· it
Google과 Replit조차 AI 에이전트를 안정적으로 배포하는 데 어려움을 겪는다 — 그 이유는
2025년은 AI 에이전트의 해가 될 예정이었죠? 그렇지는 않아요. Google Cloud와 Replit— AI 에이전트 분야의 두 거대 플레이어이자 파트너를 인정하세요.
-
- · devops
QA 재고: DevOps에서 Platform Engineering 및 SRE까지
각성의 알림 소프트웨어 개발 환경은 큰 변화를 겪고 있으며, 전통적인 역할에 도전하고 새로운 기술을 요구하고 있습니다. While De...
- · software
KodeKloud의 100일 챌린지 1주차: 1‑4일 (또는: 걱정을 멈추고 Slow Labs를 사랑하게 된 방법)
Day 1 – 비대화형 사용자 도전 과제는 비대화형 쉘을 가진 사용자를 만드는 것이었습니다. bash sudo useradd -s /usr/sbin/nologin username getent passwd us...
- · ai
[Paper] 시맨틱과 재구성 모두 중요: 텍스트-투-이미지 생성 및 편집을 위해 표현 인코더 준비하기
현대 잠재 확산 모델(LDM)은 일반적으로 픽셀 수준 재구성을 위해 주로 최적화된 저수준 변분 오토인코더(VAE) 잠재 공간에서 작동합니다.
- · ai
[Paper] Re-Depth Anything: 테스트 시 자기지도 재조명을 통한 깊이 정제
단일 카메라 깊이 추정은 여전히 어려운 과제로, Depth Anything V2 (DA-V2)와 같은 최신 기반 모델들은 실제 세계 이미지에서 멀리 떨어진…
- · ai
[Paper] 정교한 World Models
최근 3D 재구성 분야의 진보로 일상적인 환경에서 현실적인 디지털 트윈을 쉽게 만들 수 있게 되었습니다. 그러나 현재 디지털 트윈은 여전히 크게…
- · software
성능 힌트 – Jeff Dean and Sanjay Ghemawat
번역할 텍스트를 제공해 주시겠어요?
- · ai
[Paper] Open Foundation Models에서 Vision의 적대적 견고성
딥러닝이 증가함에 따라 AI 시스템이 객체를 식별할 수 있는 모델을 이해하기가 점점 어려워집니다. 따라서, 적대자는…
- · ai
[Paper] 추론이 법칙을 만날 때
대규모 추론 모델(LRMs)의 우수한 성능에도 불구하고, 그들의 추론 행동은 종종 직관에 반하여 최적 이하의 추론 능력을 초래한다.
- · ai
[Paper] 다중 에이전트 상호작용 시퀀스 모델링을 위한 Diffusion Forcing
다중 인물 상호작용을 이해하고 생성하는 것은 robotics와 social computing에 광범위한 영향을 미치는 근본적인 도전 과제입니다. 인간은 자연스럽게…
- · ai
[Paper] Distributionally Robust Imitation Learning: Certifiable Autonomy를 위한 Layered Control Architecture
모방 학습(Imitation learning, IL)은 전문가 시연으로부터 학습함으로써 자율 행동을 가능하게 합니다. 비교 대안인 강화 학습과 같은 방법보다 샘플 효율성이 높지만, IL은 여전히…
- · ai
[Paper] Humanlike AI 디자인은 Anthropomorphism을 증가시키지만 전 세계적으로 Engagement와 Trust에 대한 상이한 결과를 낳는다
전 세계에서 10억 명이 넘는 사용자가 인간의 특성을 모방하도록 점점 더 정교하게 설계된 AI 시스템과 상호작용하고 있습니다. 이러한 변화는 긴급한 …