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1.Video-LLaVA: 이미지와 비디오 통합 처리를 위한 혁신적인 시각 언어 모델

대규모 시각 언어 모델(LVLM)의 발전에 기여하기 위해, 이 연구에서는 이미지와 비디오를 통합적으로 처리하는 Video-LLaVA 모델을 제안합니다. 기존 방식의 한계인 별도의 특징 공간 인코딩을 극복하고, 이미지와 동영상을 함께 학습하여 시각적 표현을 언어 특징 공간에 통합합니다. Video-LLaVA는 이미지와 비디오 모두에서 우수한 성능을 보여주며, 특히 다양한 비디오 벤치마크에서 기존 Video-ChatGPT 모델을 앞서는 결과를 달성했습니다. 이러한 결과는 이미지 및 비디오에 대한 상호 이점을 제공하고, 특별히 설계된 모델보다 성능이 뛰어남을 입증합니다.

https://huggingface.co/papers/2311.10122

2.Emu Video: 이미지-비디오 연속 생성을 위한 효과적인 텍스트-비디오 모델

Emu Video는 텍스트에 기반하여 먼저 이미지를 생성한 후, 그 이미지를 바탕으로 비디오를 생성하는 두 단계 텍스트-비디오 생성 모델입니다. 이 모델은 노이즈 스케줄 조정 및 다단계 훈련을 통해 고해상도 비디오를 직접 생성합니다. 인간 평가 결과, Emu Video는 Google의 Imagen Video, Nvidia의 PYOCO, Meta의 Make-A-Video 등과 비교하여 높은 선호도를 보였으며, 상용 솔루션인 RunwayML의 Gen2와 Pika Labs보다 우수한 성능을 보였습니다. 또한, 이 모델은 텍스트 프롬프트에 기반한 이미지 애니메이션을 자연스럽게 생성하며, 이전 세대 모델보다 높은 선호도를 보입니다.

https://huggingface.co/papers/2311.10709

3.벡터 검색을 위한 JavaScript 배열 10배 가속화

최근 인공지능에 관한 논의에서 '검색을 통한 생성 기술(RAG)'이 화제가 되고 있습니다. RAG는 ChatGPT가 데이터베이스를 검색하여 유용한 정보를 찾아 대화를 개선하는 방식입니다. 이 데이터베이스로는 주로 벡터 검색 엔진이 사용되며, 이는 대규모 데이터에서 유사한 데이터 포인트를 효과적으로 찾아내는 데 뛰어납니다. 이 데이터 포인트들은 종종 256차원 이상의 다차원적 특성을 가집니다. 자바스크립트를 사용하는 경우, 일반적인 Array 타입과 특수한 TypedArray 중 어느 것을 사용할지 고민될 수 있습니다. 파이썬에서는 사용하는 도구에 따라 이러한 데이터 포인트 처리 속도에 최대 300배의 차이가 나타난 바 있습니다. 이제 자바스크립트에서는 어떤 결과를 보일지 살펴볼 필요가 있습니다.

https://ashvardanian.com/posts/javascript-ai-vector-search/

4.JavaScript 웹 스크래핑 라이브러리 Top 7

자바스크립트를 사용하는 개발자들을 위해 다양한 웹 스크래핑 라이브러리들이 제공되고 있습니다. 자바스크립트의 유연성과 널리 사용되는 특성 덕분에 웹 스크래핑은 점점 더 인기를 얻고 있습니다. 이 글은 웹 스크래핑을 위해 특별히 설계된 최고의 자바스크립트 라이브러리들을 강조합니다. 주요 라이브러리로는 Cheerio, Puppeteer, Playwright, Selenium, Crawlee, Nightmare, jQuery가 있습니다. 이러한 라이브러리들은 개발자들이 정보를 추출하고 웹 페이지와 상호 작용하며 데이터 수집 과정을 자동화하는 데 필요한 다양한 기능을 제공합니다. 웹 사이트를 스크래핑하는 방법을 배우고 싶다면 이 글을 읽어보시면 좋을 것입니다.

https://serpapi.com/blog/top-javascript-web-scraping-libraries/

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