🚀 오늘의 AI 기술 동향
[생성형 AI의 기업 도입 본격화 및 활용 전략 고도화]
생성형 AI, 특히 대규모 언어 모델(LLM) 기반 서비스가 기업 시장에서 본격적인 도입 단계에 접어들면서, 단순 업무 자동화를 넘어 비즈니스 모델 혁신을 위한 활용 전략 수립이 중요해지고 있습니다. 기업들은 자체 데이터 기반 맞춤형 모델 구축, 보안 및 규제 준수, 투자 대비 효과 측정 등 실제 도입 과정에서 발생하는 과제를 해결하기 위해 다양한 솔루션과 컨설팅을 모색하고 있습니다. 성공적인 생성형 AI 도입을 위해서는 전사적인 AI 전략 수립과 함께 데이터 품질 관리, 인력 양성 등 다각적인 노력이 필요합니다.
[생성형 AI, 기업 도입 어디까지 왔나…고도화 전략은 '필수'](https://www.itworld.co.kr/news/329564)
생성형 AI, 특히 대규모 언어 모델(LLM) 기반 서비스가 기업 시장에서 본격적인 도입 단계에 접어들면서, 단순 업무 자동화를 넘어 비즈니스 모델 혁신을 위한 활용 전략 수립이 중요해지고 있습니다. 기업들은 자체 데이터 기반 맞춤형 모델 구축, 보안 및 규제 준수, 투자 대비 효과 측정 등 실제 도입 과정에서 발생하는 과제를 해결하기 위해 다양한 솔루션과 컨설팅을 모색하고 있습니다. 성공적인 생성형 AI 도입을 위해서는 전사적인 AI 전략 수립과 함께 데이터 품질 관리, 인력 양성 등 다각적인 노력이 필요합니다.
[생성형 AI, 기업 도입 어디까지 왔나…고도화 전략은 '필수'](https://www.itworld.co.kr/news/329564)
📄 오늘의 추천 논문
## [SINE: SINgle Event driven Energy-based model for continuous time neural representation]
핵심 내용 요약: SINE은 동영상에서 개별적인 사건(예: 공 튀기기, 박수치기)이 일어나는 시점을 정확하게 파악하고, 그 사건을 중심으로 시간을 압축적으로 표현하는 새로운 AI 모델입니다. 기존 모델들은 전체 동영상 프레임을 일일이 분석해야 했지만, SINE은 사건이 발생하는 순간에 집중하여 계산 효율성을 높였습니다. 이를 통해 긴 동영상에서도 중요한 순간을 놓치지 않고 핵심 내용을 파악할 수 있습니다. 또한, SINE은 에너지 기반 모델을 사용하여 사건의 발생 가능성을 확률적으로 예측하고, 시간 순서에 따라 사건들을 연결하여 전체 동영상의 흐름을 이해합니다. 따라서 SINE은 동영상 요약, 하이라이트 장면 추출, 이상 행동 감지 등 다양한 응용 분야에 활용될 수 있습니다.
[관련 링크]
핵심 내용 요약: SINE은 동영상에서 개별적인 사건(예: 공 튀기기, 박수치기)이 일어나는 시점을 정확하게 파악하고, 그 사건을 중심으로 시간을 압축적으로 표현하는 새로운 AI 모델입니다. 기존 모델들은 전체 동영상 프레임을 일일이 분석해야 했지만, SINE은 사건이 발생하는 순간에 집중하여 계산 효율성을 높였습니다. 이를 통해 긴 동영상에서도 중요한 순간을 놓치지 않고 핵심 내용을 파악할 수 있습니다. 또한, SINE은 에너지 기반 모델을 사용하여 사건의 발생 가능성을 확률적으로 예측하고, 시간 순서에 따라 사건들을 연결하여 전체 동영상의 흐름을 이해합니다. 따라서 SINE은 동영상 요약, 하이라이트 장면 추출, 이상 행동 감지 등 다양한 응용 분야에 활용될 수 있습니다.
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