https://www.worldlabs.ai/blog

HN에 떠 있길래 살펴보게 되었는데, 이미지 한장으로 3D world 를 생성해 내는 데모입니다. 요즘 많이 시도되는 여러 Gen AI 관련된 task들 중에서도 어려워 보이는데, cherry-pick 한 결과이긴 하겠지만 꽤 놀랍습니다. 게임 뿐 아니라 여러 분야에서 활용이 될 수 있을 것 같습니다.

여러모로 대단한데 World Labs 어디서 들어봤다 해서 살펴보니 Fei Fei Li 교수가 만든 회사였네요..ㅎㅎ 실제로 해 보면 아주 약간만 움직일 수 있도록 막아놓아서 아직 초기단계로 보이긴 하지만, 정말 발전속도가 놀랍습니다!

이미지 한 장으로 3D world를 생성

Prompt Caching은 AI 모델의 성능을 최적화하고 비용을 절감하는 강력한 기술입니다. 이 기능은 반복적으로 사용되는 프롬프트를 저장하여 처리 시간을 단축하고 비용을 줄이는 데 도움을 줍니다

작동 원리
프롬프트 캐싱은 다음과 같이 작동합니다:
 1. 자동 활성화: 1024 토큰 이상의 프롬프트에 대해 자동으로 적용됩니다.
 2. 캐시 조회: 시스템은 프롬프트의 초기 부분(접두어)이 이미 캐시에 저장되어 있는지 확인합니다.
 3. 캐시 히트: 일치하는 접두어가 발견되면 캐시된 결과를 사용하여 처리 시간과 비용을 줄입니다.
 4. 캐시 미스: 일치하는 접두어가 없으면 전체 프롬프트를 처리하고 향후 사용을 위해 접두어를 캐시합니다.
 5. 캐시 유지 시간: 캐시된 프롬프트는 일반적으로 5~10분 동안 유지되며, 비피크 시간에는 최대 1시간까지 유지될 수 있습니다.

Amazon Bedrock Prompt Caching – 여러 모델 간접 호출에서 자주 사용하는 컨텍스트를 프롬프트에 캐시할 수 있습니다. 이 기능은 사용자가 동일한 문서에 대해 여러 질문을 하는 문서 Q&A 시스템이나 코드 파일에 대한 컨텍스트를 유지해야 하는 코딩 도우미와 같이 동일한 컨텍스트를 반복적으로 사용하는 애플리케이션에 특히 유용합니다. 캐시된 컨텍스트는 각 액세스 후 최대 5분 동안 사용할 수 있습니다.

Amazon Bedrock의 프롬프트 캐싱은 지원되는 모델의 비용을 최대 90%, 지연 시간을 최대 85% 절감할 수 있습니다.

https://aws.amazon.com/ko/blogs/korea/reduce-costs-and-latency-with-amazon-bedrock-intelligent-prompt-routing-and-prompt-caching-preview/

AI 비용을 90% 지연 시간을 85% 단축하는 프롬프트 캐싱

Amazon Bedrock Data Automation(평가판) – Amazon Bedrock의 완전 관리형 기능으로, 문서, 이미지, 오디오, 동영상 등 비정형 멀티모달 콘텐츠에서 귀중한 인사이트를 간편하게 생성할 수 있습니다. Amazon Bedrock Data Automation을 사용하면 자동화된 지능형 문서 처리(IDP), 미디어 분석 및 검색 증강 생성(RAG) 워크플로를 빠르고 비용 효율적으로 빌드할 수 있습니다. 인사이트에는 주요 순간에 대한 동영상 요약, 부적절한 이미지 콘텐츠 탐지, 복잡한 문서의 자동 분석 등이 포함됩니다. 출력을 사용자 지정하여 특정 비즈니스 요구 사항에 맞게 인사이트를 조정할 수 있습니다. Amazon Bedrock Data Automation은 RAG 워크플로에 대한 지식 기반을 설정할 때 독립 실행형 기능 또는 파서로 사용할 수 있습니다.

Amazon Bedrock Knowledge Bases, 다중 모드 데이터 처리 문서와 이미지의 텍스트와 시각적 요소를 모두 처리하는 애플리케이션을 빌드할 수 있도록 Amazon Bedrock Data Automation을 사용하거나 파운데이션 모델(FM)을 파서로 사용하여 문서를 구문 분석하도록 지식 기반을 구성할 수 있습니다. 멀티모달 데이터 처리는 이미지와 텍스트 모두에 포함되어 있는 정보로 구성된 지식 기반에서 얻은 응답의 정확성과 관련성을 향상시킬 수 있습니다.

Amazon Bedrock Knowledge Bases, GraphRAG 지원(평가판). AWS는 이제 최초의 완전 관리형 GraphRAG 기능 중 하나를 제공합니다. GraphRAG는 그래프와 결합된 RAG 기술을 사용하여 최종 사용자에게 보다 정확하고 포괄적인 응답을 제공함으로써 생성형 AI 애플리케이션을 개선합니다.

Amazon Bedrock Knowledge Bases, 정형 데이터 검색 지원 이 기능은 지식 기반을 확장하여 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크의 자연어 쿼리를 지원하므로 애플리케이션이 대화형 인터페이스를 통해 비즈니스 인텔리전스(BI)에 액세스하고 중요한 엔터프라이즈 데이터를 포함함으로써 응답의 정확도를 개선할 수 있습니다. Amazon Bedrock Knowledge Bases는 기본적으로 정형 데이터가 있는 위치에서 해당 데이터를 쿼리할 수 있는 최초의 완전 관리형 RAG 솔루션 중 하나를 기본으로 제공합니다. 이 기능은 데이터 소스 전반의 데이터 사일로를 없애고 생성형 AI 애플리케이션 빌드를 한 달 이상에서 단 며칠로 단축하는 데 도움이 됩니다.

https://aws.amazon.com/ko/blogs/korea/new-amazon-bedrock-capabilities-enhance-data-processing-and-retrieval/

Bedrock의 새로운 4가지 기능 개선 사항!

데이터 과학자, ML 엔지니어

Jonas Kim

Cloud Supprt Engineer

이재형

Amazon Web Services Cloud Support Engineer

정달영

카이스트 석사과정

최주영

Amazon Web Services Solutions Architect

온정상

Amazon Web Services 세일즈

승연

오픈 웹기술 열정가

윤석찬(Channy Yun)

Solutions Architect at AWS

최용호

Amazon Web Services cloud enginner

류성현 (Ryu)

Amazon Web Services UX Designer

권여진

Solutions Architect

박진이

Amazon Web Services Application Developer

문승제

Amazon Web Services SA

신경식

Amazon Web Services 솔루션즈 아키텍트

이호재

Amazon Web Services 보안 엔지니어

Scotty

김세진

aws 아키텍트

스티브

solutions architect

Js Jang

디지털 트랜스포메이션

권용순

advisory

뇽룡

천종윤 

aws partner manager

juni jeon

AWS 프로그램 매니저

정재연

AWS | Amazonian | Innovation | Cloud

김준범

AWS  DCO

duydhusjtdh

AWS 솔루션아키텍트

??????

AWS engineer

김승식

AWS Customer Solutions Manager Intern

김수석

AWS Software Development Engineer Intern

Gahyun Suh

AWS SA매니저

김용우 aka Kevin

AWS 솔루션즈 아키텍트

권기훈

AWS Solutions Architect

이종우

데이터

박현수

정로

AWS 클라우드 아키텍트

김진웅

AWS Sales Strategy Operations Engagement Manager

Chang-Yup Kim

재우

AWS .

최재웅

아마존웹서비시즈코리아 테리토리 매니저

Jessie jisu lee

AWS Solutions architect

용환

AWS 소프트웨어 개발자

AWS Cloud support Engineer

김유빈

AWS 상무

김기병

AWS Sr. Technical Account Manager

금금금

AWS 솔루션즈아키텍트

jiny

AWS csm

AWS 소프트웨어 엔지니어

iuoiii

AWS 영업

AppDev

sean

AWS 백엔드 개발자

전성신

AWS/ AIML Specialist

백선환

문태양

신정섭

AWS SA

김영진

AWS 신정섭

아마존웹서비스 데이터센터

아마존웹서비시즈

언어

프론트엔드

백엔드

데이터베이스

데브옵스

핵심 프로세스는 아니지만, 상황에 따라 코드 리뷰를 하기도 한다

하지 않거나 형식적인 리뷰 절차만 있다

코드리뷰가 업무의 핵심 프로세스로 자리 잡혀 있나요?

일주일에 야근은 며칠 정도 하나요?

주변에 나의 성장에 도움이 되는, 배울 만한 동료가 있나요?

아마존웹서비시즈에서 계속 일 하는 건 내 커리어에 도움이 된다고 생각하시나요?

제품의 구현 과정에 개발자들의 의견이 어느 정도 반영된다고 생각하시나요?

구현하는 제품이 회사의 성장에 기여한다고 느껴지나요?

개발, 인간 관계 등에 대해 어려움을 겪을 때 회사 내에 도움을 받을 멘토가 있나요?

나의 개발 생산성을 극대화 할 수 있도록 재택 근무 여부를 자유롭게 선택할 수 있나요?

어느 정도는 동일하지만, 아닌 일도 있다

전혀 아니다. 아예 다른 일을 한다

채용 공고에 나와 있는 업무와 동일한 일을 하고 있나요?

내가 속한(속했던) 팀의 개발자 비율은 몇 퍼센트인가요?