Is the Tech Industry Already on the Cusp of an A.I. Slowdown?

Is the Tech Industry Already on the Cusp of an A.I. Slowdown?

Comments 0 Comment

Companies like Open AI and Google are running out of the data used to train artificial intelligence systems. Can new methods continue years of rapid progress? Demis Hassabis, one of the most influential artificial intelligence experts in the world, has a warning for the rest of the tech industry: Don’t expect chatbots to continue to improve as quickly as they have over the last few years. A.I. researchers have for some time been relying on a fairly simple concept to…

Read More Read More

Dethroning the king of A.I. chips

Dethroning the king of A.I. chips

Comments 0 Comment

Amazon, Advanced Micro Devices and several start-ups are beginning to offer credible alternatives to Nvidia’s A.I. microchips, delivering much faster speed and much lower prices. AMD(Advanced Micro Devices) designed an artificial intelligence chip called MI300(2013 release) and Amazon developed a new and faster version of an A.I. chip called Tranium. Those two efforts in the capital of Texas reflect a shift in the rapidly evolving market of A.I. chips, which are perhaps the hottest and most coveted technology of the…

Read More Read More

How to load the network data to the Postgresql DB

How to load the network data to the Postgresql DB

Comments 0 Comment

목차 도로네트워크 데이터 DB생성 PostgreSQL DBMS에 배포되는 원본 데이터를 데이터베이스 적재하기 위한 데이터베이스를 먼저 생성한다. 이 과정은 PostgreSQL 설치시 생성한 postgres 계정으로 접속하여 작업을 진행한다. 이 예제에서는 생성할 데이터베이스 이름을 “network” 로 한다. 이 이름은 필요에 따라 변경해도 무방하다. 아래는 위에서 설명한(1~6) 일련의 과정으로 보여준다. 한국에서 사용하는 좌표계(UTMK, Katech자동차연구원) 등록 경로탐색엔진과 KT지도에서 UTMK좌표를 사용하고 현재는 많이 사용되지 않지만 사용할 가능성이 있어 Katech좌표계도 같이 등록한다. 참고로 맵퍼스로부터 수급받는 원본 데이터는 WGS84 좌표계로 제작되어 있어 좌표계 변환시 내부적으로 참조가 필요하다. 위에서 사용된 spatial_ref_sys DB 테이블은…

Read More Read More

Docker Volume 알아채기

Docker Volume 알아채기

Comments 0 Comment

Docker Volume을 create, backup, migrate, restore하는 일련의 예제를 작성해 봄으로써 Docker를 활용할 때 데이터를 영구적으로 저장/유지하는 방법에 대해 알아본다. Docker가 무엇인지 먼저 간략하게 알아보기 Docker는 어플리케이션을 개발(developing), 배포(shipping), 실행(running)하는 하나의 오픈 플랫폼(Open platform)이라 할 수 있다. 또한 어플리케이션을 운영 인프라로부터 개념적으로 분리시켜 줌으로써 보다 빠르게 소프트웨어를 배포할 수 있도록 한다. Docker를 활용하면 응용 프로그램을 관리하는 것과 같은 방식으로 앱의 인프라(infrastructure)를 관리할 수 있어 개발자에게 전체 개발 프로세스를 상당히 간소화 시켜준다. 코드를 배포, 테스트, 배포를 빠르게 해주는 Docker 방법론을 활용하면 개발자는…

Read More Read More

We all need to cry, but the science is still misty

We all need to cry, but the science is still misty

Comments 0 Comment

Only humans shed tears of emotion, and studies are slowly explaining why Crying is a quintessential human experience. Other species produce tears, but ours is the only one that scientists believe consistently cries, not just to lubricate and protect the eyeballs, but also to express emotion – after a breakup, at graduation ceremonies and while watching “The Notebook”. While they are one of the few things that make us uniquely human, in many ways, emotional tears remain an enigma. Research…

Read More Read More

박태웅의 AI 강의 2025

박태웅의 AI 강의 2025

Comments 0 Comment

P149거대 언어모델은 언어에 대한 좋은 모델이지만, 인간 사고에 대해서는 불완전한 모델이라는 것입니다. 이런 차이 때문에 ‘형식적 언어 능력’이 필요한 과제에서는 거대언어 모델이 인상적인 성과를 보이지만, ‘기능적 능력’이 필요한 많은 테스트에서는 실패한다는 것입니다. 이들은 (1) 현재의 거대 언어모델은 형식적 언어 능력의 모델로서 진지하게 받아들여야 하며 (2) 실제 언어 사용을 마스트하는 모델은 핵심 언어 모델뿐만 아니라 사고 모델링에 필요한 여러 비언어적 인지능력을 통합하거나 추가 개발할 필요가 있다고 주장합니다. 지난 목요일(11.21) 회의차 한국 마이크로소프트를 방문하게 되었는데 조금 일찍 도착한 터라 교보문고에서 책을 좀…

Read More Read More

How to change

How to change

Comments 0 Comment

얼마 전 뇌를 주제로 한 장동선의 토크쇼를 다녀온 다음 이 책을 버킷 리스트에 올려 놓았다. 토크쇼 진행 중에 장동선이 소개해 준 책이다. 요즘 내가 자주 이용하는 사이트가 막히는 바람에 이 책을 구하기 힘들었는데 혹시 싶어 인터넷을 검색하니 운 좋게 구할 수가 있었다. 매우 가볍게 보이는 습관 하나라도 바꾸기가 어렵고 힘든데 어떻게 하면 생각을 행동으로 그리고 지속적으로 옮길 수 있는지에 관한 내용이다. 읽으면서 이 글을 통해 조금씩 메모해 보도록 한다. When it comes to changing your behavior, your opponent isn’t facing…

Read More Read More

물리학적 사고가 어떻게 AI를 가능하게 했나: 2024 노벨상

물리학적 사고가 어떻게 AI를 가능하게 했나: 2024 노벨상

Comments 0 Comment

인공지능(Artificial intelligence)은 이미지 생성이나, 그럴싸해 보이는 챗봇 그 이상이다. 또한 이는 물리학에 기반하며 노벨에 버금가는 노력의 산실이기도 하다. 대부분의 사람들은 AI라고 하면 ChatGPT와 같은 챗봇이나 DALL-E 같이 이미지 생성, 또는 단백질의 중첩구조를 예측하는 AlphaFold와 같은 과학용 어플리케이션을 떠올린다. 이런 사람들 중 인공지능 시스템(Artificial Intelligence System)의 핵심에 물리학이 있을 것으로 생각하는 사람은 극소수일 것이다. 하지만 사실 인공신경망(Artificial Neural Network)이란 개념은 물리학의 세 분야 즉, Biophysics, Statistical physics, Computational physics이 융합된 연구의 결과로 처음 결실을 맺게 되었다. 대략 1980년대 이루어진 이러한 주요…

Read More Read More

Vector Embeddings Explained

Vector Embeddings Explained

Comments 0 Comment

What are vector embeddings? Vector embeddings are dense representations of objects (including words, images or user profiles) in a continuous vector space. Each object is represented by a point (or vector) in this space, where the distance and direction between points capture semantic or contextual relationships between the objects. For example in NLP, similar words are mapped close together in the embedding space. Types of vector embeddings Generative AI applications are built using vector embeddings and the data source can…

Read More Read More

Understanding Immutable State in Java: When Why & How to Use It

Understanding Immutable State in Java: When Why & How to Use It

Comments 0 Comment

대부분의 프로그래밍 언어에는 시간이 흐르더라도 변하지 않는 개념 즉, 신뢰성(Reliability)과 효율성(Efficiency)을 들 수 있다. 이는 Immutability과 관련된 개념이다. Immutability 상태라 함은 Object에 속해있는 속성들이 Object 생성 이후부터는 변경되지 않는 상황(불변)을 말한다. 이와 반대로 Mutable 상태는 Object가 생성된 이후 속성들이 변경되는 상황을 말한다. 이 두 상태는 개발하다 보면 그에 상응하는 목적과 역할이 존재함을 알 수 있는데 이 글에서는 Immutable 상태에 초점을 맞추는 것으로 하며 다음과 같은 내용들을 얘기해 보고자 한다. Java에서 immutable상태가 왜 중요한가? Immutability 상태는 Java 개발 관점에서 보면 매우…

Read More Read More