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AI 엔지니어가 꼭 읽어야 할 정보, 음성(Voice)편 인공지능(AI) 음성 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 음성 인식(ASR) 및 텍스트 음성 변환(TTS) 분야에서 혁신적인 연구들이 지속적으로 발표되고 있습니다. AI 엔지니어들은 최신 음성 모델, 벤치마크 및 실무 적용 방안을 이해하고, 이를 활용한 최적의 솔루션을 제공할 수 있어야 합니다. 본 글에서는 2025년 기준으로 AI 음성 기술의 최신 동향과 실무 적용 전략을 소개합니다.1. 주요 음성 모델 및 연구 동향1.1 Whisper: 최고 수준의 음성 인식 모델Whisper 논문: OpenAI의 성공적인 ASR(자동 음성 인식) 모델.최신 버전: Whisper v2, Whisper v3, distil-whisper, v3 Turbo1.2 AudioPaLM: Google의 음성 연구AudioPaLM 논.. 2025. 2. 22.
엔디비아 RTX 5070 Ti 출시! 스펙, 가격, 출시일 총정리 RTX 5070 Ti 출시일 및 개요NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti가 2025년 2월 20일 공식 출시되었습니다. 이번 제품은 최신 블랙웰(Blackwell) 아키텍처를 기반으로 제작되었으며, 강력한 성능과 효율적인 전력 관리로 게이머 및 크리에이터 모두에게 적합한 그래픽카드입니다.RTX 5070 Ti는 DLSS 4 기술 및 멀티 프레임 생성 기능을 지원하여 고해상도(QHD, 4K) 게이밍 성능을 크게 향상시켰습니다. 또한, AI 및 영상 편집 작업에서도 뛰어난 가속 성능을 제공하며, 경쟁 제품 대비 우수한 가격 대비 성능을 자랑합니다.RTX 5070 Ti 스펙 비교스펙 항목 RTX 5070 Ti RTX 5080 RTX 4070 Ti Super아키텍처Blackwell GB203Blackw.. 2025. 2. 21.
AI 엔지니어가 꼭 읽어야 할 정보: Vision편 인공지능(AI)의 발전과 함께 컴퓨터 비전(Vision) 기술은 다양한 산업 분야에서 필수적인 요소로 자리 잡았습니다. 2025년을 맞이하여 AI 엔지니어들은 최신 비전 모델, 벤치마크 및 실무 적용 방안을 이해해야 합니다. 이 글에서는 비전 기술의 최신 동향을 소개합니다.1. 주요 비전 연구 및 모델1.1 YOLO와 DETRYOLO 논문: 객체 탐지 분야의 대표 모델로, 현재 YOLO v11까지 발전.DETR 논문: 트랜스포머 기반 모델로 YOLO를 능가할 가능성을 보이고 있음.1.2 CLIP 및 후속 모델CLIP 논문: 텍스트-이미지 매칭을 위한 선구적 모델.최신 대체 모델: BLIP, BLIP2, SigLIP.1.3 MMVP 벤치마크MMVP 논문: CLIP 모델의 성능을 수치화하고 비교하기 위한 필.. 2025. 2. 21.
AI 엔지니어가 꼭 읽어야 할 정보, 코드 생성(Code Generation)편 인공지능(AI)을 활용한 코드 생성(Code Generation) 기술은 소프트웨어 개발의 자동화와 생산성을 극대화하는 핵심 분야로 자리 잡고 있습니다. 2025년을 맞이하여 AI 엔지니어들은 최신 코드 생성 모델, 벤치마크 및 실무 적용 방안을 숙지해야 합니다. 이 글에서는 최신 코드 생성 기술을 이해하는 데 필수적인 정보를 소개합니다.1. 주요 코드 생성 모델 및 연구 동향1.1 The Stack: 코드 데이터의 시작점The Stack 논문오픈 데이터셋으로, The Stack v2 및 StarCoder 등의 연구로 발전.코드 생성의 기초 데이터로 활용되며, 다양한 언어와 도메인을 포함.1.2 오픈 코드 생성 모델DeepSeek-Coder, Qwen2.5-Coder, CodeLlamaOpenAI의 3... 2025. 2. 21.
AI 엔지니어가 꼭 읽어야 할 정보, Agent편 AI 에이전트(Agent)는 2025년 인공지능(AI) 산업에서 가장 주목받는 기술 중 하나로, 자율적인 문제 해결과 복잡한 작업 자동화를 가능하게 합니다. AI 엔지니어들은 최신 에이전트 기술과 벤치마크를 숙지하고, 이를 실무에 적용할 수 있어야 합니다. 본 글에서는 2025년 기준으로 주목해야 할 AI 에이전트의 개념, 주요 연구 및 실무 적용 방안을 소개합니다.1. AI 에이전트란? AI 에이전트는 주어진 환경에서 자율적으로 의사결정을 수행하며, 다양한 도구와 데이터를 활용해 목표를 달성하는 시스템입니다. LLM(대형 언어 모델)과 결합되어, 복잡한 작업을 수행할 수 있는 새로운 패러다임으로 자리 잡고 있습니다.에이전트의 핵심 요소도구 사용: 외부 API 및 소프트웨어와의 통합.메모리 관리: 장기적.. 2025. 2. 21.
AI 엔지니어가 꼭 읽어야할 정보, RAG편 인공지능(AI) 기술이 발전함에 따라 검색 증강 생성(RAG, Retrieval-Augmented Generation)은 대규모 언어 모델(LLM)의 핵심 기능으로 자리 잡았습니다. RAG는 외부 정보를 검색하고 이를 모델의 출력에 통합함으로써 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 제공하는 방식입니다. 2025년 AI 엔지니어들에게 필수적인 RAG 개념과 최신 연구 동향을 소개합니다.1. RAG의 개요와 기본 개념RAG는 대규모 언어 모델(LLM)의 한계를 보완하기 위해 고안된 프레임워크로, 다음과 같은 핵심 요소를 포함합니다:정보 검색(Information Retrieval): TF-IDF, BM25, FAISS 등의 기술을 활용해 관련 데이터를 검색.청킹(Chunking): 긴 문서 데이터를 작은 조.. 2025. 2. 21.

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