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2024년 10월 3일, OpenAI는 'Canvas'라는 새로운 기능을 발표했습니다. Canvas는 ChatGPT 사용자들을 위한 새로운 인터페이스로, 특히 글쓰기와 코딩 프로젝트에 중점을 둔 협업 도구입니다.Canvas는 Anthropic의 'Artifacts' 기능과 유사합니다. Canvas와 Artifacts 모두 사용자와 AI 간의 협업을 강화하고, 프로젝트 기반의 작업 환경을 제공하는데 목적을 두고 있습니다. Canvas의 주요 특징과 사용 방법을 살펴보겠습니다.#1. 사용 방법ChatGPT Plus 또는 Team 사용자는 모델 선택 드롭다운에서 "GPT-4o with Canvas"를 선택합니다. 글쓰기나 코딩 작업을 시작하면 자동으로 Canvas가 열립니다. Canvas 내에서 제공되는 다양..

2023년 OpenAI DevDay는 GPT-4 Turbo, GPTs, Assistants API, Retrieval, 그리고 Code Interpreter 등의 혁신적인 기술을 선보이며 AI 커뮤니티에 충격을 안겼습니다. 이러한 획기적인 발표들로 인해 2024년 DevDay에 대한 기대감 역시 매우 컸습니다.2024년 10월 1일에 열린 OpenAI DevDay는 작년만큼 충격적인 발표는 없었지만, AI 기술의 지속적인 발전과 실용성 증대를 보여주는 여러 중요한 업데이트를 제공했습니다. 특히 개발자들과 기업들이 AI 기술을 더욱 효과적으로 활용할 수 있게 해주는 새로운 도구와 기능들이 소개되었습니다.이번 DevDay에서 OpenAI가 발표한 주요 내용은 다음과 같습니다.실시간 API (Real-time..

OpenAI의 Discord 채널에서는 "Advanced Voice가 이번 주 동안 ChatGPT 앱의 모든 Plus 및 Team 사용자에게 순차적으로 제공될 예정"이라고 발표했습니다. 그런데 저는 오늘부터 이 기능을 사용할 수 있게 되어 바로 테스트해 보고 이 글을 작성하게 되었습니다.ChatGPT의 고급 음성 모드(Advanced Voice Mode, AVM)가 드디어 Plus 사용자들에게 공개되었습니다. OpenAI는 이번 주부터 모든 ChatGPT Plus 및 Team 계정 사용자들에게 이 새로운 기능을 순차적으로 제공하고 있습니다. 현재 이 기능은 ChatGPT 모바일 앱(iOS 및 Android)에서만 사용 가능하며, 무료 사용자나 데스크톱 버전에서는 아직 이용할 수 없습니다.ChatGPT의 ..

2022년 11월 30일, ChatGPT의 출시와 함께 인공지능 분야에 새로운 장이 열렸습니다. 이후 1년 4개월이 지난 지금, 우리는 기술 발전의 전쟁터에 서 있습니다. 인공지능은 단순한 기술 발명을 넘어서, 지난 수백 년 간 인류가 이루어낸 주요 기술 혁신만큼이나 중요한 위치를 차지하게 되었습니다. 최근 일론 머스크 테슬라 CEO는 한 인터뷰에서 "내년 말까지 인간보다 더 똑똑한 AI가 등장할 것이며, 5년 내로는 AI의 능력이 인류를 능가할 것"이라고 전망했습니다.이러한 배경 속에서, 빅테크 기업과 AI 스타트업들 사이의 경쟁은 더욱 치열해지고 있습니다. 특히, OpenAI, ANTHROPIC, Mistral AI, Google, Meta, 그리고 xAI까지 포함한 빅6 인공지능 기업들은 각자의 방..

최근 이미지 AI 생성 서비스의 빠른 성장을 목격하고 있습니다. 놀랍게도 이런 폭발적인 발전이 시작된 지 아직 1년도 채 되지 않았다는 것입니다. 이는 단순히 놀라운 일이 아니라, 무수한 창의적 가능성을 제시하는 혁신이라 말할 수 있습니다. 이 글에서는 가장 유용하고 흥미로운 AI 이미지 생성 툴을 추천하려 합니다. Midjourney Midjourney An independent research lab exploring new mediums of thought and expanding the imaginative powers of the human species. www.midjourney.com Midjourney 사용기 (사용법) 2022년 8월 게임기획자인 제이슨 앨런은 midjourney를 통해..

이미지 내에서 사물을 인식하는 방법에는 다양한 유형이 존재합니다. 그중 Object Detection에 대해 정리를 하려고 합니다. 먼저 내용은 개인적인 경험을 바탕으로 한 매우 주관적인 내용이라는 점을 미리 말씀드립니다. 저는 사실 Object Detection을 처음 접한 것은 2018년이라고 해야 할 것 같습니다. 이미지에서 내가 원하는 영역만 찾으면 좋겠다는 생각은 했지만, Public Dataset이 아닌 내가 원하는 Object를 기준으로 Dataset을 만들고 학습시키는 과정이 처음에는 쉽지 않았습니다. 처음에 R-CNN을 이용하여 개발해보고 "이 결과가 잘 나온 것인가?"라는 의문도 들었던 때도 있었고, YOLO를 개발하기 위해 Darknet Framwork를 설치하고 환경설정을 하면서 꽤..