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2025년 6월 19일 (목)

2025년 6월 17일 (화)

새글    10:07  ArXiv 차이역사 +2,639 인공무능 토론 기여 (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...) 태그: 시각 편집
새글    09:44  벡터 데이터베이스 차이역사 +3,225 인공무능 토론 기여 (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...) 태그: 시각 편집: 전환됨
새글    05:39  Parity Wallet 이더리움 동결 사고 (2017년) 차이역사 +3,394 2607:FB91:DE5:AFC2:2C28:4196:2A97:2254 토론 (새 문서: Parity Wallet 이더리움 동결 사고 (2017)은 Parity Technologies의 스마트 계약 라이브러리에서 발생한 취약점으로 인해 51만 개 이상의 이더(ETH)가 영구 동결된 사건이다. ==개요== Parity Wallet은 Parity Technologies에서 개발한 이더리움 지갑으로, 다중 서명(multisig) 기능을 포함하고 있다. 이 기능은 여러 사용자가 공동으로 자금을 관리할 수 있도록 설계되었으며, ICO(암호화폐공개)...) 태그: 시각 편집
새글    05:35  The DAO 해킹 사건 차이역사 +2,331 2607:FB91:DE5:AFC2:2C28:4196:2A97:2254 토론 (새 문서: The DAO 해킹 사건은 2016년 이더리움 기반의 탈중앙화 자율 조직인 The DAO에서 발생한 대규모 해킹 사건이다. ==개요== The DAO는 2016년 4월에 설립된 이더리움 기반 투자 펀드로, 스마트 계약을 통해 참가자들이 제안서를 평가하고 자금을 분배하는 시스템이었다. 당시 이더리움 생태계에서 가장 주목받는 프로젝트 중 하나였으며, 약 1억 5천만 달러 이상의 이더(ETH)를 모...) 태그: 시각 편집
새글    05:08  강수 확률 차이역사 +2,224 2607:FB91:DE5:AFC2:2C28:4196:2A97:2254 토론 (새 문서: 강수 확률(降水確率, probability of precipitation)은 일정 시간 동안 특정 지역에서 강수가 발생할 가능성을 백분율로 나타낸 기상학적 지표이다. ==개념== 강수 확률은 특정 시간대에 특정 지역에서 비, 눈, 우박 등의 형태로 강수가 내릴 확률을 예측한 것이다. 일반적으로 0%부터 100%까지의 값으로 표시되며, 값이 높을수록 강수가 발생할 가능성이 높다는 것을 의미한다....) 태그: 시각 편집

2025년 6월 16일 (월)

새글    08:27  테슬라 옵티머스 차이역사 +3,555 니콜라 토론 기여 (새 문서: 옵티머스(Optimus)는 미국 전기차 및 에너지 기업 테슬라(Tesla)가 개발 중인 인간형 로봇으로, 테슬라 봇(Tesla Bot)이라고도 불린다. ==개요== 옵티머스는 인간의 반복적인 육체 노동을 대체하기 위해 테슬라가 2021년 AI 데이 행사에서 처음 공개한 휴머노이드 로봇 프로젝트이다. 테슬라의 자율주행 및 인공지능 기술을 기반으로 하며, 장기적으로는 일상생활과 산업현장...) 태그: 시각 편집
새글    08:26  보스턴 다이나믹스 아틀라스 차이역사 +3,676 니콜라 토론 기여 (새 문서: 아틀라스(Atlas)는 미국 로봇 회사 보스턴 다이나믹스(Boston Dynamics)가 개발한 이족보행 인간형 로봇이다. ==개요== 아틀라스는 보스턴 다이나믹스가 2013년 처음 공개한 로봇으로, 주로 인간과 유사한 이족보행 능력과 환경 인지, 균형 유지, 다양한 작업 수행 능력을 시험하기 위해 개발되었다. 초기에는 미국 국방고등연구계획국(DARPA)의 지원을 받아 개발되었으며, 구...) 태그: 시각 편집
     08:24 사용자 만들기 기록 니콜라 토론 기여 계정이 생성되었습니다 ‎

2025년 6월 15일 (일)

     22:19  (사용자 만들기 기록) [Sbj8388‎; 인공무능‎]
새글    11:43  Attention is All You Need (논문) 차이역사 +2,498 인공무능 토론 기여 (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...) 태그: 시각 편집
새글    11:41  셀프 어탠션 차이역사 +2,516 인공무능 토론 기여 (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...) 태그: 시각 편집
새글    11:40  트랜스포머 (인공지능) 차이역사 +2,737 인공무능 토론 기여 (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)...) 태그: 시각 편집
새글    11:38  어탠션 (인공지능) 차이역사 +2,546 인공무능 토론 기여 (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...) 태그: 시각 편집
새글    11:16  텍스트 임베딩 차이역사 +3,049 인공무능 토론 기여 (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...) 태그: 시각 편집
새글    09:52  모델 양자화‎‎ 2개 바뀜 역사 +3,790 [인공무능‎ (2×)]
새글    09:38  Llama.cpp‎‎ 2개 바뀜 역사 +2,505 [인공무능‎ (2×)]
새글    07:57  Ollama (소프트웨어) 차이역사 +2,972 인공무능 토론 기여 (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...) 태그: 시각 편집
새글    06:53  Go (프로그래밍 언어) 차이역사 +3,400 인공무능 토론 기여 (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...) 태그: 시각 편집
새글    06:52  Rust (프로그래밍 언어)‎‎ 2개 바뀜 역사 +2,733 [인공무능‎ (2×)]
새글    06:45  GGUF 파일 차이역사 +2,580 인공무능 토론 기여 (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...) 태그: 시각 편집
새글    06:43  GGML 파일 차이역사 +2,600 인공무능 토론 기여 (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...) 태그: 시각 편집
새글    06:38  바이브 코딩 차이역사 +3,254 인공무능 토론 기여 (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...) 태그: 시각 편집
새글    06:20  대형 언어 모델 차이역사 +3,011 인공무능 토론 기여 (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...) 태그: 시각 편집
새글    06:01  신경형 인공지능 차이역사 +2,509 인공무능 토론 기여 (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...) 태그: 시각 편집
새글    05:15  GPT-4o 차이역사 +3,646 인공무능 토론 기여 (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,...) 태그: 시각 편집: 전환됨