이 튜토리얼에서는 Lyzr을 활용하여 YouTube 비디오 트랜스크립트를 추출, 처리, 분석하는 간소화된 방법을 소개합니다. Lyzr의 직관적인 챗봇 인터페이스와 youtube-transcript-api, FPDF를 결합하여 사용자는 비디오 콘텐츠를 구조화된 PDF 문서로 변환하고 동적 분석을 수행할 수 있습니다.
AI는 언어 처리, 수학, 코드 생성 분야에서 발전했지만 물리적 환경으로 확장하는 것은 여전히 어렵다. 물리 AI는 동적인 실제 환경에서 지각, 이해, 행동하는 시스템을 개발하여 이 간극을 줄이려고 한다. 텍스트나 기호를 처리하는 기존 AI와 달리 물리 AI는 주로 비디오와 같은 감각적 입력과 상호작용한다.
최신 데이터 시스템에 대한 핵심 요구 사항 중 하나는 고차원 벡터 표현을 검색하는 능력이 되었다. 이러한 벡터 표현은 딥러닝 모델에 의해 생성되며 데이터의 의미론적 및 문맥적 의미를 포착한다. 이를 통해 시스템은 정확한 일치가 아닌 관련성과 유사성에 기반한 결과를 검색할 수 있다.
LangGraph와 NetworkX를 사용하여 자동화된 지식 그래프 파이프라인을 구축하는 방법에 대해 안내하는 튜토리얼. 지능적 에이전트들이 데이터 수집, 개체 추출, 관계 식별, 개체 해결, 그래프 유효성 검사 등의 작업을 협업적으로 수행하는 과정을 모의한다.
이 튜토리얼에서는 스미더리를 구성 프레임워크로 사용하여 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 서버를 배포하는 방법을 배우고, 런타임 오케스트레이터로 베리액스를 활용합니다. 스미더리를 설치하고 구성하여 MCP 엔드포인트를 정의한 다음, 베리액스를 활용하여 서버 프로세스를 구동하고 관리합니다.
본 튜토리얼에서는 Lovable.dev를 사용하여 현대적이고 세련된 AI 블로깅 웹사이트를 만들고 게시하는 과정을 단계별로 안내합니다. Lovable.dev는 웹사이트 생성을 간단하게 만들어주며 사용자가 AI와 기술과 같은 특정 niche에 맞게 시각적으로 매력적이고 반응 형 웹 페이지를 손쉽게 개발할 수 있도록 돕습니다. 홈페이지를 빠르게 구축하는 방법, 대화형 구성 요소 통합 방법 등을 설명할 것입니다.
NVIDIA AI는 오디오 확산 모델을 도입하여 텍스트에서 3D 및 이미지 편집을 지원한 Score Distillation Sampling (SDS)을 활용해 오디오 합성 및 소스 분리 작업을 효율적으로 수행한다. 특별한 데이터셋이 필요하지 않고 명시적이고 해석 가능한 매개변수를 조정할 수 있는 모델이 필요한데, 이를 통해 음악, 효과음 등의 고품질 소리를 생성할 수 있다.
바이트댄스가 DeerFlow를 공개했는데, 이는 대형 언어 모델(Large Language Models)의 기능을 도메인별 도구와 통합하여 복잡한 연구 워크플로우를 향상시키는 오픈소스 멀티 에이전트 프레임워크이다. DeerFlow는 LangChain과 LangGraph 위에 구축되어 정보 검색부터 다중 모달 콘텐츠 생성까지 협력적인 인간 중심 환경에서 고급 연구 작업을 자동화하는 구조화된, 확장 가능한 플랫폼을 제공한다.
구글이 AI 에이전트 시스템 개발 전문가를 위한 76페이지 화이트페이퍼를 발표했다. 에이전트 평가, 다중 에이전트 협업, RAG의 진화 등에 중점을 두고 에이전트를 대규모로 운영하는 데 초점을 맞췄다.
마이크로소프트의 AI 레드 팀이 에이전틱 아키텍처의 고장 모드에 대한 상세한 분류 체계를 발표했다. 이 보고서는 탄탄한 에이전틱 시스템을 설계하고 유지하려는 실무자들에게 중요한 기초 자료를 제공한다.
Xata Agent는 PostgreSQL 데이터베이스를 위한 사이트 신뢰성 엔지니어로 구축된 오픈 소스 AI 어시스턴트입니다. 느린 쿼리, CPU 및 메모리 스파이크, 비정상적인 연결 수 등의 신호를 지속적으로 모니터링하여 장애로 확대되기 전에 문제를 감지합니다.
본 콜랩 튜토리얼에서는 Google의 Gemini 2.0 생성 AI를 FastMCP를 통해 내부 프로세스 MCP 서버와 통합하는 방법을 보여줍니다. GEMINI_API_KEY를 안전하게 캡처하기 위해 대화형 getpass 프롬프트로 시작하여 Gemini API 호출을 위한 google-genai Python 클라이언트, FastMCP 등을 설치하고 구성합니다.
Hugging Face Hub에 사용자 정의 데이터셋을 업로드하는 과정을 안내하는 튜토리얼. Hugging Face Hub는 머신러닝을 위한 데이터셋과 모델을 공유하고 협업하는 플랫폼이다.
