인공지능 포트폴리오 추천 시스템 출시

웹 솔루션 전문 기업 아임웹은 최근 인공지능(AI) 포트폴리오 추천 기능을 새롭게 출시했다. 사용자가 사이트 URL이나 관련 키워드를 입력하기만 하면, AI가 해당 작업과 유사한 경력을 지닌 전문가의 포트폴리오를 자동으로 큐레이션해 주는 구조이다. 이 혁신적인 시스템은 원하는 디자인 요소를 반영한 웹디자이너와 자동으로 매칭하여 보다 효율적인 업무 진행을 가능하게 한다. AI 포트폴리오 추천 시스템의 혁신적인 기능 아임웹의 AI 포트폴리오 추천 시스템은 사용자가 제공한 사이트 URL이나 키워드를 분석하여 관련 포트폴리오를 추천하는 획기적인 기능을 자랑합니다. 이 시스템은 인공지능 기술을 활용하여 웹디자인의 각 요소—색상, 레이아웃, 분위기 등을 면밀히 분석하고, 사용자가 원하고자 하는 디자인 스타일과 일치하는 작업 경험을 가진 전문가를 찾아줍니다. 예를 들어, 사용자가 참조하고 싶은 웹사이트의 URL을 입력하면, AI는 해당 사이트의 디자인 요소를 분석하여 비슷한 톤과 무드의 포트폴리오를 검색합니다. 이 과정에서 AI는 사용자가 의도하는 디자인을 정교하게 반영하며, 활용된 기술들은 디자인 작업의 효율성을 극대화합니다. 이러한 기능은 특히 웹디자인 분야에서 별도의 시간을 소모하지 않고도 필요한 전문가를 쉽게 찾아낼 수 있어, 사용자의 편리함을 극대화하고 있습니다. 또한, 이 시스템은 사용자의 요구사항에 맞춘 직관적인 결과를 도출하기 위해 끊임없이 학습하며 발전하는 AI 알고리즘을 적용하고 있습니다. 결과적으로, 사용자는 시간과 노력을 절약할 수 있으며, 더 많은 디자인 선택지를 제공받는 혜택을 누릴 수 있습니다. 전문가와의 자동 매칭으로 효율성 극대화 AI 포트폴리오 추천 시스템을 통해 전문가와의 자동 매칭이 이루어지면서, 효율성이 크게 향상되었습니다. 이제 사용자는 원하는 디자인 방향성을 제시하기만 하면, 시스템이 자동으로 관련된 전문가와의 연결을 제공합니다. 이와 같은 자동 매칭의 장점은 기업의 리소스를 더욱 효과적으로 활용할 수 있게끔...
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샤오미 미모오디오 고성능 음성 모델 발표

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Xiaomi의 MiMo 팀은 고성능 7억 파라미터 오디오-언어 모델인 MiMo-Audio를 발표하였습니다. 이 모델은 텍스트와 디지털 음성을 혼합하여 하나의 다음 토큰 목표를 기반으로 작동하며, 1억 시간 이상의 오디오 데이터로 사전 학습을 수행하였습니다. MiMo-Audio는 기존의 음성 모델과의 차별화된 점으로 보다 높은 품질의 음성을 제공한다고 알려져 있습니다.

고유한 고충실도 토큰화 방식

Xiaomi MiMo-Audio의 가장 두드러진 혁신 중 하나는 고유의 RVQ(Residual Vector Quantization) 토크나이저를 활용하여 고충실도의 음성 특성을 확보하는 점입니다. 이 토크나이저는 25Hz에서 작동하며, 약 200개의 토큰을 초당 출력할 수 있습니다. 이 방식 덕분에 모델은 음성의 억양과 화자의 정체성을 보존하면서도 LM(언어 모델) 친화적인 음성 토큰을 생성할 수 있습니다. 기존의 음성 모델은 과도한 압축 덕분에 정보의 손실이 동반되곤 했습니다. 선진적인 RVQ 기반 접근법을 통해 MiMo-Audio는 텍스트와 음성을 동시에 처리할 수 있는 통합된 다음 토큰 예측 방식을 제공하여, 작업 간의 전환이 향상되었습니다. 이는 특히 음성 변환이나 감정 이입과 같은 고급 작업에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. 이러한 고충실도 토크나이저의 사용은 모델이 세미틱 진실성을 더욱 강조하게 만들어, 고품질 음성을 생성하는 데에 기여합니다. 이러한 특성 덕분에 MiMo-Audio는 수탁 요청 및 사전 훈련 모델에 대한 의존도를 최소화하여, 보다 유연하게 다양한 작업에 적용될 수 있는 가능성을 지니고 있습니다.

패치 인코더 및 통합적 아키텍처

MiMo-Audio는 패치 인코더와 7B LLM(대형 언어 모델), 그리고 패치 디코더라는 세 가지 주요 구성 요소로 이루어진 독특한 아키텍처를 자랑합니다. 이 모델은 음성과 텍스트의 비율 불일치를 해결하기 위해 한 패치 내에 4개의 타임스텝을 포함시켜 25Hz에서 6.25Hz로 다운샘플링합니다. 가변 패치 디코더를 통해 전체 주파수 RVQ 스트림을 복구하면서도, 품질을 해치지 않고 원활한 생성이 가능하게 합니다. 더 나아가, 지연된 다층 RVQ 생성 방식을 통해 모델은 코드북당 예측을 시차로 배치하여 합성을 안정화하고 계층 간 의존성을 준수합니다. 이러한 설계는 모델이 고품질의 음성을 쉽게 생성할 수 있도록 하는 데 중요한 역할을 합니다. 모든 구성 요소는 단일 다음 토큰 목표 아래 훈련되며, 이는 모델 아키텍처의 복잡성을 줄이면서도 다중 작업 일반화 능력을 갖추게 합니다. MiMo-Audio의 이러한 통합 아키텍처는 다양한 음성 처리 작업에서 우수한 성능을 보장하는 바탕이 됩니다. 따라서 많은 팀들이 음성 에이전트 구축 시에 필요한 안정성과 유연성을 확보할 수 있도록 도와줍니다.

비용 효율적 데이터 훈련 및 범위 확장

Xiaomi는 MiMo-Audio의 훈련이 두 가지 주요 단계에서 진행된다고 설명합니다. 첫 번째 단계는 텍스트-토큰 손실을 최적화하는 "이해" 단계이며, 두 번째 단계는 오디오 손실을 도입하는 "이해 + 생성" 단계로, 음성 연속성, 음성-문자 변환(S2T) 및 텍스트-음성 변환(T2S) 작업을 포함하고 있습니다. 이 과정에서 데이터의 규모와 컴퓨팅 파워의 임계값 초과가 몇 가지 새로운 기능, 즉 유명한 몇 개의 샘플링 행동을 발현하는 데 필요하다는 점도 강조되고 있습니다. 이와 함께 MiMo-Audio는 SpeechMMLU 및 MMAU와 같은 벤치마크에서 뛰어난 성적을 기록하며, 텍스트-음성 변환의 차이를 최소화할 수 있는 가능성을 보여줍니다. 이를 통해 Xiaomi는 연구자와 개발자들이 보다 유용하게 실험하고 연습할 수 있는 open-source 툴킷인 MiMo-Audio-Eval을 제공합니다. Xiaomi의 MiMo-Audio는 고충실도의 RVQ 기반 "무손실" 토큰화, 패치 인코더 및 디코더를 활용한 대규모의 사전 훈련 방식으로, 적은 비용과 효율적인 데이터 활용을 통해 성능을 극대화할 수 있음을 보여주고 있습니다. 이러한 접근 방식은 앞으로의 음성 기술 연구 및 개발에 큰 기여를 할 것으로 기대됩니다.

결론적으로, Xiaomi의 MiMo-Audio는 고급 음성 변환 및 텍스트-음성 변환의 가능성을 확장하는 중요한 모델이 되었습니다. 이는 고충실도의 토큰화와 효율적인 교육 방식이 결합될 때 수많은 응용 프로그램에서 뛰어난 성능을 낼 수 있음을 보여줍니다. 다음 단계로는 다중 모델과의 비교 및 에이전트 제작에서의 실제 적용 가능성을 탐색하는 것이 중요할 것입니다.

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국산 농산물 할인지원 확대 시행

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