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1. Elasticsearch와 Node.js로 검색 엔진을 만드는 방법
이 에피소드에서는 Elasticsearch를 사용하여 검색 엔진을 만드는 방법을 설명할 것입니다. 우리는 YouTube 비디오의 짧은 설명을 사용하여 앱을 만들 것입니다. 이 앱은 문장을 사용하여 비디오의 요약을 찾을 수 있게 해줄 것입니다.
https://implementing.substack.com/p/how-to-create-a-search-engine-with-elasticsearch

2. 서버 액션이 있는 Next.js Forms 살펴보기
Next.js 14의 Forms를 다루는 이 튜토리얼은 App Router, RSC, Server Actions 사용법, useFormStatus, useFormState, revalidatePath 등을 포함합니다. Zod를 이용한 폼 검증, 에러 처리, 사용자 피드백 제공에 대해 설명하며, 점진적 향상을 통해 자바스크립트 없이도 기능합니다. "The Road to Next" 코스는 React부터 서버리스 데이터베이스까지 Next 애플리케이션 개발을 가르칩니다. 관심있는 분은 뉴스레터에 등록하세요.
https://www.robinwieruch.de/next-forms/

3. 상상 속 영상을 현실로! OpenAI "Sora" 기술 심층 분석
"Sora"는 OpenAI가 2024년 2월에 발표한 텍스트에서 비디오를 생성하는 인공지능 모델로, 실제적이거나 상상력이 풍부한 장면을 텍스트 지시에 따라 비디오로 생성할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 이 모델은 실제 세계를 시뮬레이션하는 데 있어 잠재력을 보이며, 기술 보고서와 역설계를 바탕으로 해당 모델의 배경, 관련 기술, 응용 프로그램, 남아 있는 도전 과제, 그리고 텍스트에서 비디오로의 AI 모델의 미래 방향에 대해 종합적으로 검토합니다. "Sora"의 개발을 추적하고 이 "세계 시뮬레이터"를 구축하는 데 사용된 기술을 조사한 후, 영화 제작, 교육, 마케팅 등 다양한 산업에서의 응용 프로그램과 잠재적 영향에 대해 자세히 설명합니다. 안전하고 편향되지 않은 비디오 생성을 보장하는 등 널리 배포하기 위해 해결해야 할 주요 도전 과제와 한계를 논의합니다. 마지막으로, Sora와 비디오 생성 모델의 미래 개발에 대해 논의하고, 이 분야의 진보가 비디오 생성의 생산성과 창의성을 향상시킬 수 있는 새로운 인간-AI 상호 작용 방식을 어떻게 가능하게 할 수 있는지에 대해 논의합니다
https://huggingface.co/papers/2402.17177

4. AI 생성 콘텐츠의 진위 확인: 워터마킹 기술 소개
최근 몇 달 동안, '딥페이크' 또는 AI가 생성한 콘텐츠와 관련된 여러 뉴스가 보도되었습니다. 이러한 문제에 대응하기 위해, AI 생성 콘텐츠에 워터마킹을 적용하는 방법과 이를 통해 콘텐츠의 진위를 표시하는 다양한 기술과 도구들이 소개되었습니다. 워터마킹은 콘텐츠 생성 시점에 모델에 직접 적용되거나, 생성된 콘텐츠에 나중에 적용되는 방법 등이 있으며, AI 생성 이미지, 텍스트, 오디오 등 다양한 데이터 유형에 적용될 수 있습니다. 이러한 워터마킹 기술은 딥페이크와 같은 오용을 방지하고, AI 생성 콘텐츠의 신뢰성을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다.
https://huggingface.co/blog/watermarking

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