인공무능의 사용자 기여

2025년 6월 21일 (토)

• 07:022025년 6월 21일 (토) 07:02 차이 역사 +43‎ 새글 신체화 인공지능 ‎ 임보디드 인공지능 문서로 넘겨주기 최신 태그: 새 넘겨주기 시각 편집
• 07:022025년 6월 21일 (토) 07:02 차이 역사 +2,451‎ 새글 신체화 인지 ‎ 새 문서: 신체화 인지(Embodied Cognition)는 인간의 인지가 뇌뿐만 아니라 신체 전체와 환경과의 상호작용 속에서 형성된다는 인지과학 이론이다. ==개요== 신체화 인지 이론은 인간의 사고, 기억, 언어, 문제 해결 등 인지 기능이 신체의 감각 및 운동 시스템, 그리고 환경과의 역동적인 상호작용에 기반한다고 본다. 이는 전통적인 정보처리 모델이 뇌 중심의 계산적 사고 과정을... 최신 태그: 시각 편집
• 07:002025년 6월 21일 (토) 07:00 차이 역사 +735‎ 임보디드 인공지능 ‎편집 요약 없음 최신 태그: 시각 편집
• 06:572025년 6월 21일 (토) 06:57 차이 역사 +2,350‎ 새글 역전파 ‎ 새 문서: 역전파(Backpropagation)은 인공신경망에서 학습을 위해 오차를 출력층에서 입력층 방향으로 전파시키며 가중치를 조정하는 알고리즘이다. ==개요== 역전파는 다층 퍼셉트론(Multilayer Perceptron, MLP) 등의 인공신경망이 주어진 입력에 대해 예측을 수행한 후, 실제 값과의 오차를 기반으로 각 층의 가중치를 효율적으로 업데이트하기 위해 사용된다. 이는 경사하강법(gradient d... 태그: 시각 편집
• 06:552025년 6월 21일 (토) 06:55 차이 역사 +2,329‎ 새글 임보디드 인공지능 ‎ 새 문서: 임보디드 인공지능(Embodied Artificial Intelligence)은 물리적 환경 속에서 실제로 구현되어 감각, 운동, 상호작용을 수행할 수 있는 인공지능이다. ==개요== 임보디드 인공지능은 단순한 소프트웨어 기반 AI와 달리, 센서와 액추에이터 등 하드웨어와 결합하여 실제 세계에서 자율적인 행동을 수행할 수 있도록 설계된 인공지능 시스템이다. 이는 인지과학, 로봇공학, 머신러... 태그: 시각 편집

2025년 6월 17일 (화)

• 10:072025년 6월 17일 (화) 10:07 차이 역사 +2,639‎ 새글 ArXiv ‎ 새 문서: arXiv(아카이브)는 물리학, 수학, 컴퓨터 과학 등 자연과학 및 일부 사회과학 분야의 학술 논문을 사전 공개하는 오픈 액세스 전자 저장소이다. ==개요== arXiv는 1991년 물리학자 폴 기스파리(Paul Ginsparg)에 의해 설립되었으며, 현재는 미국 코넬 대학교 도서관이 운영을 담당하고 있다. 처음에는 이론물리학(preprint) 논문을 이메일을 통해 교환하기 위해 시작되었으나, 이... 최신 태그: 시각 편집
• 09:442025년 6월 17일 (화) 09:44 차이 역사 +3,225‎ 새글 벡터 데이터베이스 ‎ 새 문서: 벡터 데이터베이스는 고차원 벡터 형태로 표현된 데이터를 효율적으로 저장하고 검색하는 데이터베이스 시스템이다. ==개요== 벡터 데이터베이스는 이미지, 오디오, 자연어 등 비정형 데이터를 수치적 벡터로 변환한 후 이를 효율적으로 인덱싱하고 유사성 검색을 수행할 수 있도록 설계된 데이터베이스이다. 이 데이터베이스는 특히 인공지능과 머신러닝 분야에서... 최신 태그: 시각 편집: 전환됨

2025년 6월 15일 (일)

• 11:432025년 6월 15일 (일) 11:43 차이 역사 +2,498‎ 새글 Attention is All You Need (논문) ‎ 새 문서: "Attention is All You Need"는 2017년 Google Brain 소속 연구진이 발표한 딥러닝 논문으로, 트랜스포머(Transformer)라는 새로운 신경망 아키텍처를 제안하였다. 이 논문은 기존의 순환 신경망(RNN) 및 합성곱 신경망(CNN) 구조를 대체할 수 있는 병렬 처리 기반 구조를 소개하며, 자연어 처리(NLP) 분야에서 혁신적인 전환점을 제공하였다. ==개요== 논문은 순차적 구조 없이도 시퀀스... 최신 태그: 시각 편집
• 11:412025년 6월 15일 (일) 11:41 차이 역사 +2,516‎ 새글 셀프 어탠션 ‎ 새 문서: 셀프 어탠션(Self-Attention)은 딥러닝에서 입력 시퀀스의 각 요소가 동일 시퀀스 내 다른 요소들과 어떤 관계를 갖는지를 스스로 학습하는 어탠션(Attention) 메커니즘의 한 종류이다. 문장 내 단어들 간 상호 연관성을 반영하여 문맥 정보를 효과적으로 포착할 수 있게 하며, 트랜스포머(Transformer) 구조의 핵심 구성 요소이다. ==개요== 셀프 어탠션은 주어진 입력 시퀀스 전... 최신 태그: 시각 편집
• 11:402025년 6월 15일 (일) 11:40 차이 역사 +2,737‎ 새글 트랜스포머 (인공지능) ‎ 새 문서: 트랜스포머(Transformer)는 어탠션 메커니즘에 기반한 딥러닝 모델 구조로, 2017년 구글 브레인의 Vaswani 등 연구진이 발표한 논문 "Attention is All You Need"에서 처음 제안되었다. 자연어 처리(NLP) 분야를 중심으로 발전하였으며, 이후 컴퓨터 비전, 음성 인식, 멀티모달 AI 등 다양한 영역에 활용되고 있다. ==개요== 트랜스포머는 기존의 순환 신경망(RNN)이나 합성곱 신경망(CNN)... 최신 태그: 시각 편집
• 11:382025년 6월 15일 (일) 11:38 차이 역사 +2,546‎ 새글 어탠션 (인공지능) ‎ 새 문서: 어탠션(Attention, 注意力機構)은 인공지능, 특히 딥러닝 기반의 자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 정보를 강조하고 덜 중요한 정보를 줄이는 방식으로, 입력 데이터의 구성 요소들 간 관계를 가중치로 표현하여 처리하는 메커니즘이다. 인간의 주의(attention)처럼 특정 부분에 더 집중하여 효율적인 학습과 추론을 가능하게 한다. ==개요== 어탠션은 시퀀스... 최신 태그: 시각 편집
• 11:242025년 6월 15일 (일) 11:24 차이 역사 +2,251‎ BERT ‎편집 요약 없음 최신 태그: 시각 편집
• 11:162025년 6월 15일 (일) 11:16 차이 역사 +3,049‎ 새글 텍스트 임베딩 ‎ 새 문서: 텍스트 임베딩(Text Embedding, 文章嵌入)은 자연어 처리(NLP)에서 단어나 문장, 문서 등의 텍스트 데이터를 고차원 벡터 공간의 실수 값 벡터로 변환하는 기술이다. 임베딩을 통해 텍스트의 의미적 유사성, 문맥, 관계 등을 수치적으로 표현할 수 있으며, 검색, 분류, 추천 등 다양한 태스크에 활용된다. ==개요== 텍스트 임베딩은 단어 또는 문장의 의미를 벡터 공간 상의... 최신 태그: 시각 편집
• 09:522025년 6월 15일 (일) 09:52 차이 역사 +1,189‎ 모델 양자화 ‎편집 요약 없음 최신 태그: 시각 편집: 전환됨
• 09:382025년 6월 15일 (일) 09:38 차이 역사 +39‎ Llama.cpp ‎편집 요약 없음 최신 태그: 시각 편집
• 09:382025년 6월 15일 (일) 09:38 차이 역사 +2,466‎ 새글 Llama.cpp ‎ 새 문서: '''llama.cpp'''는 Georgi Gerganov가 개발하고 현재 오픈소스 커뮤니티에서 유지·관리하는 C/C++ 기반 경량화 대형 언어 모델(LLM) 추론 엔진이다. Meta의 LLaMA 등 다양한 모델을 로컬 환경에서 CPU 또는 GPU로 실행할 수 있도록 설계되었다. ==개요== llama.cpp는 GGML 기반의 추론 엔진으로, 외부 라이브러리 없이도 다양한 플랫폼에서 고속으로 실행된다. Apple Silicon, x86, ARM 기반 CPU는... 태그: 시각 편집
• 07:572025년 6월 15일 (일) 07:57 차이 역사 +2,972‎ 새글 Ollama (소프트웨어) ‎ 새 문서: '''Ollama'''는 로컬에서 대형 언어 모델(LLM)을 쉽게 실행·관리할 수 있도록 설계된 오픈소스 커맨드라인 도구이자 실행 엔진이다. macOS, 리눅스, 윈도우 환경에서 CPU·GPU를 사용해 양자화된 LLM 모델을 다운로드하고 실행할 수 있다. ==개요== Ollama는 모델 가중치(예: GGUF 형식)를 '''ollama pull <모델명>''' 명령으로 로컬에 가져온 후, '''ollama run <모델명>''' 명령으로 실행 가능... 최신 태그: 시각 편집
• 06:532025년 6월 15일 (일) 06:53 차이 역사 +3,400‎ 새글 Go (프로그래밍 언어) ‎ 새 문서: 고(Go, Golang)는 구글에서 로버트 그리즈머(Robert Griesemer), 롭 파이크(RRob Pike), 켄 톰프슨(Ken Thompson)이 2007년에 개발을 시작하고, 2009년 첫 공개 버전을 발표한 정적 타입의 컴파일 언어이다. 간결성과 성능, 병행성(concurrency)을 중점으로 설계되었으며, 특히 서버·클라우드 환경에서 인기를 끌고 있다. ==개요== 고는 C 언어의 문법적 간결함과 런타임 효율성을 유지하면서... 최신 태그: 시각 편집
• 06:522025년 6월 15일 (일) 06:52 차이 역사 −171‎ Rust (프로그래밍 언어) ‎편집 요약 없음 최신 태그: 시각 편집
• 06:512025년 6월 15일 (일) 06:51 차이 역사 +2,904‎ 새글 Rust (프로그래밍 언어) ‎ 새 문서: 러스트(Rust)는 모질라 재단이 2010년에 개발을 시작한 시스템 프로그래밍 언어로, 메모리 안전성과 성능, 병행성(concurrency)을 중점으로 설계된 언어이다. 스토백 크로랩(Stoicab Crislab?)— 오타 정정: 실제로는 그레이 돈 혼 추정—이 기여했으며, 2015년 첫 안정(stable) 버전이 공개되었다. ==개요== 러스트는 메모리 안전성을 보장하기 위해 소유권(ownership)과 대출(borrowing)... 태그: 시각 편집
• 06:452025년 6월 15일 (일) 06:45 차이 역사 +2,580‎ 새글 GGUF 파일 ‎ 새 문서: GGUF 파일(Generic GPT Unified Format File)은 대형 언어 모델(LLM)의 텐서와 메타데이터를 통합 저장하는 바이너리 포맷으로, llama.cpp 기반 로컬 추론 환경에서 사용된다. 이 형식은 이전 GGML 포맷의 한계를 보완하여 다양한 양자화 형식과 모델 정보를 포함할 수 있도록 설계되었다. ==개요== GGUF 파일은 General Graphical Model Library(GGML) 기반의 추론 시스템을 위해 만들어진 통합 모... 최신 태그: 시각 편집
• 06:442025년 6월 15일 (일) 06:44 차이 역사 +2,601‎ 새글 모델 양자화 ‎ 새 문서: 모델 양자화(模型量子化, Model Quantization)는 딥러닝 모델의 수치 표현 정밀도를 낮춰 메모리 사용량과 연산량을 줄이는 최적화 기법이다. 주로 대형 언어 모델(LLM)이나 모바일·엣지 디바이스에서 효율적인 추론을 위해 사용된다. ==개요== 딥러닝 모델은 일반적으로 32비트 부동소수점(float32)으로 학습되지만, 추론 시에는 16비트(float16), 8비트(int8), 4비트(int4) 등 더 낮... 태그: 시각 편집
• 06:432025년 6월 15일 (일) 06:43 차이 역사 +2,600‎ 새글 GGML 파일 ‎ 새 문서: GGML 파일(GGML File)은 경량화된 언어 모델 파일 형식 중 하나로, GGML(“General Graphical Model Library”) 프레임워크에서 사용하는 바이너리 포맷이다. 주로 로컬 환경에서 대형 언어 모델(LLM)을 실행하기 위한 효율적인 모델 파일 저장 방식이다. ==개요== GGML 파일은 C/C++ 기반 오픈소스 경량 ML 런타임에서 사용되는 모델 포맷이다. 대형 언어 모델을 GPT‑J, Mistral 등의 프리트... 최신 태그: 시각 편집
• 06:382025년 6월 15일 (일) 06:38 차이 역사 +3,254‎ 새글 바이브 코딩 ‎ 새 문서: 바이브 코딩(Vibe Coding)은 인공 지능, 특히 대형 언어 모델(LLM)을 자연어 프롬프트(prompt) 기반으로 활용해 사용자가 손으로 코드를 작성하지 않고도 소프트웨어를 개발하는 프로그래밍 방식이다. 개발자는 코드 작성보다는 AI에게 의도를 전달하고, AI가 생성한 코드를 테스트·정제하는 역할을 수행한다. ==정의== 바이브 코딩은 OpenAI 공동 창업자이자 전 테슬라 AI 책임... 최신 태그: 시각 편집
• 06:202025년 6월 15일 (일) 06:20 차이 역사 +3,011‎ 새글 대형 언어 모델 ‎ 새 문서: 대형 언어 모델(大形言語模型, Large Language Model)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 자연어 처리(NLP) 작업을 수행할 수 있도록 설계된 인공 신경망 기반의 언어 모델이다. 이러한 모델은 단어, 문장, 문맥 간의 관계를 이해하고 생성할 수 있으며, 문서 요약, 번역, 질의응답, 대화 등 다양한 응용에 활용된다. ==개요== 대형 언어 모델은 수십억에서 수천억 개 이... 최신 태그: 시각 편집
• 06:012025년 6월 15일 (일) 06:01 차이 역사 +2,509‎ 새글 신경형 인공지능 ‎ 새 문서: 신경형 인공지능(Neural Artificial Intelligence, 神經型 人工知能)은 인간의 뇌 구조와 작동 방식을 모방한 인공 신경망(Artificial Neural Network, ANN)을 기반으로 하는 인공지능 기술이다. 이러한 시스템은 입력 데이터를 처리하고 패턴을 학습함으로써 예측, 분류, 생성 등의 다양한 작업을 수행할 수 있다. ==개요== 신경형 인공지능은 생물학적 뉴런과 시냅스의 작동 원리를 수... 최신 태그: 시각 편집
• 05:152025년 6월 15일 (일) 05:15 차이 역사 +3,646‎ 새글 GPT-4o ‎ 새 문서: '''GPT-4o'''(Generative Pre-trained Transformer 4 omni)는 2024년 5월 OpenAI에서 발표한 플래그십 대규모 멀티모달 언어 모델이다. GPT-4o는 텍스트, 음성, 이미지, 비디오 등 다양한 입력을 실시간으로 처리할 수 있으며, 텍스트·음성·이미지 형태로 출력을 생성한다.<ref name="openai-release">[https://openai.com/index/hello-gpt-4o/ OpenAI, GPT-4o 공식 발표(2024년 5월)]</ref> 기존 GPT-4 Turbo 대비 속도,... 최신 태그: 시각 편집: 전환됨