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[231011] 모두의연구소가 전하는 “모두를 위한 AI 뉴스”
모두의연구소는 함께 공유하고 성장하는 국내 최대 AI 커뮤니티입니다. 오늘의 AI 뉴스 시작해 볼게요!
1️⃣[MathCoder: 수학 방정식 추론 및 모델링을 위한 LLM]
최근 GPT-4 코드 인터프리터는 자연어 기반의 코드 추론 및 실행 능력을 통해 어려운 수학 문제를 해결했습니다. 본 논문은 오픈소스 언어 모델을 미세 조정하여 수학 방정식의 코드 모델링과 추론 능력을 강화하는 방법을 제시하며, "MathCodeInstruct" 데이터 세트를 소개합니다. 이를 통해 "MathCoder"라는 모델이 개발되어 MATH(45.2%) 및 GSM8K(83.9%)에서 최고의 성능을 보였습니다. 특히, MathCoder는 GPT-4를 능가하는 성능을 MATH 데이터 세트에서 보였습니다.
https://huggingface.co/papers/2310.03731
2️⃣[SANPO: 인간 중심적 장면 이해를 위한 구글의 다중 속성 비디오 데이터 세트]
사람들은 일상에서 '자기 중심적' 관점으로 환경을 탐색하며, 이러한 관점은 다양한 기술에도 적용됩니다. 컴퓨터 비전에서는 객체와 환경 사이의 관계를 연구하여 3D 구조와 레이아웃을 파악하는 장면 이해의 중요성을 인식합니다. 자율주행과 같은 분야에서는 많은 센서를 활용하지만, 인간 중심의 내비게이션을 위한 데이터는 부족합니다. 이에 따라 구글 리서치는 실외 환경에서 인간의 자기 중심적 장면 이해를 위한 다중 속성 비디오 데이터 세트인 'SANPO'를 제안하였으며, 이는 실제 및 합성 데이터로 구성되어 있습니다.
https://blog.research.google/2023/10/sanpo-scene-understanding-accessibility.html
3️⃣[RT-2-X와 X-임베디먼트: 구글 딥마인드의 범용 로봇 학습 리소스 및 모델]
로봇은 전문 분야에서는 뛰어나나 다양한 분야에서의 활동에는 제약이 있습니다. 이를 극복하기 위해 구글 딥마인드는 다양한 로봇 유형을 위한 범용 로봇 학습 리소스 세트를 제공하는 오픈 X-임베디먼트 데이터 세트와 로봇 트랜스포머(RT) 모델인 RT-1-X를 출시했습니다. 단일 모델을 여러 로봇 구현의 데이터로 훈련하면 특정 로봇에 맞춘 모델보다 뛰어난 성능을 보이는 것이 확인되었습니다. 이러한 모델과 데이터 세트는 로봇 연구 커뮤니티에 큰 변화를 가져올 것으로 기대되며, 구글 딥마인드는 이를 공개하여 연구의 발전을 도모하고자 합니다.
https://www.deepmind.com/blog/scaling-up-learning-across-many-different-robot-types
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2023년 10월 10일 오후 11:40
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이번 발표를 보고 애플은 끝났다라고 말하는 사람들도 많지만, 나는 오히려 초심으로 돌아갔다고 느껴진다. 이제 진짜 시작한다는 느낌도 들고.
테키 입장에서는 특히 한국 사람 입장에서는 아무것도 없는 것 같이 느껴질 수 있다. 하지만, 기능들 발표한 걸 보면 작아 보이는 것들이 보통 사람들의 매일의 일상속에 필요한 것들이다.
직전 애플 행사에선 AI 기술 따라가야된다고 뭔가 기술적인 아젠다를 말하는데 힘썼는데, 이번엔 WWDC임에도 사용자들에게 필요한 것들을 많이 내 놓았다. 이것이 애플의 철학이 아닌가.
🌟 디테일의 간격 시리즈!
[✏️ 테이블 디자인 시 10가지 참고사항]
(👀간단 요약)
좋은 테이블 디자인은 사용자가 데이터를 쉽게 확인하고, 비교할 수 있으며 원하는 조건에 따라 빠르게 정렬할 수 있습니다. 대시보드, 가격비교 화면, 구매 페이지, 배송일정 등을 확인할 때 텍스트 위주로 표기해주는 것보다 직관적으로 안내할 수 있는 테이블 디자인이 자주 쓰이는데요. 조금 더 구체적으로 살펴보면 아래와 같은 특징을 갖고 있어요.
- 웹, 모바일에 최적화된 상태로 데이터 전달 및 확인 가능
- 사용자가 확인해야 할 데이터를 하나에 담을 수 있음
- 수정 및 추가가 쉬움
- 화면 내 인터페이스 로딩 속도 증가
- 상대적으로 깔끔한 레이아웃 유지 가능
📌 인터페이스에 가장 적절한 행 스타일 찾기
✓ 행 스타일은 사용자가 데이터를 빠르게 찾고자 할 때 얼마나 도움이 되는지 결정하는 요소
✓ 격자의 활용 : 엑셀, 스프레드시트 등에서 일반적으로 사용하는 스타일로 세로와 가로선을 모두 활용해 데이터 구분 가능. 다만 너무 많은 그리드가 포함될 경우 집중이 흐트러진다는 단점이 있어 상세한 데이터를 제공해야 할 때 활용하는 것이 좋음
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