AWS와 NVIDIA로 Physical AI 가속화: 시뮬레이션과 실제 학습을 통한 프로덕션 레디 애플리케이션 구축
AWS와 NVIDIA Isaac으로 Physical AI를 시뮬레이션과 실세계 학습으로 나눠 가속화하는 아키텍처를 소개했습니다. 엣지 배포와 운영 데이터 재학습을 통해 sim-to-real gap을 줄이는 방법을 설명했습니다.
#AWS#NVIDIA
22005분
필터 1
Gemma 4 12B 출시 등 6월 첫째 주 Google for Developers 위클리 업데이트를 지금 확인하세요!
Google for Developers의 6월 첫째 주 주요 업데이트를 정리한 소식입니다. Gemma, Gemini, Android, Firebase 관련 새 문서와 사례를 한눈에 소개했습니다.
#Gemini#Android
2005분
6G를 위한 AI/ML 물리계층 – JSCM 기반 오디오 전송
사람이 자연스럽게 듣고 이해하는 오디오 전송을 목표로 하는 AI/ML 물리계층 접근을 소개했습니다. 비트 정확도보다 체감 품질을 우선하는 방향을 다뤘습니다.
#ML#6G
2005분
Genkit Middleware 출시 등 5월 셋째 주 Google for Developers 위클리 업데이트를 지금 확인하세요!
Google for Developers의 5월 셋째 주 주요 업데이트를 정리한 글입니다. AI, Android, Telecom, Flutter 관련 새 소식과 번역 안내를 함께 소개했습니다.
#ML#Android
3005분
분산 트레이닝 관점에서의 AWS 인터커넥트 기술 소개 – AWS 환경에서 NCCL을 이용한 GPU 간 통신
AWS EFA 환경에서 NCCL이 GPU 간 집합 통신을 어떻게 최적화하는지 소개했습니다. 기본 설정과 플러그인 구조, 알고리즘 선택 원리까지 함께 정리했습니다.
#AWS#NCCL
44005분
[한-인도 경제사절단] 정재승 교수 등 한국 ICT 리더들의 어피닛 인도 사무실 방문기
한국 ICT 리더들이 어피닛 인도 사무실을 방문해 SMS 기반 신용평가와 포용 금융 사례를 살펴봤습니다. 데이터·AI를 활용한 금융 소외 해소와 한-인도 협력 가능성을 논의했습니다.
#data#ML
5005분
EfficientDet-Lite0 모델을 활용한 실시간 객체 탐지 (Raspberry Pi 5)
Raspberry Pi 5에서 EfficientDet-Lite0와 TensorFlow Lite로 실시간 객체 탐지하는 샘플 코드를 소개했습니다. 입력 타입 분기, XNNPACK 가속, FPS 측정까지 포함한 엣지 AI 구현 흐름을 정리했습니다.
#TensorFlow Lite#Raspberry Pi
49005분
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#개발자#노트북#컴퓨터
낯선 오타와 싸워서 이기고 싶은 마음
검색 오타 보정의 기존 로그 기반 방식 한계를 줄이기 위해 번역 모델과 멀티태스크 학습을 도입했습니다. 검색 실패율을 낮추고 CTR을 유지하는 성과와 함께 후속 개선 과제도 정리했습니다.
#ML#검색
69005분
TorchTPU 등 4월 둘째 주 Google for Developers 위클리 업데이트를 지금 확인하세요!
Google for Developers의 4월 둘째 주 주요 개발자 업데이트를 소개했습니다. TorchTPU, Android XR, Flutter 관련 소식을 한눈에 정리했습니다.
#ML#Android
1005분
AI 시대 고성능 GPU, 사야 할까 빌려야 할까?
AI 스타트업과 연구 조직의 GPU 수요 증가에 맞춰, 자체 구매보다 서버호스팅이 유리한 상황을 설명했습니다. AI 학습·렌더링·시뮬레이션처럼 프로젝트형 워크로드에 즉시 쓰는 연산 자원을 제안했습니다.
#GPU#LLM
60005분
메신저용 온디바이스 이미지 모델 학습기 2편: 초저지연 비자기회귀(non-autoregressive) 캡션 생성 전략
모바일 메신저용 이미지 캡션 생성을 위해 비자기회귀 디코딩과 지식 증류를 적용했습니다. 캡션 재생성과 다단계 정제로 200~400ms 지연과 실사용 가능한 품질을 달성했습니다.
#ML#지식 증류
49005분
처음 걸어가는 길, 함께 만든 성과 - 래블업x업스테이지, 독자 AI 파운데이션 모델 1차수 평가 통과 비하인드
업스테이지 컨소시엄이 정부 독자 AI 모델 1차수 평가를 통과한 과정을 소개했습니다. 래블업과의 협업으로 인프라를 최적화하고 학습 효율과 장애 대응을 크게 개선했습니다.
#LLM#ML
46005분