<div id="readability-page-1" class="page"><article id="post-5288">

        
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<h2>주요 기술 발전 동향</h2>



<h3>1. 음성 AI와 개인 비서의 진화</h3>



<ul>
<li><a href="https://x.com/AnthropicAI/status/1894798008623026503">Amazon의 Alexa+ 출시(현재 미국 일부 기기에서 동작, 점진 확대 예정)</a></li>



<li>Nova와 Claude를 결합한 LLM으로 자연스러운 대화와 실제 예약/구매 기능 제공</li>



<li>Prime 회원 무료(일반 $20/월), Amazon Fresh, OpenTable 등과 통합</li>
</ul>



<p><em>Alexa+ 개발의 어려움에 대한 기사가 나온지 3달 정도 되었던거 같은데, 만족할만한 결과가 나오는 가 봅니다. 스피커에서 답변의 형식 및 길이가 기존 쳇 기반의 응답하고 다소 다를것 같은데, 어떤 형식으로 구성이 되고 서비스 될지 궁금하네요. </em></p>



<h3>2. 소형 언어 모델의 발전</h3>



<ul>
<li>Hugging Face의 <a href="https://github.com/huggingface/smollm" data-type="link" data-id="https://github.com/huggingface/smollm">SmolLM2</a>가 엣지 디바이스용 경량 AI 모델 공개</li>



<li>135M, 360M, 1.7B 파라미터 버전으로 제공</li>



<li>Cosmopedia v2, FineWeb-Edu 등 고품질 데이터셋 활용</li>
</ul>



<p><em>바로 노트북에서 실행시켜 봤습니다. </em></p>



<blockquote>
<p>from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer</p>



<p>checkpoint = “HuggingFaceTB/SmolLM2-1.7B-Instruct”<br>tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)<br>model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(checkpoint)</p>



<p>messages = [{“role”: “user”, “content”: “오픈소스의 장점은 뭐지”}]<br>input_text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False)<br>device = “cpu”<br>inputs = tokenizer.encode(input_text, return_tensors=”pt”).to(device)<br>outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=1024, temperature=0.2, top_p=0.9, do_sample=True)<br>print(tokenizer.decode(outputs[0]))</p>



<p>&lt;|im_start|&gt;system<br>You are a helpful AI assistant named SmolLM, trained by Hugging Face&lt;|im_end|&gt;<br>&lt;|im_start|&gt;user<br>오픈소스의 장점은 뭐지&lt;|im_end|&gt;<br>&lt;|im_start|&gt;assistant<br>오픈소스의 장점은 다음과 같습니다:</p>



<ol>
<li>저장량: 오픈소스는 저장량이 매우 많은 이미지, 동영상, 음성 등을 저장할 수 있습니다.</li>



<li>저장량: 오픈소스는 저장량이 매우 많은 이미지, 동영상, 음성 등을 저장할 수 있습니다.</li>



<li>저장량: 오픈소스는 저장량이 매우 많은 이미지, 동영상, 음성 등을 저장할 수 있습니다.</li>



<li>저장량: 오픈소스는 저장량이 매우 많은 이미지, 동영상, 음성 등을 저장할 수 있습니다.</li>



<li>저장량: 오픈소스는 저장량이 매우 많은 이미지, 동영상, 음성 등을 저장할 수 있습니다.</li>



<li>저장량: 오픈소스는 저장량이 매우 많은 이미지, 동영상, 음성 등을 저장할 수 있습니다.</li>



<li>저장량: 오픈소스는 저장량이 매우 많은 이미지, 동영상, 음성 등을 저장할 수 있습니다.</li>



<li>저장량: 오픈소스는 저장량이 매우 많은 이미지, 동영상, 음성 등을 저장할 수 있습니다.</li>



<li>저장량: 오픈소스는 저장량이 매우 많은 이미지, 동영상, 음성 등을 저장할 수 있습니다.</li>
</ol>
</blockquote>



<p><em>튜닝을 하면 좋아질까요? ^^;</em></p>



<h3>3. 비디오 생성 AI 경쟁</h3>



<ul>
<li><a href="https://huggingface.co/spaces/Vchitect/VBench_Leaderboard" data-type="link" data-id="https://huggingface.co/spaces/Vchitect/VBench_Leaderboard">알리바바의 Wan2.1이 VBench 벤치마크에서 OpenAI Sora를 제치고 1위 달성</a></li>



<li>모션의 부드러움, 텍스트 렌더링, 물리 정확도에서 우수성 입증</li>



<li>코드와 모델 바이너리 공개</li>
</ul>



<h3>4. 음성-텍스트 변환 기술 혁신</h3>



<ul>
<li><a href="https://elevenlabs.io/blog/meet-scribe" data-type="link" data-id="https://elevenlabs.io/blog/meet-scribe">ElevenLabs가 Scribe 출시</a>, 99개 언어 지원</li>



<li>95% 이상의 정확도로 업계 최고 수준 달성</li>
</ul>




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    	</article></div>

from __future__ import dream

주요 기술 발전 동향
1. 음성 AI와 개인 비서의 진화
Amazon의 Alexa+ 출시(현재 미국 일부 기기에서 동작, 점진 확대 예정)
Nova와 Claude를 결합한 LLM으로 자연스러운 대화와 실제 예약/구매 기능 제공
Prime 회원 무료(일반 $20/월), Amazon Fresh, OpenTable 등과 통합
Alexa+ 개발의 어려움에 대한 기사가 나온지 3달 정도 되었던거 같은데, 만족할만한 결과가 나오는 가 봅니다. 스피커에서 답변의 형식 및 길이가 기존 쳇 기반의 응답하고 다소 다를것 같은데, 어떤 형식으로 구성이 되고 서비스 될지 궁금하네요. 
2. 소형 언어 모델의 발전
Hugging Face의 SmolLM2가 엣지 디바이스용 경량 AI 모델 공개
135M, 360M, 1.7B 파라미터 버전으로 제공
Cosmopedia v2, FineWeb-Edu 등 고품질 데이터셋 활용
바로 노트북에서 실행시켜 봤습니다. 
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
checkpoint = “HuggingFaceTB/SmolLM2-1.7B-Instruct”
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(checkpoint)
messages = [{“role”: “user”, “content”: “오픈소스의 장점은 뭐지”}]
input_text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False)
device = “cpu”
inputs = tokenizer.encode(input_text, return_tensors=”pt”).to(device)
outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=1024, temperature=0.2, top_p=0.9, do_sample=True)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))
<|im_start|>system
You are a helpful AI assistant named SmolLM, trained by Hugging Face<|im_end|>
<|im_start|>user
오픈소스의 장점은 뭐지<|im_end|>
<|im_start|>assistant
오픈소스의 장점은 다음과 같습니다:
저장량: 오픈소스는 저장량이 매우 많은 이미지, 동영상, 음성 등을 저장할 수 있습니다.
저장량: 오픈소스는 저장량이 매우 많은 이미지, 동영상, 음성 등을 저장할 수 있습니다.
저장량: 오픈소스는 저장량이 매우 많은 이미지, 동영상, 음성 등을 저장할 수 있습니다.
저장량: 오픈소스는 저장량이 매우 많은 이미지, 동영상, 음성 등을 저장할 수 있습니다.
저장량: 오픈소스는 저장량이 매우 많은 이미지, 동영상, 음성 등을 저장할 수 있습니다.
저장량: 오픈소스는 저장량이 매우 많은 이미지, 동영상, 음성 등을 저장할 수 있습니다.
저장량: 오픈소스는 저장량이 매우 많은 이미지, 동영상, 음성 등을 저장할 수 있습니다.
저장량: 오픈소스는 저장량이 매우 많은 이미지, 동영상, 음성 등을 저장할 수 있습니다.
저장량: 오픈소스는 저장량이 매우 많은 이미지, 동영상, 음성 등을 저장할 수 있습니다.
튜닝을 하면 좋아질까요? ^^;
3. 비디오 생성 AI 경쟁
알리바바의 Wan2.1이 VBench 벤치마크에서 OpenAI Sora를 제치고 1위 달성
모션의 부드러움, 텍스트 렌더링, 물리 정확도에서 우수성 입증
코드와 모델 바이너리 공개
4. 음성-텍스트 변환 기술 혁신
ElevenLabs가 Scribe 출시, 99개 언어 지원
95% 이상의 정확도로 업계 최고 수준 달성

2024년 2월 28일 AI 동향: Alexa+부터 SmolLM까지

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