OpenAI가 AI 에이전트의 디버깅을 돕기 위한 브라우저 기반 시각화 도구 ‘Euphony’를 오픈 소스로 공개했습니다. 이 도구는 Harmony 채팅 데이터와 Codex 세션 로그를 시각화합니다.
억만장자 마이클 델과 그의 아내 수잔 델이 텍사스 대학교 오스틴 캠퍼스에 AI 기반 의료 캠퍼스를 위한 10억 달러 이상의 기부를 하며 첫 번째 기부자가 되었습니다.
Hugging Face가 대형 언어 모델(LLM)의 후처리 작업을 자동화하는 오픈소스 AI 에이전트 ‘ml-intern’을 출시했다. 이 도구는 문헌 검토, 데이터셋 발견, 훈련 스크립트 실행 등의 작업을 자동으로 수행한다.
일론 머스크의 스페이스X가 인공지능에 중점을 두고 있는 커서와 600억 달러 규모의 인수 계약을 체결했습니다. 이 거래는 스페이스X의 상장 준비와 관련이 있습니다.
설리반 & 크롬웰 로펌이 인공지능이 생성한 허위 인용이 포함된 법원 서류를 제출한 것에 대해 사과했다.
한 은행의 CEO는 “인공지능이 우리가 가보지 않은 새로운 길을 제시한다”고 말했다. 월스트리트에서 인공지능의 도입이 일자리 감소로 이어지고 있다.
구글이 전문 AI 분야에서 사용할 수 있는 제어 가능하고 확장 가능한 합성 데이터셋을 생성하는 ‘시뮬라’라는 새로운 프레임워크를 소개했습니다. 이는 사이버 보안, 법률, 의료 등 다양한 분야에서 필요한 데이터 부족 문제를 해결하기 위한 노력의 일환입니다.
이번 튜토리얼에서는 Qwen 3.6-35B-A3B 모델을 기반으로 멀티모달 MoE 모델을 실제 워크플로우에 적용하는 방법을 다룹니다. 환경 설정부터 GPU 메모리에 따른 모델 로딩, 재사용 가능한 채팅 프레임워크 구축까지 다양한 내용을 포함합니다.
이번 튜토리얼에서는 Microsoft의 Phi-4-mini를 사용하여 현대 LLM 워크플로우를 처리하는 방법을 소개합니다. 안정적인 환경 설정과 4비트 양자화를 통한 모델 로딩 과정을 단계별로 설명합니다.
아마존 세이지메이커에서 NVIDIA RTX PRO 6000 GPU를 탑재한 G7e 인스턴스를 출시했습니다. 이 인스턴스는 강력한 오픈 소스 모델을 호스팅할 수 있는 비용 효율적인 옵션을 제공합니다.
ToolSimulator는 Strands Evals 내에서 AI 에이전트를 안전하게 테스트할 수 있는 LLM 기반 도구 시뮬레이션 프레임워크입니다. 이를 통해 실시간 API 호출의 위험 없이 에이전트를 검증할 수 있습니다.
이번 포스트에서는 아마존 베드록 에이전트코어와 아마존 노바 2 소닉을 이용해 효과적인 옴니채널 주문 시스템을 구축하는 방법을 소개합니다.
GRASP는 학습된 동역학을 활용하여 긴 시간 동안의 계획을 가능하게 하는 새로운 경량 기반 계획 기법입니다. 이 방법은 최적화를 시간에 걸쳐 병렬로 수행하고, 탐색을 위한 확률성을 추가하며, 신호를 정제하여 더 안정적인 계획을 제공합니다.
OpenAI가 사이버 방어 프로그램의 신뢰할 수 있는 접근 방식을 확대하며, 사이버 보안에 최적화된 GPT-5.4-Cyber 모델을 수천 명의 검증된 방어자에게 제공한다고 발표했다.
중국 연구팀이 스스로 진화하는 AI 모델을 개발해 주목받고 있다. 이 모델은 자기 분석을 통해 더 나은 버전을 생성하는 방식으로 발전한다.
문샷 AI와 칭화대 연구진이 대규모 언어 모델(LLM) 서비스 방식을 혁신적으로 변화시킬 PrfaaS 아키텍처를 제안했습니다. 이 아키텍처는 데이터 센터 간의 KVCache 구조를 통해 LLM의 추론 방식을 개선하는 데 중점을 두고 있습니다.
OpenMythos는 Claude Mythos 아키텍처를 이론적으로 재구성한 오픈소스 프로젝트로, PyTorch로 완전히 구축되었습니다. 이 프로젝트는 연구 커뮤니티의 이론을 바탕으로 하고 있습니다.
TabPFN이 In-Context Learning을 활용하여 랜덤 포레스트와 CatBoost보다 탭형 데이터셋에서 더 높은 정확도를 기록하고 있습니다. 이 기술은 다양한 데이터 유형을 처리하는 데 강점을 보입니다.
이 튜토리얼에서는 Magika의 딥러닝 기반 파일 유형 탐지와 OpenAI의 언어 지능을 결합하여 실용적인 분석 파이프라인을 구축하는 방법을 소개합니다.
NVIDIA가 하이브리드 양자-고전 시스템을 위한 첫 번째 오픈 양자 AI 모델인 ‘이징’을 출시했습니다. 이 모델은 양자 컴퓨터와 고전 컴퓨터의 간극을 줄이기 위한 노력의 일환으로 개발되었습니다.
일론 머스크의 AI 회사 xAI가 독립형 음성 인식(STT) 및 음성 합성(TTS) API를 출시했습니다. 이 API는 Grok Voice의 인프라를 기반으로 하며, 기업 음성 개발자를 겨냥하고 있습니다.
이 튜토리얼에서는 GPU 가속을 활용하여 PrismML의 최적화된 GGUF 배포 스택을 사용해 Bonsai 1비트 대형 언어 모델을 효율적으로 실행하는 방법을 설명합니다.
이 튜토리얼에서는 Hypothesis를 사용한 속성 기반 테스트를 탐구하며, 전통적인 단위 테스트를 넘어서는 엄격한 테스트 파이프라인을 구축합니다. 다양한 테스트 기법을 통해 시스템의 기능적 정확성과 행동 보장을 검증합니다.
앤트로픽이 클로드 오퍼스 4.7을 출시했습니다. 이번 버전은 에이전틱 소프트웨어 엔지니어링과 멀티모달 기능에서 중요한 개선을 이루었으며, 실제 AI 애플리케이션 개발에 큰 도움이 될 것으로 기대됩니다.
구글이 LLM 기반의 자동 진단 도구인 ‘Auto-Diagnose’를 발표했다. 이 도구는 통합 테스트 로그를 자동으로 분석하여 오류를 찾아내는 기능을 제공한다.
이 튜토리얼에서는 Google Colab에서 OpenAI의 오픈 웨이트 GPT-OSS 모델을 실행하는 방법을 다룹니다. 기술적 특성, 배포 요구 사항, 실용적인 추론 워크플로우에 중점을 두고 설명합니다.
백악관에서 열린 회의에서는 앤트로픽의 새로운 인공지능 모델인 Mythos가 보안에 중요한 역할을 할 수 있다는 점이 논의됐다.
아마존 베드록의 세분화된 비용 할당 기능에 대해 설명하며, 다양한 비용 추적 시나리오를 예시로 제공합니다.
생성형 AI의 발전과 함께 보안 위협도 증가하고 있습니다. 2026년 가이드에서는 Mindgard, Garak, Microsoft의 PyRIT 등 19개의 주요 도구를 소개하며, 보안 팀이 데이터 유출 및 편향과 같은 취약점을 사전에 식별할 수 있도록 돕습니다.
이 튜토리얼에서는 Redis에 의존하지 않고 Huey를 사용하여 완전한 백그라운드 작업 처리 시스템을 구축하는 방법을 설명합니다. SQLite를 기반으로 한 Huey 인스턴스를 설정하고, 고급 작업 패턴을 구현하는 방법을 다룹니다.
아마존 베드록의 모델 증류 기법을 활용해 대형 모델의 지능을 소형 모델로 전이하는 방법을 소개합니다. 이 방식은 추론 비용을 95% 이상 절감하고 지연 시간을 50% 줄이면서도 높은 품질의 라우팅을 유지합니다.
아마존 베드록을 활용해 노바 멀티모달 임베딩으로 동영상 의미 검색 솔루션을 구축하는 방법을 소개합니다. 사용자 의도를 이해하고 다양한 신호 유형에서 정확한 동영상 결과를 검색할 수 있습니다.
이 가이드는 Amazon Nova Forge SDK를 사용하여 Nova 모델을 미세 조정하는 모든 단계를 안내합니다. 데이터 준비부터 훈련, 평가까지 반복 가능한 방법을 제공합니다.
이 전자책은 실험의 효율성과 재현성을 높이고 실험을 원활하게 진행하기 위한 다양한 자원을 제공합니다.
AWS 마케팅의 기술, AI 및 분석 팀이 Gradial과 협력하여 Amazon Bedrock 기반의 에이전틱 AI 솔루션을 개발해 콘텐츠 게시 작업의 효율성을 높였습니다.
Qwen 팀이 3억 개의 활성 매개변수를 가진 희소 MoE 비전-언어 모델 Qwen3.6-35B-A3B를 오픈 소스로 공개했습니다. 이 모델은 에이전틱 코딩 기능을 갖추고 있습니다.
OpenProtein.AI는 MIT 졸업생들이 설립한 스타트업으로, 연구자들에게 오픈 소스 모델과 단백질 공학 도구를 제공합니다.
OpenAI가 생명과학 분야에 진출하며, 약물 발견과 유전체 연구를 가속화하기 위해 GPT-Rosalind라는 AI 모델을 출시했습니다. 이 모델은 10-15년의 약물 발견 기간을 단축할 것으로 기대됩니다.
NetKet과 JAX를 사용하여 변형자 아키텍처와 양자 물리를 결합하는 방법을 배워보세요. 이 가이드는 신경 양자 상태를 통해 J1-J2 하이젠베르크 스핀 체인을 해결하는 연구 수준의 VMC 파이프라인 구축 과정을 안내합니다.
이번 포스트에서는 Amazon Nova Micro를 활용해 맞춤형 SQL 방언 생성을 위한 두 가지 접근 방식을 소개합니다. 비용 효율성과 생산 준비 성능을 동시에 달성하는 방법을 설명합니다.
이 글에서는 규제 산업에서 확률적 AI 검증의 한계를 설명하고, 아마존 베드록의 자동 추론 검사가 수학적으로 검증된 결과를 제공하는 방법을 소개합니다.
UCSD와 Together AI 연구팀이 파르카에(Parcae)라는 새로운 언어 모델 아키텍처를 소개했습니다. 이 모델은 기존 트랜스포머 모델의 두 배 크기와 같은 품질을 제공하면서도 효율성을 높였습니다.
이 튜토리얼에서는 Mem0와 OpenAI 모델, ChromaDB를 활용하여 AI 에이전트를 위한 범용 장기 기억 레이어를 구축하는 방법을 소개합니다. 자연 대화에서 구조화된 기억을 추출하고, 의미적으로 저장하며, 지능적으로 검색하는 시스템을 설계합니다.
이 튜토리얼에서는 SmolAgents를 사용하여 다중 에이전트 AI 시스템을 구축하는 방법을 소개합니다. 현대의 경량 AI 에이전트가 코드 실행, 도구 호출 및 동적 오케스트레이션을 통해 협력하는 과정을 보여줍니다.
스타벅스가 고객의 기분, 취향, 목표에 따라 음료를 추천하는 ChatGPT 베타 앱을 테스트하고 있다. 그러나 전문가들은 이 앱의 숨겨진 단점에 대해 경고하고 있다.
현대 대형 언어 모델(LLM)의 훈련은 원시 데이터를 신뢰할 수 있는 지능형 시스템으로 변환하는 복잡한 과정입니다. 이 과정은 일반 언어 패턴과 세계 지식을 학습하는 사전 훈련 단계로 시작됩니다.
구글이 Gemini 3.1 Flash TTS를 출시하며 음성 품질과 표현력, 다국어 생성 능력을 개선한 텍스트-음성 변환 모델을 선보였습니다. 이 모델은 70개 이상의 언어를 지원하며, 자연어 오디오 태그와 다중 화자 대화 기능을 갖추고 있습니다.
AI가 프로세스 개발과 제조를 간소화하고 가속화하고 있지만, 엄격한 의약품 생산 규정을 준수하기 위한 기술 활용 방법에 대한 추가 연구가 필요하다.
이 글에서는 AWS Trainium2에서 추측적 디코딩이 어떻게 작동하는지와 생성된 토큰당 비용을 줄이는 데 어떻게 도움이 되는지를 설명합니다.
구글 딥마인드가 로봇의 인지적 사고를 지원하는 ‘제미니 로보틱스-ER 1.6’ 모델을 발표했다. 이 모델은 시각적 및 공간적 이해, 작업 계획, 성공 감지 등 로봇 운영에 필수적인 추론 능력을 강화했다.
이 튜토리얼에서는 Crawl4AI의 전체 워크플로우를 구축하고 현대 웹 크롤링의 다양한 기능을 탐구합니다. 기본 크롤링, 마크다운 생성, JavaScript 실행 등 필수 기능을 설정하는 방법을 다룹니다.
샘 올트먼의 샌프란시스코 자택에 화염병을 던진 혐의를 받고 있는 다니엘 모레노-가마가 살인 미수 혐의로 구속된 가운데, 자신은 멜트다운을 겪었다고 주장하고 있다.
타이니피쉬가 AI 에이전트를 위한 통합 웹 인프라 플랫폼을 출시했습니다. 이 플랫폼은 검색, 데이터 수집, 브라우저 자동화 기능을 하나의 API 키로 제공합니다.
아마존은 SageMaker JumpStart의 최적화된 배포 기능을 출시했다고 발표했다. 이 기능은 특정 사용 사례에 맞춘 사전 정의된 배포 구성을 제공하여 배포 커스터마이징을 간소화한다.
Amazon SageMaker HyperPod는 추론 작업을 위한 포괄적인 솔루션을 제공합니다. 이 글에서는 동적 확장, 간소화된 배포, 지능형 자원 관리 등의 주요 기능을 소개합니다.
AWS가 연구자들에게 생물학적 기초 모델에 직접 접근할 수 있는 새로운 AI 플랫폼을 출시했습니다. 이 플랫폼은 약물 발견을 위한 실험실 통합 솔루션을 제공합니다.
연구자들이 해양 임무에 참여하는 잠수부와 자율 수중 차량 간의 협업을 개선하기 위한 하드웨어와 알고리즘을 개발하고 있다.
MIT 인문사회과학부가 75주년을 맞이하여, 아구스틴 라요 학장이 AI가 고등 교육에 미치는 영향과 인문사회학의 중요성을 강조했다.
부모가 인공지능 챗봇과 사랑에 빠졌을 때 자녀는 어떤 질문을 하게 될까요? 이 기사에서는 이러한 상황에 대한 고민을 다룹니다.
NVIDIA와 메릴랜드 대학교 연구팀이 오디오 언어 모델 ‘AF-Next’를 공개했습니다. 이 모델은 음성, 환경 소음, 음악 등을 이해하는 데 강력한 성능을 발휘합니다.
벤 라일리는 아버지가 의사보다 인공지능을 신뢰하기 시작했을 때 이미 챗봇의 위험성에 대해 글을 쓰고 있었다.
이 튜토리얼에서는 NVIDIA PhysicsNeMo를 사용하여 물리 기반 머신러닝을 위한 실용적인 워크플로우를 구축합니다. 2D 다르시 흐름 문제를 위한 데이터 생성과 물리적 필드 시각화를 포함합니다.
시카고 대학교 연구진이 개발한 AI 수트는 전기 자극을 통해 사용자의 근육을 조정하여 새로운 작업을 수행하도록 돕는다. 이 수트는 튜토리얼 없이도 사용자가 기계 조작을 배울 수 있게 한다.
인공지능(AI)은 현재 기술계에서 큰 주목을 받고 있으며, 많은 이들이 AI가 모든 문제를 해결하고 지속적인 번영을 가져올 것이라고 기대하고 있습니다. 그러나 AI가 과연 모든 것을 알고 있는지는 의문입니다.
MGI Tech의 10년간의 노력으로 시퀀싱이 확장 가능하고 저렴한 글로벌 인프라로 발전했습니다.
미국 우선 정책 연구소의 보고서에 따르면, AI 모델은 전반적으로 중도좌파 이념적 편향을 보이고 있으며 이는 사용자들의 세계관 형성에 영향을 미치고 있다.
이 튜토리얼에서는 DuckDB-Python의 기능을 코드로 직접 실습하며 종합적으로 이해하는 과정을 다룹니다. 연결 관리와 데이터 생성의 기초부터 시작해, 실제 분석 워크플로우를 진행합니다.
AI 연구 회사 MiniMax가 MMX-CLI를 출시했습니다. 이 커맨드라인 인터페이스는 AI 에이전트가 이미지, 비디오, 음성, 음악, 비전 및 검색 기능에 접근할 수 있도록 지원합니다.
이 튜토리얼에서는 Microsoft VibeVoice를 사용하여 음성 인식과 실시간 음성 합성을 위한 워크플로우를 구축하는 방법을 소개합니다. 환경 설정부터 최신 모델 지원 확인까지 단계별로 안내합니다.
메타 AI와 킹 압둘라 과학기술대학교(KAUST) 연구진이 신경망이 직접 컴퓨터 역할을 하는 신경 컴퓨터(NC)를 제안했다. 이 연구는 이론적 틀과 함께 두 가지 모델을 소개한다.
이 튜토리얼에서는 MolmoAct를 단계별로 설명하며, 시각적 관찰을 통해 공간에서의 행동 추론 모델이 어떻게 작동하는지 이해합니다. 환경 설정, 모델 로드, 다중 시점 이미지 입력 준비 등을 다룹니다.
MiniMax가 자가 진화 에이전트 모델인 MiniMax M2.7을 오픈 소스로 공개했습니다. 이 모델은 SWE-Pro에서 56.22%, Terminal Bench 2에서 57.0%의 성과를 기록했습니다.
Liquid AI가 새로운 비전-언어 모델 LFM2.5-VL-450M을 출시했다. 이 모델은 바운딩 박스 예측, 다국어 지원, 250ms 이하의 엣지 추론 기능을 갖추고 있다.
MIT, NVIDIA, 저장대학교 연구팀이 긴 체인 추론을 위한 KV 캐시 압축 방법인 TriAttention을 제안했습니다. 이 방법은 전체 주의 메커니즘과 동일한 성능을 유지하면서도 2.5배 더 높은 처리량을 자랑합니다.
이 튜토리얼에서는 OpenClaw 런타임을 구축하고 운영하는 방법을 소개합니다. 로컬 환경에서 안전한 실행 환경을 설정하고, 인증된 모델 접근을 구성하는 방법을 다룹니다.
복잡한 예측 문제를 해결하기 위해 여러 모델을 결합하는 앙상블 방식이 사용되지만, 이는 운영 복잡성과 지연 문제로 인해 실제 적용이 어렵습니다. 지식 증류는 이러한 앙상블을 교사로 활용하여 더 작은 모델을 훈련시키는 방법을 제시합니다.
재무부 장관과 연방준비제도 의장이 은행 경영진을 소집해 인공지능이 초래할 수 있는 사이버 위협에 대해 경고했습니다.
샌프란시스코에 위치한 샘 알트만 오픈AI CEO의 집에 몰로토프 칵테일이 던져져 외부 게이트가 불에 탔다. 경찰은 용의자를 체포했으며, 알트만이 집에 있었는지는 확인되지 않았다.
알리바바의 Tongyi Lab이 비주얼 데이터를 효과적으로 탐색할 수 있는 다중 모달 RAG 프레임워크인 VimRAG를 발표했습니다. 이 프레임워크는 메모리 그래프를 활용하여 대규모 시각적 맥락을 탐색하는 데 중점을 두고 있습니다.
이 튜토리얼에서는 Colab에서 마커 없는 3D 운동학을 이해하기 위한 Pose2Sim 파이프라인을 구축하고 실행하는 방법을 설명합니다. 환경 설정부터 시작해 다양한 단계가 포함됩니다.
페어저니 바이오가 샌디에고에 크라이오-EM 구조 생물학 시설을 개소했습니다. 이 기술은 R&D 가치 사슬 전반에 걸쳐 상세한 통찰력을 제공합니다.
NVIDIA가 PyTorch 모델에 최적의 추론 백엔드를 자동으로 찾아주는 오픈소스 툴킷 AITune을 출시했다. 이 툴킷은 연구자가 훈련한 모델과 실제 운영 환경에서 효율적으로 작동하는 모델 간의 간극을 줄이는 데 도움을 준다.
이번 GEN의 Touching Base 에피소드에서는 현대 실험실을 변화시키는 새로운 AI 기술과 수십억 달러 규모의 인수, 그리고 역동적인 비만 시장에 대해 논의합니다.
현대 AI는 단일 프로세서에 의존하지 않고, CPU, GPU, TPU, NPU, LPU 등 다양한 전문 컴퓨팅 아키텍처를 활용합니다. 각 아키텍처는 유연성, 병렬 처리, 메모리 효율성 간의 균형을 고려하여 설계되었습니다.
이 튜토리얼에서는 NVIDIA의 KVPress를 통해 긴 문맥 언어 모델 추론을 효율적으로 수행하는 방법을 자세히 설명합니다. 환경 설정, 라이브러리 설치, 모델 로딩 및 간단한 워크플로우 준비 과정을 다룹니다.
메타 슈퍼인텔리전스 연구소가 ‘뮤즈 스파크’를 발표했습니다. 이 모델은 도구 사용, 시각적 사고 과정, 다중 에이전트 조정을 지원하는 멀티모달 추론 모델입니다.
플로리다 주 검찰총장 제임스 우스마이어는 지난해 플로리다 주립대학교 총격 사건의 용의자가 ChatGPT를 사용했을 가능성이 있다고 밝혔습니다.
Labguru가 새로운 고객 포털을 출시하여 CRO/CDMO와의 협업을 지원합니다. 이 포털은 내부 워크플로우를 외부 협력자에게 확장하여 효율성을 높이고 오류 및 규정 준수 위험을 최소화합니다.
아마존 베드록에서 AI 애플리케이션의 운영을 유지하기 위한 FM 전환 관리 방법을 소개합니다. 모델의 진화에 따라 애플리케이션을 새로운 모델로 원활하게 전환하는 전략을 논의합니다.
AWS가 에이전트 관리의 미래를 제시하는 ‘AWS 에이전트 레지스트리’를 미리보기로 발표했습니다. 이 플랫폼은 기업 내 AI 에이전트, 도구 및 기술을 발견하고 공유하며 재사용할 수 있는 단일 공간을 제공합니다.
이 글에서는 Amazon Bedrock AgentCore를 사용하여 React 애플리케이션에 실시간 AI 브라우저 에이전트를 임베드하는 방법을 소개합니다. 세 가지 단계로 구성된 이 과정은 샘플 애플리케이션을 생성하는 데 도움을 줍니다.
이 글에서는 사용자 입력을 요청하고 동적 콘텐츠 생성을 위해 LLM 샘플링을 호출하는 상태 유지 MCP 서버를 구축하는 방법을 배웁니다. 각 기능에 대한 코드 예제와 함께 작동하는 상태 유지 MCP 서버를 아마존 베드록 에이전트코어 런타임에 배포하는 방법도 설명합니다.
연구자들이 제어 이론을 활용해 AI 모델의 복잡성을 줄이는 방법을 개발했습니다. 이 기술은 학습 중에도 성능을 유지하면서 계산 비용을 절감할 수 있습니다.
딥 뉴럴 네트워크는 입력 공간을 재형성하여 복잡한 결정 경계를 형성하는 기하학적 시스템으로 이해될 수 있다. 이 과정에서 각 레이어는 의미 있는 공간 정보를 보존해야 한다.
이 튜토리얼에서는 구글의 LangExtract 라이브러리를 사용해 비정형 텍스트를 구조화된 기계 판독 정보로 변환하는 방법을 소개합니다. OpenAI API 키 설정과 재사용 가능한 추출 파이프라인 구축 방법도 다룹니다.
갤럽의 새로운 연구에 따르면, Z세대 젊은이들이 인공지능에 대해 덜 희망적이고 더 분노를 느끼고 있는 것으로 나타났다.
구글 AI 연구팀이 연구 논문 작성을 자동화하는 다중 에이전트 프레임워크인 PaperOrchestra를 소개했다. 이 시스템은 연구자들이 실험 결과를 정리하고 논문을 작성하는 과정을 간소화하는 데 도움을 줄 것으로 기대된다.
연방 법원이 인공지능 스타트업 앤트로픽의 ‘공급망 위험’ 라벨 해제 요청을 기각했다. 이는 방위부와의 인공지능 전쟁 사용에 대한 갈등에서 앤트로픽에게 타격이 된다.
이 튜토리얼에서는 Colab에서 원활하게 실행되는 ModelScope의 전체적인 워크플로우를 탐구합니다. 환경 설정, 의존성 확인, GPU 가용성 검증을 통해 신뢰성 있는 작업을 시작합니다.
AI 에이전트가 컴퓨터를 실제로 사용할 수 있도록 훈련하는 것은 현대 AI의 가장 어려운 인프라 문제 중 하나입니다. OSGym은 이러한 문제를 해결하기 위한 새로운 OS 인프라 프레임워크입니다.
