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AI 요금제의 새로운 패러다임: 성과 기반 과금 모델이 가져올 변화 AI 챗봇 서비스의 요금 체계에 큰 변화가 예고되고 있습니다. 전통적으로 사용량에 따라 요금을 부과하던 방식에서 벗어나, 이제는 작업을 완료한 경우에만 요금을 청구하는 ‘성과 기반 과금(outcome-based pricing)’ 모델이 등장했습니다. 이는 기업이 AI 소프트웨어의 비용 부담을 줄이려는 노력의 일환으로, 가격 경쟁의 새로운 트렌드로 자리잡을지 주목됩니다.성과 기반 과금의 개념디 인포메이션에 따르면, AI 소프트웨어 업체 젠데스크가 이 새로운 과금 방식을 도입했습니다. 성과 기반 과금은 기존의 서비스형 소프트웨어(SaaS) 모델과는 차별화된 접근 방식을 제공합니다. 대부분의 SaaS 모델은 사용자 수나 사용량에 따라 요금을 청구하는 반면, 젠데스크는 AI 챗봇이 자동으로 작업을 완료한 경우에.. 2024. 9. 8.
구글, AI로 사진 찾는 '애스크 포토' 미국 테스트 시작 구글이 포토 앱에서 혁신적인 AI 기능인 '애스크 포토(Ask Photo)'의 미국 테스트를 시작했습니다.이 기능은 지난 5월 개발자회의(I/O)에서 가장 주목받았던 기능 중 하나로, 사용자가 사진을 AI와 대화하면서 쉽게 검색할 수 있도록 돕습니다.애스크 포토의 주요 기능애스크 포토는 구글의 최신 AI 모델인 '제미나이(Gemini)'로 구동됩니다. 이 기능의 핵심은 사진의 내용을 분석하고 사용자의 요구에 맞춰 정확한 검색 결과를 제공하는 것입니다.예를 들어, 사용자가 "내가 방문한 국립공원에서 찍은 가장 좋은 사진"이라는 요청을 할 경우, AI는 지리적 위치, 사진의 구도, 조명, 선명도 등을 종합적으로 분석하여 최적의 결과를 제공합니다. AI의 기능은 단순한 사진 검색을 넘어섭니다. 예를 들어, 부.. 2024. 9. 8.
중국 01.AI, 오픈 소스 코딩 어시스턴트 ‘이-코더’ 출시 중국의 대형언어모델(LLM) 스타트업 01.AI가 혁신적인 오픈 소스 코딩 어시스턴트 ‘이-코더(Yi-Coder)’를 출시했습니다.이-코더는 100억 개의 매개변수를 갖춘 최신 모델로, 현존하는 오픈 소스 코딩 어시스턴트 중 가장 높은 성능을 자랑합니다.특히 12만8000 토큰 컨텍스트 창을 제공하며, 이는 대규모 코드 스니펫을 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.이-코더의 주요 기능 및 성능01.AI는 5일(현지시간) 두 가지 버전의 이-코더를 오픈 소스로 공개했습니다.이-코더-9B와 이-코더-1.5B는 각각 90억 개와 15억 개의 매개변수를 가지며, 52개 프로그래밍 언어를 지원합니다.이들 모델은 코드 편집, 완성, 디버깅 뿐만 아니라 복잡한 수학적 추론에도 뛰어난 성능을 보입니다. 이-코더의 .. 2024. 9. 8.
애플이 차트를 통해 앱 경험을 개선하는 방법 애플은 앱 사용자 경험을 향상시키기 위해 차트를 어떻게 활용할까요?단순히 데이터를 시각화하는 것을 넘어, 애플은 차트를 통해 사용자에게 중요한 정보를 효과적으로 전달하고 더 나은 결정을 내리도록 돕고 있습니다.이 글에서는 애플이 차트를 통해 어떻게 앱 경험을 개선하는지 살펴보겠습니다.1. 언제 차트를 사용해야 할까?애플은 데이터를 시각화하는 데 있어서 차트의 활용을 전략적으로 접근합니다. 차트를 사용하기 적합한 대표적인 경우는 다음과 같습니다:시간에 따른 값의 변화를 보여줄 때: 라인 차트나 막대 그래프는 데이터의 추이를 직관적으로 이해할 수 있게 합니다.전체의 일부를 시각화할 때: 파이 차트나 누적 막대 그래프는 특정 항목의 비율을 명확히 보여줍니다.항목 또는 카테고리를 비교할 때: 멀티 라인 차트나 .. 2024. 9. 8.
하이퍼라이트의 '리플렉션 70B': 세계 최강 오픈 소스 AI 모델의 등장 최근 하이퍼라이트가 발표한 오픈 소스 대형언어모델(LLM)인 '리플렉션 70B'가 AI 업계의 주목을 받고 있습니다.이 모델은 추론 과정에서 발생하는 오류를 실시간으로 수정할 수 있는 기술인 '반사 튜닝(Reflection Tuning)'을 적용했으며, 현재까지 발표된 오픈 소스 모델 중에서 최고 성능을 자랑합니다.1. 리플렉션 70B의 주요 기능하이퍼라이트의 리플렉션 70B는 12만8000 토큰의 컨텍스트 창을 제공하는 700억 매개변수로 구성된 대형언어모델입니다.이 모델의 가장 혁신적인 특징은 '반사 튜닝(Reflection Tuning)' 기술입니다.이 기술은 모델이 추론 중에 발생하는 오류를 스스로 감지하고, 최종 응답을 내리기 전에 오류를 수정할 수 있도록 설계되었습니다. 반사 튜닝은 몇 가지 .. 2024. 9. 8.
[위계] UI 디자인에서 중요도에 따라 시각적으로 정보를 구분하는 방법 효과적인 UI 디자인은 사용자가 중요한 정보를 빠르게 파악하고, 덜 중요한 정보는 자연스럽게 배제할 수 있도록 돕습니다.이를 위해, 디자이너는 시각적 계층 구조를 활용하여 정보의 중요도에 따라 요소들을 구분해야 합니다.이번 포스트에서는 시각적 계층 구조를 형성하는 여러 디자인 요소를 살펴보고, 중요도에 따라 정보를 어떻게 구분할 수 있는지 알아보겠습니다.1. 크기(Size)개념: 크기는 시각적 계층 구조에서 가장 기본적인 요소 중 하나입니다. 일반적으로 더 큰 요소는 더 중요한 것으로 인식되며, 더 작은 요소는 덜 중요하게 인식됩니다. 적용 방법헤딩과 본문 텍스트: 제목은 크고 굵게 표시하여 중요한 정보를 강조하고, 본문 텍스트는 상대적으로 작은 크기로 설정하여 주요 내용과 부수적인 내용을 구분합니다.버.. 2024. 9. 7.
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