Musk는 유머러스하고 반항적이며 비교할 수 없는 최고의 챗봇을 출시합니다.
테슬라 CEO 머스크가 신설한 인공지능 기업 xAI, 드디어 첫 제품 곡(Gok) 출시!
xAI 공식 웹사이트의 성명은 다음과 같습니다. "Grok은 "은하수를 여행하는 히치하이커를 위한 안내서"를 모델로 한 인공 지능 제품으로 질문에 답변하는 기능을 갖추고 있습니다. 더욱 희귀한 점은 사용자에게 제안을 제공하고 사용자에게 알릴 수 있다는 것입니다. Grok의 질문은 약간 재치 있고 반항적이어야 합니다. 유머를 싫어한다면 사용하지 마세요.”라는 성명은 현지 시간으로 11월 4일에 발표되었습니다.
Grok은 X의 데이터에 실시간으로 액세스할 수 있으며, xAI는 이것이 독특하고 근본적인 장점이라고 말합니다. 머스크는 현지 시간으로 11월 5일 그록과 다른 인공지능 로봇이 질문에 답하는 모습을 비교한 결과를 공개했다. 그는 후자가 최신 정보가 덜하다고 말했다.현재 모델은 초기 테스트 중이며 학습 기간은 2개월뿐입니다. 회사에서 공식적으로 출시하기 전에 일부 사용자에게 테스트할 수 있는 기회를 제공할 예정입니다. 사용자는 봇을 사용하기 위해 대기자 명단에 등록할 수 있습니다. Musk는 X에 대해 Grok이 결국 X Premium+의 기능이 될 것이며 월 $16의 비용이 들 것이라고 말했습니다
“xAI를 발표한 후 우리는 330억 개의 매개변수를 사용하여 프로토타입 대규모 언어 모델 Grok-0을 훈련했습니다. 이 초기 모델은 표준 LM(언어)에서 LLaMA 2 70B(Meta에서 개발한 대규모 언어 모델)에 가까워졌습니다. 모델) 벤치마크이지만 xAI는 훈련 리소스의 절반만을 사용하여 "이것은 더 강력한 기능을 갖춘 최첨단 언어 모델입니다."라고 말했습니다.
“어떤 중요한 면에서는 아직 최고입니다.” Musk는 Grok이 출시되기 전 X 포스트에서 말했습니다.
중국 AIGC 산업 체인 검토: 명확한 세분화, 광범위한 시장
AIGC 산업은 인프라 계층, 모델 계층, 애플리케이션 계층의 세 가지 수준으로 나눌 수 있습니다. 현재 중국 AIGC 산업의 전반적인 수준은 충분히 완성되지 않았으며 모델 계층이 현재 주요 병목 현상입니다. 이로 인해 상위 및 하위 레벨의 개발이 어느 정도 제한됩니다현재 우리나라의 인공지능 및 스마트 제조 산업에는 인터넷 거대 기업, 인공지능 기업, 생태 현장 체인 기업, 연구 기관 등 다양한 참가자가 참여하고 있습니다. 업계가 상대적으로 덜 발달되어 있기 때문에 다양한 유형의 플레이어 간의 차이가 상대적으로 작습니다. 우리나라의 인공지능 및 스마트제조산업에서는 응용계층이 스타트업이 진출하기에 가장 적합한 분야이기 때문에 현재 응용계층 기업간 경쟁이 가장 치열합니다
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1월 25일 뉴스에 따르면, Tesla CEO Elon Musk는 오늘 2023년 4분기 및 연간 실적 컨퍼런스 콜에서 Tesla가 곧 중요한 이정표를 맞이할 것이라고 밝혔습니다. 현재 모델의 가격이 한계에 가까워졌다는 문제에 직면한 머스크는 테슬라가 내년에 새로운 모델 생산을 적극적으로 준비하고 있음을 분명히 했습니다. 이러한 움직임은 Tesla의 생산 효율성을 더욱 향상시키고 증가하는 시장 수요를 충족시키기 위해 비용을 절감하는 것을 목표로 합니다. 머스크는 또한 테슬라가 소비자에게 더 나은 전기 자동차 제품을 제공하기 위해 혁신과 기술 발전에 계속 전념할 것이라고 말했습니다. 머스크는 2025년 하반기에 텍사스에 위치한 테슬라 기가팩토리에서 차세대 전기차 생산을 시작할 계획인 것으로 알려졌다.

국내 언론 보도에 따르면 샤오홍슈는 자사 메인 앱에서 '다빈치'라는 AI 애플리케이션을 내부적으로 테스트하고 있다. 이 애플리케이션은 여행 가이드, 음식 가이드, 지리 및 문화 지식, 생활 기술, 개인적 성장 및 심리적 구성 등을 포함한 지능적인 질문과 답변 등 AI 채팅 서비스를 사용자에게 제공할 수 있는 것으로 알려졌다. 보도에 따르면 '다빈치' 학습을 위해 Meta A 제품의 LLAMA 모델을 사용하며, 제품은 올해 9월부터 테스트되었습니다. 샤오홍슈도 그룹 AI 대화 기능에 대한 내부 테스트를 진행했다는 소문이 돌고 있다. 이 기능을 통해 사용자는 그룹 채팅에서 AI 캐릭터를 생성하거나 소개하고 대화 및 상호 작용을 할 수 있습니다. 이미지 출처 : T

이 기사에서는 ChatGPT와 Java를 사용하여 지능형 챗봇을 개발하는 방법을 소개하고 몇 가지 구체적인 코드 예제를 제공합니다. ChatGPT는 자연어를 이해하고 인간과 유사한 텍스트를 생성할 수 있는 신경망 기반 인공지능 기술인 OpenAI가 개발한 Generative Pre-training Transformer의 최신 버전입니다. ChatGPT를 사용하면 적응형 채팅을 쉽게 만들 수 있습니다.

마이크로소프트(MS)와 오픈AI(OpenAI)가 올해 초 휴머노이드 로봇 스타트업에 거액을 투자한 것으로 알려졌다. 이 중 마이크로소프트는 9500만달러, 오픈AI는 500만달러를 투자할 계획이다. 블룸버그에 따르면 회사는 이번 라운드에서 총 5억 달러를 조달할 것으로 예상되며, 자금 조달 전 가치는 19억 달러에 이를 수 있습니다. 무엇이 그들을 끌어들이나요? 먼저 이 회사의 로봇공학 성과를 살펴보자. 이 로봇은 온통 은색과 검은색이며, 외관은 헐리우드 공상 과학 블록버스터에 나오는 로봇의 이미지와 유사합니다. 이제 그는 커피 캡슐을 커피 머신에 넣고 있습니다. 올바르게 배치되지 않으면 아무런 문제 없이 스스로 조정됩니다. 휴먼 리모콘 : 하지만 잠시 후 커피 한 잔을 꺼내서 즐길 수 있습니다. 가족 중 혹시 알아본 사람이 있나요? 네, 이 로봇은 얼마 전에 만들어졌습니다.

Java를 사용하여 인공 지능 기반 지능형 챗봇을 개발하는 방법 인공 지능 기술의 지속적인 개발로 인해 지능형 챗봇이 다양한 애플리케이션 시나리오에서 점점 더 널리 사용되고 있습니다. 인공지능을 기반으로 한 지능형 챗봇을 개발하면 사용자 경험을 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라 기업의 인건비도 절감할 수 있습니다. 본 글에서는 Java 언어를 활용하여 인공지능 기반 지능형 챗봇을 개발하는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예시를 제공합니다. 지능형 챗봇을 개발하기 전에 먼저 봇의 기능과 도메인을 결정해야 합니다.

ChatGPT와 Python의 완벽한 조합: 실시간 챗봇 구축 소개: 인공지능 기술의 급속한 발전으로 인해 챗봇은 다양한 분야에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 챗봇은 사용자가 즉각적이고 개인화된 지원을 제공하는 동시에 기업에 효율적인 고객 서비스를 제공하도록 도울 수 있습니다. 이 기사에서는 OpenAI의 ChatGPT 모델과 Python 언어를 사용하여 실시간 채팅 로봇을 만드는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 1. 채팅GPT

최근 테슬라 CEO 머스크는 테슬라가 애플워치와의 통합 기능을 늘릴 것인지에 대해 긍정적인 반응을 보였다. 그는 Tesla 소유주들이 Apple Watch를 사용하여 자동차를 제어할 수 있을 것으로 예상하고 있으며 이는 광범위한 관심을 받았습니다. 하지만 아직까지 이 기능에 대한 구체적인 구현 일정이 공개되지 않아 앞으로에 대한 기대감이 더욱 높아지고 있다. Tesla의 Apple Watch 앱은 차량 잠금 해제, 실내 환경 예열 또는 예냉, 센트리 모드 활성화 또는 비활성화, 원격으로 자동차 잠금 또는 잠금 해제 등 일련의 실용적인 기능을 제공할 계획인 것으로 파악됩니다. 이러한 기능은 Tesla 소유자의 편의성과 경험을 크게 향상시킬 것입니다. 현재 AppStore에는 Tess와 같은 일부 타사 애플리케이션이 있습니다.

12월 25일 ChinaZ.com의 뉴스: Tech Planet에 따르면 Xiaohongshu는 메인 앱에서 "Davinic"이라는 AI 기능을 내부적으로 테스트했습니다. 이 기능은 9월부터 테스트를 진행 중이며, AI 그룹 채팅 이후 Xiaohongshu가 출시한 또 다른 새로운 AI 애플리케이션이기도 합니다. '다비닉'은 지능형 질문과 답변 등 AI 채팅 기능을 주로 사용자에게 제공한다. '다비닉'은 여행 가이드, 음식 가이드, 지리 및 문화 지식, 생활 기술, 개인 성장 및 심리적 조언은 물론 활동 추천 등 다양한 분야에 대한 질문과 답변을 제공하는 데 더욱 중점을 두고 있다고 합니다. "Davinic"은 Meta의 LLAMA 대형 모델을 기반으로 합니다.
