• 동영상에서도 객체를 분리, 편집할 수 있다?
• 구글, 초소형 오픈 소스 모델 발표

SAM 2는 기존 SAM 아키텍쳐에 메모리 인코더, 메모리 뱅크, 메모리 어텐션 모듈을 추가하여 동영상의 모든 프레임에서 개체 마스크를 예측할 수 있고요. 모델 구조를 변경하지 않고도 이미지 세그멘테이션을 수행할 수 있습니다. 동영상 세그멘테이션을 위한 데이터셋 'SA-V'도 함께 공개되었으니, 님도 관심있다면 참고해 보세요!

젬마 2 2B 모델은 클라우드, 로컬 PC, 구글 코랩 등 다양한 환경에서 동작할 수 있을 정도로 작으면서도 LMSYS 챗봇 아레나 리더보드에서 높은 점수를 기록했습니다. 쉴드젬마는 언어 모델의 입·출력 데이터에 혐오 표현이나 선정적인 내용 등이 있는지 판단하고요. 젬마 스코프는 모델이 내부에서 어떻게 동작하고 있는지 보여주는 희소 오토인코더(Sparse AutoEncoder)를 제공합니다.

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참여자 분들은 프로보노(재능기부)로 기술 개발에 기여하며, 단순한 개발자 지원을 넘어 사회 문제 해결에 혁신적인 아이디어와 전문성을 가진 브라이언 펠로우의 문제 해결 여정에 함께하게 됩니다. 기술로 세상을 바꾸고 싶은 랩짱 님을 찾습니다!🌍

• 일시: 8월 14일 목요일 8PM - 9:35PM
• 장소: 모두의연구소 강남캠퍼스 라운지 / 온라인
• 연사: Alexander Hradecky(AI Hub, UNDP New York), Yasemin Derebasi(UNDP Seoul Policy Centre)
• 내용: 현재 AI의 지속가능한 개발을 위한 국제기구의 노력 및 정책 방향에 대한 인사이트 · UNDP 서울 센터의 정책 동향