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AI 에이전트는 복잡한 목표를 달성하기 위해 목표 결정, 정보 획득, 작업 구현의 세 단계로 이루어진 워크플로를 따릅니다. 먼저 에이전트는 사용자로부터 받은 명령이나 목표를 분석하여 최종 결과를 산출하기 위한 전체 계획을 수립하고, 이를 여러 개의 실행 가능한 작은 작업으로 분할합니다. 이후 목표 달성에 필요한 정보를 확보하기 위해 인터넷 검색, 내부 데이터베이스 조회, 다른 에이전트와의 상호작용 등을 활용하여 필요한 데이터를 수집합니다. 마지막으로 수집된 데이터를 바탕으로 각 작업을 체계적으로 수행하고, 작업 완료 후 다음 단계로 넘어가며, 외부 피드백과 자체자체 로그를 활용해 진행 상황을 평가하고 필요 시 전략을 재조정합니다. 예를 들어, 온라인 쇼핑몰 추천 에이전트는 사용자의 선호도를 파악한 뒤 관..

1. Humanoid AI robots are coming. We're not readyhttps://qz.com/ai-humanoid-robots-google-deepmind-meta-nvidia-tech-1851771214Google DeepMind에서 제공하는 시연 영상에서는 로봇 팔이 섬세하게 접거나... [5459 자]2. People keep putting fake walls in front of Teslashttps://www.theverge.com/news/634130/tesla-fsd-wile-e-coyote-youtube-test-cybertruck이 뉴스 작가는 USB-C를 통해 충전하는 전기 자동차 생활방식과 같은 것을 좋아합니다. 그는 The Verge에 합류하기 전에 15년 이상..

AI 에이전트는 복잡한 목표를 달성하기 위해 목표 결정, 정보 획득, 작업 구현의 세 단계로 이루어진 워크플로를 따릅니다. 먼저 에이전트는 사용자로부터 받은 명령이나 목표를 분석하여 최종 결과를 산출하기 위한 전체 계획을 수립하고, 이를 여러 개의 실행 가능한 작은 작업으로 분할합니다. 이후 목표 달성에 필요한 정보를 확보하기 위해 인터넷 검색, 내부 데이터베이스 조회, 다른 에이전트와의 상호작용 등을 활용하여 필요한 데이터를 수집합니다. 마지막으로 수집된 데이터를 바탕으로 각 작업을 체계적으로 수행하고, 작업 완료 후 다음 단계로 넘어가며, 외부 피드백과 자체 로그를 활용해 진행 상황을 평가하고 필요 시 전략을 재조정합니다. 예를 들어, 온라인 쇼핑몰 추천 에이전트는 사용자의 선호도를 파악한 뒤 관련 ..

AI 에이전트는 특정 목표를 달성하기 위해 다양한 환경에서 작동하며, 이러한 성능을 구현하기 위해 아래와 같은 핵심 구성 요소가 필요합니다. 예를 들어, 온라인 쇼핑 추천 에이전트, 재난 대응 로봇, 고객 상담 챗봇 등 다양한 형태의 에이전트는 서로 다른 아키텍처, 기능, 프로그램 요소를 활용하여 목표를 달성합니다. 아키텍처아키텍처는 에이전트가 작동하는 기반으로, 물리적 장치나 소프트웨어 프로그램, 또는 이 둘을 결합한 형태로 구현될 수 있습니다. • 물리적 아키텍처재난 상황에서 무너진 건물 내부를 수색하는 로봇 에이전트는 센서(카메라, 열감지기), 액추에이터(바퀴, 로봇 팔), 모터 등으로 구성된 하드웨어를 갖추고, 실시간으로 장애물을 피하며 인명을 수색합니다. • 소프트웨어 아키텍처온라인 교육 플랫폼..

1. People keep putting fake walls in front of Teslashttps://www.theverge.com/news/634130/tesla-fsd-wile-e-coyote-youtube-test-cybertruck이 뉴스 작가는 USB-C를 통해 충전하는 전기차 생활과 이와 관련된 것들을 좋아합니다. 그는 The Verge에 합류하기 전에 15년 이상 IT 지원 업무를 수행했습니다.유튜버 Mark Rober의 테슬라 가짜 벽 테스트에 대한 반응으로 누군가 비디오를 제작해 보였습니다...2. Oracle is giving your business the chance to create its own AI agentshttps://www.techradar.com/pro/oracl..

시뮬레이션과 물리 기반 AI의 로봇 학습에서의 역할1.    Sim-to-Real 기법의 중요성과 도전 과제Sim-to-Real(시뮬레이션에서 현실로)은 로봇이 가상 환경에서 학습한 모델이나 정책을 실제 물리적 로봇에 이식하는 기술을 말합니다. 이는 로봇 학습에서 중요한 역할을 하지만, 이식 과정에서 이른바 “현실 격차”(reality gap)라는 큰 도전이 존재합니다. 시뮬레이터는 현실 세계의 물리나 센서 특성을 완벽히 재현할 수 없기 때문에, 시뮬레이션에서 잘 동작하던 로봇 제어 정책이 실제 로봇에서는 예상과 다르게 실패할 수 있습니다​[ar5iv.labs.arxiv.org]. 예를 들어 시뮬레이션에서는 마찰계수나 센서 잡음 등을 단순화하거나 이상적으로 가정하지만, 실제 환경에서는 변수가 훨씬 많고 ..

자율주행 기술을 논할 때 가장 많이 언급되는 것이 SAE International(미 자동차공학회)이 정의한 운전 자동화 수준(SAE J3016 표준)입니다.[5]• Level 0: 전혀 자동화되지 않은 상태(일반 차량).• Level 1: 일부 운전 지원(예: 크루즈 컨트롤, 차선 유지 보조 등).• Level 2: 부분 자동화(운전자가 상시 관여, 테슬라 오토파일럿, 현대 HDA 등).• Level 3: 조건부 자동화(일부 구간에서는 시스템이 스스로 운전, 운전자는 필요 시 개입).• Level 4: 고도 자동화(지정된 구역·조건에서 시스템이 전부 수행, 운전자가 개입하지 않아도 됨).• Level 5: 완전 자동화(도로·환경에 구애받지 않고 차량이 전부 운전). 1) 테슬라(Tesla) 현황FSD(..

1. Humanoid robot revolution is closer than you thinkhttps://ca.finance.yahoo.com/news/nvidia-ceo-humanoid-robot-revolution-100134721.htmlStephen Nellis 작성산 호세, 캘리포니아 (로이터) - Nvidia의 CEO인 젠슨 황은 인간형 로봇이 5년 이내에 제조 시설에서 널리 사용될 것이라고 믿습니다.화요일에 황은 가득 찬 하키 경기장 앞에서 기조 연설을 했습니다...2. Humanoid robot revolution is closer than you thinkhttps://finance.yahoo.com/news/nvidia-ceo-humanoid-robot-revolution-10013..