Github : https://github.com/NVlabs/Sana GitHub - NVlabs/Sana: SANA: Efficient High-Resolution Image Synthesis with Linear Diffusion TransformerSANA: Efficient High-Resolution Image Synthesis with Linear Diffusion Transformer - NVlabs/Sanagithub.com Sana는 엔비디아에서 발표한 4096 × 4096 해상도의 이미지를 효율적으로 생성할 수 있는 텍스트-이미지 프레임워크로 0.6B 및 1.6B 의 작은 파라미터 크기를 가지고 있어 노트북 GPU를 활용하여 배포가 가능하다.  Sana 0.6B 모델의 경우 최대 40..

앤트로픽(Anthropic)에서 클로드를 이용한 Computer-Use Demo를 출시했다. 컴퓨터 유즈는 기존에 LLM을 기반으로 사용자가 원하는 일을 해주는 도구인 LLM Agent을 이용한 서비스이다. 기존의 LLM Agent는 파일 수정, 웹 검색과 같이 특정 태스크 안에서 사용되었다면 컴퓨터 유즈는 가상 머신을 함께 실행해  가상 머신 시스템을 조작하며 실제 컴퓨터의 전체 시스템을 조작할 수 있는 기반을 마련했다. LLM이 사용자가 원하는 것을 입력받아 계획을 세우고 각 계획에 맞는 행위들을 순서대로 처리해 나가는 형식으로 동작하며 각 행위는 Tools라는 도구 형식으로 미리 정의해 Function call의 방식으로 현재 시스템의 상태에 맞는 도구와 파라미터를 출력한다. LLM이 선택한 도구를..

관련 시리즈더보기관련 시리즈 목록2024.11.11 - [A.I.(인공지능) & M.L.(머신러닝)/LLM] - [LangGrpah] 1. LangGrpah(랭그래프)를 이용한 AI Workflow 관리하기2024.11.13 - [A.I.(인공지능) & M.L.(머신러닝)/LLM] - [LangGrpah] 2. LangGrpah(랭그래프)의 핵심 요소의 개념적 이해2024.11.14 - [A.I.(인공지능) & M.L.(머신러닝)/LLM] - [LangGrpah] 3. Chain과 Agent를 이용한 Workflow 구현 - 쿼리 추출 모델2024.11.20 - [A.I.(인공지능) & M.L.(머신러닝)/LLM] - [LangGrpah] 4. LangGraph를 이용한 RAG 및 검색 Agent 개발 ..

간단한 poc 를 위해 개발자가 기획, 디자인없이 빠르고 이쁘게 프론트개발하는 방법에 대해서 고민해보았습니다. 어떻게 해야 빠르게 fo 개발할 수 있을까? 1. ai 를 활용 - 인공지능을 활용한 코드 편집기2. css 는 컴포넌트 라이브러리를 사용 - 재사용 가능한 컴포넌트의 모음 숙달되면 개발속도는 크게 상승할 것으로 판단하였습니다. cursor ai1. vs code 를 포크해서 만든 프로젝트개발 친숙vs code 의 extensions 사용가능  2. 프로젝트 단위의 질문도 가능 (RAG)vector db 를 활용한 코드베이스 인덱싱 기능 지원하기 때문사용자가 질문한 내용과 유사성, 관련성이 높은 문서들을 인덱싱하고 사용자 쿼리와 함께 prompt에 함께 답변을 생성  3. 간단한 조작법- ta..

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