Meta는 Muse Glimmer와 함께 돌아왔습니다. 지역, 에이전트, 멀티모탈, 오픈소스
Meta는 Muse Glimmer와 함께 돌아왔습니다. 지역, 에이전트, 멀티모탈, 오픈소스
최신 뉴스부터 나에게 맞는 도구까지.
Claude범용 AI 도우미 및 검색Claude는 Anthropic이 출시한 AI 비서로, 대화를 통해 글쓰기, 자료 읽기, 데이터 분석 및 프로그래밍을 지원하며, 일부 작업을 계속 편집할 수 있는 문서, 표 또는 프레젠테이션 파일로 정리해 줍니다. 아이디어, 자료 및 초안을 원활하게 연결하고자 하는 개인과 팀에게 적합합니다.
GGemini는 Google의 AI 비서로, 대화를 통해 글쓰기, 계획 수립, 자료 정리 및 업로드된 파일 분석을 지원하며, Deep Research 기능을 사용해 특정 주제에 관한 자료를 검색하고 연구 보고서를 생성할 수도 있습니다.
MMidjourney는 텍스트와 참고 이미지를 바탕으로 시각적 작품을 생성하는 AI 창작 도구입니다. 웹사이트의 Create 페이지에서 프롬프트를 입력하고, 생성된 버전을 비교한 뒤, 변형, 편집, 확대 또는 이미지에서 영상으로 전환 등의 기능을 활용해 계속해서 창작할 수 있습니다.
KKrea는 AI 비전 창작 워크스페이스로, 텍스트나 참고 이미지로부터 이미지를 생성하고, 다양한 모델과 변형을 비교한 뒤 편집, 디테일 강화 및 확대를 수행할 수 있으며, 동영상 및 기타 크리에이티브 도구에 대한 접근도 제공합니다.
RRunway는 영상 생성, 시각 편집 및 크리에이티브 워크플로를 하나로 통합한 AI 플랫폼입니다. 텍스트, 이미지 또는 기존 클립을 기반으로 씬을 생성하거나 수정한 뒤, 길이 연장, 확대 및 내보내기를 통해 컨셉트 필름, 광고 및 기타 시각적 제작 작업을 지원합니다.
SSuno는 텍스트 설명, 가사 및 참고 자료를 바탕으로 곡을 생성하는 AI 음악 플랫폼입니다. 사용자는 보컬이 포함된 곡이나 음악을 생성한 뒤, 편집, 리믹스, 트랙 분리 등의 기능을 활용해 추가로 제작하고 공유할 수 있습니다.
EElevenLabs는 AI 음성 생성, 오디오 제작 및 음성 인공지능 에이전트를 제공하는 플랫폼입니다. 크리에이터는 더빙, 오디오북, 팟캐스트 및 현지화 콘텐츠를 제작할 수 있으며, 개발자는 API를 통해 음성 생성, 음성 텍스트 변환 및 대화 기능을 활용할 수 있습니다.
N
Notion AI업무 및 생산성Notion AI는 Notion 작업 공간에 통합된 AI 비서로, 팀의 지식을 검색하고 페이지를 생성·편집하며 데이터베이스를 처리하고 회의 내용을 정리하는 데 사용됩니다. 이는 작업 공간과 연결된 앱의 컨텍스트를 결합하여 자료 조회, 콘텐츠 정리 및 후속 작업을 하나의 작업 환경에서 완료할 수 있도록 지원합니다.
GGamma는 AI를 활용해 프레젠테이션, 문서, 웹페이지 및 시각 콘텐츠를 제작하는 제품으로, 목표, 개요 또는 기존 자료를 바탕으로 콘텐츠를 생성한 뒤 대화형 인터페이스, 레이아웃 조정 및 자유 편집을 통해 최종 결과물을 맞춤화할 수 있습니다.
CCursor는 소프트웨어 개발 작업을 중심으로 설계된 AI 프로그래밍 제품으로, 코드 컨텍스트 내에서 코드의 계획 수립, 수정, 테스트 및 검토를 지원하며, 데스크톱, 명령줄 및 클라우드 기반 에이전트 등 다양한 사용 방식을 제공합니다.
Meta는 Muse Glimmer와 함께 돌아왔습니다. 지역, 에이전트, 멀티모탈, 오픈소스
WeatherNext: AI model achieves breakthrough in forecasting cyclones
번역 대기 중 · 원문 표시 · enShieldstral introduces a 3B open-weights multimodal safety classifier that outperforms models up to 7x its size.
번역 대기 중 · 원문 표시 · enWhen do we build the moon arcology?
번역 대기 중 · 원문 표시 · enGeneral Science
번역 대기 중 · 원문 표시 · enGemini Robotics ER 2 helps robots reason, collaborate, and solve real-world tasks. It represents a step change in video understanding, tool orchestration, and multi-robot collaboration for robotic applications.
번역 대기 중 · 원문 표시 · enWe’re launching Lyria 3.5 in Google Flow Music, with advances across musicality, lyrics, vocals, and creative control
번역 대기 중 · 원문 표시 · enFigure 1: CUDA-to-MLX optimization translation map. CUDA optimization knowledge can be translated into architecture-native MLX strategies rather than copied instruction-for-instruction. We face a new epoch in computing. Hardware is changing rapidly — not just faster GPUs, but a growing range of chips from different vendors, each with its own architecture and often tailored to specific AI workloads. Software is changing just as fast, and AI coding tools now generate in minutes what took months of effort a few years ago. With so much of computing now centered on AI, GPU kernels are a crucial component of its success. These are the low-level programs that run inside the GPU, and writing efficient ones is far from obvious — it takes years of expertise to get right. Transferring a kernel from o
번역 대기 중 · 원문 표시 · enGemini Robotics 2 brings whole body intelligence to robots
번역 대기 중 · 원문 표시 · enThe warning shots will continue until civilization wakes up
번역 대기 중 · 원문 표시 · enFrontier Lab Agent Intrusion의 해부학 : 7 월 2026의 기술 타임 라인
NVIDIA Cosmos-H-Dreams: 수술 로봇에 실시간 생성 시뮬레이션을 가져옵니다
Overview of ABBEL compared to traditional recursive summarization. Beliefs replace the full interaction history as the agent’s working context, and belief grading improves performance by supervising the contents of each belief state.. As task horizons grow, LLM contexts can’t scale forever. Self-summarization enables concise, interpretable contexts, but at a significant performance cost, especially for human assistance domains where high quality data is scarce, e.g., collaborative code generation. We address this with ABBEL: a framework that isolates and supervises the information content of summaries in the form of natural-language belief states. Motivation: the cost of recursive summarization For language models to effectively assist with increasingly complex tasks such as software devel
번역 대기 중 · 원문 표시 · enNunchaku 4-bit Diffusion Inference를 유포자에 가져오기
General Science
번역 대기 중 · 원문 표시 · enMachine Intelligence
번역 대기 중 · 원문 표시 · enGoogle commits $40M in AI tokens and credits for the Genesis Mission
번역 대기 중 · 원문 표시 · enWe’re introducing new Gemini models, including Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite and 3.5 Flash Cyber.
번역 대기 중 · 원문 표시 · en호기심에 방향을 더하고 매일의 읽기에 가치를 더하세요.