[240116] 모두의연구소가 전하는 “모두를 위한 SW/AI 뉴스”

모두의연구소는 지식을 나누며 함께 성장하는 국내 최대 AI 커뮤니티입니다.


  1. Next.js 13+ 웹사이트에 Schema.org를 추가하는 방법

Schema.org는 HTML 페이지에 추가하여 검색 엔진이 페이지를 읽고 SERP에서 표시하는 방식을 개선하는 태그의 의미론적 어휘입니다. 이 글에서는 Next.js 13+ 및 App Router를 사용하는 웹사이트에 JSON-LD 형식의 구조화된 데이터를 추가하는 방법을 다룹니다. JSON-LD는 웹사이트 간의 표준 기반, 기계가 읽을 수 있는 데이터 네트워크를 생성하는 방법으로, 사람이 읽고 쓰기 쉬운 경량 데이터 형식입니다.

https://shipped.club/blog/schema-org-nextjs-app-router


2. C#에서 Delegate 디코딩

C#의 Delegate는 코드를 더 구성적이고 적응성 있게 만드는 데 도움을 주는 언어 기능으로, 특히 라이브러리나 프레임워크 같은 일반적인 코드에서 자주 사용됩니다. 이들은 함수형 프로그래밍 개념과 관련이 있으며, 코드베이스에서 이를 활용하면 효율성이 증가할 수 있습니다.

https://blog.upperdine.dev/decoding-the-delegate-in-csharp


3. 콘텐츠 제작을 위한 혁신: 프롬프트에 맞춘 개인화된 이미지 생성 방식

콘텐츠 제작자를 위한 새로운 접근 방식으로, ‘프롬프트에 맞춘 개인화‘는 기존 텍스트-이미지 모델의 한계를 넘어서는 개인화된 이미지 생성을 가능하게 합니다. 이 방식은 텍스트 정렬을 개선하며, 복잡한 프롬프트에 대한 구현을 용이하게 합니다. 추가적인 점수 증류 샘플링 용어를 통해 모델을 목표 프롬프트와 정렬시키며, 멀티샷 및 싱글샷 환경에서의 다양한 적용 가능성을 입증합니다. 이 방법은 콘텐츠 제작자에게 특정 위치, 스타일, 분위기를 포함한 맞춤형 이미지 생성의 새로운 기회를 제공하며, 기존 방법과 비교하여 향상된 결과를 보여줍니다. 이 연구는 개인화된 이미지 생성 분야에서 중요한 발전을 나타냅니다.

https://huggingface.co/papers/2401.06105


4. 대규모 언어 모델의 신뢰성 평가와 향상 방향 연구: TrustLLM

TrustLLM는 대규모 언어 모델의 신뢰성 문제를 종합적으로 다루며, 이를 위해 다양한 차원에서 벤치마크를 설정하고 주요 LLM을 평가합니다. 연구 결과는 신뢰성과 효용성 사이의 양의 상관관계를 보여주며, 독점 LLM이 오픈소스 LLM에 비해 우수한 성능을 보인다는 것을 발견했습니다. 또한, 너무 신뢰성에 치중된 LLM이 양성 프롬프트에 대한 반응을 저해할 수 있으며, 모델 및 기술의 투명성 확보가 중요하다고 강조합니다. 이 연구는 LLM의 신뢰성 향상과 관련된 중요한 과제 및 방향을 제시합니다.

https://huggingface.co/papers/2401.05561


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2024년 1월 16일 오전 5:25

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