사합니다~
@leglockАй бұрын
한 때 진지한 계산은 메인프레임에서만 가능하므로 개인이 컴퓨터를 가지는 건 쓸모없는 생각이라고 치부했지요.
@jingyukim833Ай бұрын
추가 비용 없이 쓸 수 있는 게 장점이죠. 클라우드 AI들을 제대로 쓰려면 돈내고 구독해야 하잖아요.
@Daniel___kАй бұрын
온디바이스는 개인정보보호 이슈때문에 하는게 크죠. 어떻게 믿고 쓸건데? 답은 이겁니다.
@dalfstАй бұрын
개인정보도 문제지만 즉석에서 나에게 필요한 맞춤앱을 만들수 있겠죠 시리를 통해 말로 이런기능 앱을 만들어줘라던지
@jeju3267Ай бұрын
최신논문 공유 감사합니다
@InventorSilokАй бұрын
시청해 주셔서 감사합니다!
@canetti9651Ай бұрын
글쎄요? AI가 갑질하는 한국 고객이 해줘라면 고객의 마음 속으로 들어가 고객이 원하는 코딩을 할 수 있나요? 전임자가 똥싸놓고 도망간 코딩을 이해해서 잘 돌아가는 프로그램을 만들 수 있나요?
또 어디서 대충 떼와서 한 10년 존버하면서 쓰다가 잘하는 스타트업 나오면 사와서 그때부터 잘하겠지 뭘 그렇게 부정적으로 봄 ㅋㅋㅋ 딴 대기업도 다 그렇지
@hebo1221Ай бұрын
현재 LLM기술의 이해도는 얼마나 되시길래 그런 대단한 말씀을 하시는가요? 기술을 알수록 그런 말은 쉽게 못할텐데 말이죠..
@Imboredas29 күн бұрын
애플이 대외적으론 크게 알리지 않지만 ML 논문 야금야금 계속 내고 있고, 읽어보면 아이디어가 재밌거나 퀄리티 좋은 논문들이 상당히 많음. AI 리서치를 전면에 내세우지 않아도 될만큼의 프로덕트를 가지고 있고, 기술이 고도화 된 이후에 도입하는 걸 선호하는 애플이다보니 느려보여서 그렇지 애플도 AI 연구에 진심임. 최근엔 애플답지 않게 풀 오픈소스 llm 도 공개한거 보면 (dclm-7b) 똥줄이 조금 타는거 같기도 ㅋ
@minseokwon648423 күн бұрын
뒤쳐졌듯 뭐든, 애플은 시총1위임, 진짜 시총1위가 고릴라로 보임? ㅋㅋㅋ
@user-lv8fj6bv4bАй бұрын
오 감사합니다 노무 관련 업무를 하는데 한번 사용해서 답변서 같은거 작성에 도움이 될거 같아요
@InventorSilokАй бұрын
시청해 주셔서 감사합니다😊
@user-wi3pu6cw5sАй бұрын
기술이 발전할 수록 인간을 더 이해하려는 연구가 진행되는게 참 흥미롭네
@InventorSilokАй бұрын
시청해 주셔서 감사합니다!😊
@user-kv3ez6xk7dАй бұрын
이 영상에서 언급된건 분명 일부일텐데 몰랐던 연구가 많네요
@hebo1221Ай бұрын
닉 보스트롬의 슈퍼인텔리전트 책은 나온지도 오래되었고 비전공자에겐 다소 어려운 감이 있습니다. 맥스 테드마크의 LIfe 3.0 추천드립니다.
@user-gt7ff6zl2zАй бұрын
설명이 구체적이고 이해하기 쉽네요.. 좋습니다.
@InventorSilokАй бұрын
좋은 말씀 감사드립니다!
@user-mm9wl2yj1uАй бұрын
많은 도움 받고있습니다 좋은영상감사 합니다 응원합니다
@InventorSilokАй бұрын
도움이 되셨다니 감사합니다
@user-kt2yw8nu4pАй бұрын
이런 영상에 댓글이 없네 좋은 정보 감사합니다!! 응원할게요!!
@InventorSilokАй бұрын
응원 감사합니다😊
@user-mm9wl2yj1u2 ай бұрын
복잡하고 어려운 분야인데 설명을 참 잘 해 주시네요 잘 들었습니다 계속 기대 하겠습니다
@InventorSilok2 ай бұрын
감사합니다. 시청해 주셔서 감사합니다!
@ixrider882 ай бұрын
분산된 데이터 처리 방식이 개인정보 보호에 어떻게 기여하는지 명확하게 살명해 주셔사 많은 도움 되었습니다. 연합학습을 실제로 구현할 때 가장 큰 기술적 도전이 궁금했는데, 궁금증 해결에도 도움 되었습니다🎉 감사합니다!
@InventorSilok2 ай бұрын
도움 되셨다니 다행입니다!
@user-nu3wb9vz5e2 ай бұрын
재밌어요
@MrNezlee2 ай бұрын
감정지능이라는게 어딨어?
@InventorSilok2 ай бұрын
안녕하세요! 우선 영상 시청해 주셔서 감사합니다. 혹시 영상에서 다룬 '인공감성지능'(Emotional Intelligence)에 관한 질문 있으신가요?
@user-nu3wb9vz5e2 ай бұрын
확실히 영상 퀄리티가 이전보다 좋아졌네요! 앞으로도 좋은 영상 기대하겠습니다
@InventorSilok2 ай бұрын
감사합니다! 더 열심히 하겠습니다!
@먼이아재2 ай бұрын
구독했습니다.딱 이영상과는 관계 없을것 같지만 질문 하나 드려볼게요. 챗gpt의 학습 과정이 궁금합니다. 원래 ai는 어린이도 구별하는 개인지 고양인지도 구분 못했지만 최근에 와서는 엄청난 연산속도와 딥러닝으로 개와 고양이를 사람 처럼 구별하는게 아니라 그냥 어거지로 그 수많은 특성을 다 기억해버려서 현재는 사람보다 더 잘 구별한다. 그리고 알파고는 수많은 기보를 공부 했었지만 현재는 기보는 전혀 필요 없이 바둑 룰만 아는상태에서 ai끼리의 무수한 대국으로 알파고와는 비교도 안되는 실력을 갖췄다.이정도 알고 있습니다. 제가 궁금한건 이제 부터 입니다. 챗gpt한테 게이가 주인공인 소설을 써보라고 했더니 게이가 현실세계에서 감추고 싶어 하고 부끄러워 하는 사람이 많다는 묘사를 하고 모텔에 갔더니 카운터에서 키를 받아온다.는 묘사를 했습니다. 챗gpt한테 이런 정보가 어떻게 들어가는 건가요? 그냥"게이"라는 단어에서 연관된 웹의 정보를 몇초만에 끌어와서 감추고 싶어하는 성정체성 이란게 도출 되는건가요? 모텔에 가면 카운터에서 키를 받는다는것도.모텔이란 단어와 연관된걸 좌악 가져오고 몇초만에 그 수많은 정보 안에서 카운터에서 키를 받아온다는걸 도출해 내는 건가요? 답변 주시면 감사하겠습니다
@InventorSilok2 ай бұрын
안녕하세요 구독자님! 우선 질문 주셔서 감사합니다. ChatGPT와 같은 생성형AI 언어 모델은 전체적으로 봤을 때 아래와 같은 단계로 답이 생성 됩니다. 1. 학습 데이터 ChatGPT는 광범위한 텍스트 데이터셋(GPT4O-LMM, 그외- LLM)으로부터 학습됩니다. 이 데이터셋은 인터넷에 공개된 문서, 책, 웹사이트, 대화 등 다양한 출처에서 수집된 텍스트를 포함합니다. 이를 통해 모델은 다양한 주제와 문맥에서 언어를 이해하고 생성하는 능력을 얻게 됩니다. 2. 패턴 인식(LLM기준) 모델은 입력된 텍스트에서 패턴을 인식하고, 이러한 패턴을 바탕으로 가장 가능성 높은 응답을 생성합니다. 예를 들어, "게이"라는 단어와 관련된 문맥을 생성할 때, 모델은 학습 과정에서 접한 다양한 게이 관련 텍스트를 바탕으로 관련 정보를 결합하여 응답을 생성합니다. 3. 정보 결합 및 생성 모델은 입력된 질문이나 요청에 대해 여러 정보 소스를 결합하여 응답을 생성합니다. 예를 들어, "모텔에 가면 카운터에서 키를 받아온다"는 묘사는 모델이 모텔과 관련된 일반적인 묘사나 패턴을 학습한 결과입니다. 이는 특정한 웹 페이지나 데이터베이스에서 정보를 실시간으로 가져오는 것이 아니라, 학습된 패턴을 바탕으로 생성된 것입니다. 4. 맥락 이해 모델은 문맥을 이해하고 적절한 응답을 생성하기 위해 입력된 문장을 분석합니다. "게이가 현실세계에서 감추고 싶어 하고 부끄러워 하는 사람"이라는 묘사는 모델이 학습한 다양한 문맥과 사회적 논의를 반영한 것입니다. 이는 특정한 웹 페이지에서 정보를 가져오는 것이 아니라, 학습된 데이터에서 파생된 것입니다. 결론 따라서 ChatGPT는 입력된 텍스트에 대해 학습된 패턴과 문맥을 바탕으로 응답을 생성합니다. 이는 모델이 실시간으로 웹에서 정보를 검색하는 것이 아니라, 학습된 데이터를 기반으로 응답을 구성하는 방식입니다. 이 과정은 몇 초 내에 이루어지며, 복잡한 정보 처리와 패턴 인식을 통해 가능합니다. 추가적으로, 앞으로 AI를 주제로 영상을 만들 계획입니다. 많은 관심 부탁드립니다. 감사합니다!
@먼이아재2 ай бұрын
@@InventorSilok 와..너무 감사합니다.그 복잡한걸 몇초만에 하고 이번에는 더 빨라진거네요. 앞으로도 좀 더 초보적이고 문외환이 접근하기 좋은 영상도 부탁드릴게요. 너무 감사합니다 ☺️
@user-kv3ez6xk7d4 ай бұрын
자율주행 시스템의 문제는 사고가 났을때 책임소재가 누구에게 있느냐라고 생각합니다 특허는 아니지만 이에 관한 법률 같은 것들이 궁금한데 혹시 나중에 영상으로 만들어 주실 수 있을까요?
@떡입4 ай бұрын
궁금했던 점 중 하나였는데 잘 풀어서 설명 해주신거 같아요~
@InventorSilok2 ай бұрын
좋게 봐주셔서 감사해요!
@user-kv3ez6xk7d4 ай бұрын
Ai 부분에서 구글이 모든면에서 애플에 앞선다고 생각했는데, 애플의 강점에 대해 알게되었네요 하하
@InventorSilok4 ай бұрын
시청해 주셔서 감사합니다!
@user-mm9wl2yj1u4 ай бұрын
좋은정보에 설명이 정말 좋네요.
@InventorSilok4 ай бұрын
도움이 되셨다니 감사합니다
@user-mm9wl2yj1u5 ай бұрын
0:42 비유를 정말 잘 하신 것 같아요 올려주는 영상 계속 보겠습니다 설명도 너무 좋았습니다^^
@kimh00735 ай бұрын
2편 기대가 됩니다
@934percent5 ай бұрын
애플 주가 향후 예상 해주세요.. 애플 vs 마소 비교 영상도요
@InventorSilok5 ай бұрын
참고할게요!
@user-kv3ez6xk7d5 ай бұрын
❤
@user-xq9ur9hg2x5 ай бұрын
영상잘봤읍니다 갤럭시링많이기대합니다
@InventorSilok5 ай бұрын
네 시청해주셔서 감사합니다!
@InventorSilok5 ай бұрын
더 좋은 영상을 만들기 위해서는 여러분의 피드백이 필요합니다. 피드백 부탁드리며, 본 채널의 초창기 구독 멤버가 되어 주시면 유익한 정보 많이 얻으실 것이라 확신합니다.