AI 썸네일형 리스트형 meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct: 그 엄청난 인기와 명확한 한계가 생태계 자체를 정의하는, 어디에나 있는 핵심 모델 2025년 현재, 오픈소스 인공지능(AI) 환경은 더 이상 단일한 실체가 아닙니다. 이곳은 세 가지 주요 전선에서 역동적인 경쟁이 벌어지는 전쟁터가 되었습니다. 바로 최고의 추론 및 에이전트 능력 추구, 진정한 멀티모달리티의 완벽한 통합, 그리고 엣지 디바이스에서의 초고효율성에 대한 중대한 요구입니다.단순히 인기가 많은 것을 넘어, 이러한 핵심 개발 전선의 기수 역할을 하는 다섯 가지 모델을 소개합니다. moonshotai/Kimi-K2-Instruct: 규모와 에이전트 지능의 한계를 밀어붙이는 1조 파라미터의 거대 모델deepseek-ai/DeepSeek-R1: 새로운 강화 학습 기법으로 단련된 추론 전문가black-forest-labs/FLUX.1-dev: 오픈 웨이트 분야에서 이미지 생성 품질.. 더보기 google/gemma-3n-E4B-it: 엣지 디바이스에서의 극단적인 효율성을 위해 설계된 멀티모달 멀티툴 2025년 현재, 오픈소스 인공지능(AI) 환경은 더 이상 단일한 실체가 아닙니다. 이곳은 세 가지 주요 전선에서 역동적인 경쟁이 벌어지는 전쟁터가 되었습니다. 바로 최고의 추론 및 에이전트 능력 추구, 진정한 멀티모달리티의 완벽한 통합, 그리고 엣지 디바이스에서의 초고효율성에 대한 중대한 요구입니다.단순히 인기가 많은 것을 넘어, 이러한 핵심 개발 전선의 기수 역할을 하는 다섯 가지 모델을 소개합니다. moonshotai/Kimi-K2-Instruct: 규모와 에이전트 지능의 한계를 밀어붙이는 1조 파라미터의 거대 모델deepseek-ai/DeepSeek-R1: 새로운 강화 학습 기법으로 단련된 추론 전문가black-forest-labs/FLUX.1-dev: 오픈 웨이트 분야에서 이미지 생성 품질.. 더보기 black-forest-labs/FLUX.1-dev: 오픈 웨이트 분야에서 이미지 생성 품질과 편집의 기준을 재정의하는 거장 2025년 현재, 오픈소스 인공지능(AI) 환경은 더 이상 단일한 실체가 아닙니다. 이곳은 세 가지 주요 전선에서 역동적인 경쟁이 벌어지는 전쟁터가 되었습니다. 바로 최고의 추론 및 에이전트 능력 추구, 진정한 멀티모달리티의 완벽한 통합, 그리고 엣지 디바이스에서의 초고효율성에 대한 중대한 요구입니다.단순히 인기가 많은 것을 넘어, 이러한 핵심 개발 전선의 기수 역할을 하는 다섯 가지 모델을 소개합니다. moonshotai/Kimi-K2-Instruct: 규모와 에이전트 지능의 한계를 밀어붙이는 1조 파라미터의 거대 모델deepseek-ai/DeepSeek-R1: 새로운 강화 학습 기법으로 단련된 추론 전문가black-forest-labs/FLUX.1-dev: 오픈 웨이트 분야에서 이미지 생성 품질.. 더보기 deepseek-ai/DeepSeek-R1: 새로운 강화 학습 기법으로 단련된 추론 전문가 2025년 현재, 오픈소스 인공지능(AI) 환경은 더 이상 단일한 실체가 아닙니다. 이곳은 세 가지 주요 전선에서 역동적인 경쟁이 벌어지는 전쟁터가 되었습니다. 바로 최고의 추론 및 에이전트 능력 추구, 진정한 멀티모달리티의 완벽한 통합, 그리고 엣지 디바이스에서의 초고효율성에 대한 중대한 요구입니다.단순히 인기가 많은 것을 넘어, 이러한 핵심 개발 전선의 기수 역할을 하는 다섯 가지 모델을 소개합니다. moonshotai/Kimi-K2-Instruct: 규모와 에이전트 지능의 한계를 밀어붙이는 1조 파라미터의 거대 모델deepseek-ai/DeepSeek-R1: 새로운 강화 학습 기법으로 단련된 추론 전문가black-forest-labs/FLUX.1-dev: 오픈 웨이트 분야에서 이미지 생성 품질.. 더보기 moonshotai/Kimi-K2-Instruct: 규모와 에이전트 지능의 한계를 밀어붙이는 1조 파라미터의 거대 모델 2025년 현재, 오픈소스 인공지능(AI) 환경은 더 이상 단일한 실체가 아닙니다. 이곳은 세 가지 주요 전선에서 역동적인 경쟁이 벌어지는 전쟁터가 되었습니다. 바로 최고의 추론 및 에이전트 능력 추구, 진정한 멀티모달리티의 완벽한 통합, 그리고 엣지 디바이스에서의 초고효율성에 대한 중대한 요구입니다.단순히 인기가 많은 것을 넘어, 이러한 핵심 개발 전선의 기수 역할을 하는 다섯 가지 모델을 소개합니다. moonshotai/Kimi-K2-Instruct: 규모와 에이전트 지능의 한계를 밀어붙이는 1조 파라미터의 거대 모델deepseek-ai/DeepSeek-R1: 새로운 강화 학습 기법으로 단련된 추론 전문가black-forest-labs/FLUX.1-dev: 오픈 웨이트 분야에서 이미지 생성 품질.. 더보기 Kimi-K2-Instruct: 1조 매개변수 MoE 모델의 정체와 성능은? [Kimi K2 Instruct 모델, 얼마나 똑똑할까?] 요즘 핫한 Moonshot AI의 Kimi-K2-Instruct 모델에 대한 모든 것을 파헤쳐봅니다! 에이전트 기능에 최적화되었다는데, 과연 어느 정도의 성능을 보여줄지 원문 데이터를 통해 함께 알아보시죠.안녕하세요! IT 소식을 정확하고 발빠르게 전해드리고 있는 모코엠시스입니다. 😊 오늘은 정말 흥미로운 소식을 들고 왔어요. 바로 Moonshot AI에서 공개한 Kimi-K2-Instruct라는 새로운 언어 모델에 대한 이야기인데요. 이게 그냥 모델이 아니라 '전문가 혼합(MoE)'이라는 독특한 구조를 가지고 있고, 특히 '에이전트 기능'에 최적화되었다고 해서 저도 관심이 많이 가더라고요. 그래서 제가 직접 허깅페이스에 올라온 원문 내용을 샅.. 더보기 AI의 '후반전'이 시작됐다! 훈련보다 평가가 중요해진 시대의 생존법 [AI 개발의 '후반전'이 시작됐다?] Shunyu Yao의 아티클 "The Second Half"를 통해 현재 AI 기술이 어떤 변곡점을 지나고 있으며, 앞으로 우리가 나아가야 할 방향은 무엇인지 함께 고민해 봅니다.혹시 긴 프로젝트나 여정의 절반쯤 도달했을 때, '이제부터가 진짜 시작'이라는 느낌을 받아본 적 있으신가요? 제겐 40대에 들어설때가 딱 그랬는데요. 최근에 Shunyu Yao라는 분의 "The Second Half"라는 글을 읽고 AI 개발의 흐름도 비슷하다는 생각에 무릎을 탁 쳤습니다. 그니까요, 지금까지의 AI 발전이 '전반전'이었다면, 이제는 완전히 다른 게임의 '후반전'을 준비해야 한다는 거죠. 😊💡 원문 정보이 글은 Shunyu Yao의 아티클 "The Second Half".. 더보기 [Cursor 꿀팁] 터미널 창 분리해서 듀얼 모니터처럼 활용하기 Cursor 에디터에서 터미널을 팝업 창으로 어떻게 분리하나요? 코딩 작업 중 넓은 화면이 필요할 때, 에디터 하단의 터미널 창이 답답하게 느껴졌다면 주목하세요. 이 글 하나로 작업 공간을 두 배로 넓히는 간단한 방법을 알려드립니다.코딩하다 보면 여러 파일을 동시에 열어두고, 터미널 명령어도 계속 확인해야 하는 순간이 오죠. 그럴 때마다 Cursor 에디터 하단에 빼꼼히 보이는 터미널 창이 야속하게 느껴질 때가 많았어요. '이 터미널 창만이라도 다른 모니터로 옮길 수 있으면 소원이 없겠다!' 싶었거든요. 저와 같은 고민을 하셨던 분들을 위해, 오늘은 Cursor의 숨겨진 꿀기능, 터미널 패널을 완전히 새로운 팝업 창으로 분리하는 방법을 소개해 드릴게요! 😊 단계별 안내: 터미널 팝업으로 분리하기 🚀터.. 더보기 이전 1 2 3 4 5 다음
