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Kiro코딩과 개발Kiro는 개발자를 위한 AI 엔지니어링 도구로, 요구사항을 사양, 아키텍처 및 작업으로 정리하고, 인텔리전트 에이전트를 통해 코드를 생성하며, 속성 테스트, 실행 메모리 및 개발 도구 통합을 통해 기획부터 코드 리뷰까지의 전 과정을 지원합니다.
分类推荐榜首J
JAX모델과 인프라JAX는 가속기 기반의 Python 수치 계산 라이브러리로, 고성능 배열 계산과 대규모 머신러닝을 위해 설계되었으며, CPU, GPU, TPU 등 다양한 하드웨어 백엔드에서 동일한 코드를 효율적으로 실행할 수 있도록 지원합니다.
分类推荐榜首M
MemoAI음악과 오디오MemoAI는 AI 기반 음성 및 영상 텍스트 변환 도구로, 데이터를 업로드할 필요 없이 로컬 처리를 지원하여 개인정보 보호를 확보합니다. YouTube 동영상, 팟캐스트는 물론 MP4, MP3, AAC, M4A 등 다양한 로컬 오디오·비디오 파일을 효율적으로 텍스트로 전환하며, 다국어 번역, 화자 분리, 실시간 자막, 플로팅 노트 등 핵심 기능을 제공해 회의록 작성, 인터뷰 정리, 콘텐츠 학습 등의 다양한场景에 적합합니다.
分类推荐榜首E
EvoMap에이전트와 자동화EvoMap은 AI 에이전트의 경험 재사용을 위한 인프라로, GEP 프로토콜을 통해 재사용 가능한 전략과 검증 기록이 포함된 복구 자산을 구성하고, 시장 및 품질 기준에 따라 정렬하여 다양한 에이전트가 기존 역량을 발견·평가·승계할 수 있도록 지원합니다.
分类推荐榜首O
Open Design디자인과 3DOpenDesign은 오픈소스 설계 워크스페이스로, 로컬 프로그래밍 에이전트와 연동하거나 자체 모델 키를 사용하거나 클라우드 기반 모델을 활용하여 디자인 시스템을 중심으로 프로토타입, 웹페이지, 프레젠테이션 및 그래픽을 생성하고 편집할 수 있습니다. 로컬 소프트웨어는 무료이며, 모델 서비스 비용은 별도로 구분됩니다.
分类推荐榜首A
AI Short글쓰기와 콘텐츠AIS ALERT 관리 및 공유 플랫폼, 여러 시나리오의 빠른 명령
分类推荐榜首C
ClipDrop이미지 생성과 편집Clipdrop은 배경 제거, 부분 정리, 이미지 확장, 확대, 조명 재조정, 텍스트 제거 및 배경 교체 기능을 포함하는 AI 이미지 생성 및 편집 도구 모음으로, 웹 페이지에서 이미지를 처리할 수 있으며 개발자용 이미지 처리 API도 제공합니다.
待评分 · 分类列表推荐I
IamIP산업별 AIIamIP은 AI 기반의 검색, 분석 및 모니터링 도구를 제공하는 특허 플랫폼입니다. 사용자가 특허 연구 및 관리를 더 효율적으로 수행하도록 도와줍니다.
待评分 · 分类列表推荐ZZoom Workplace는 Zoom의 팀 협업 플랫폼으로, 화상 회의, 채팅, 일정 및 문서 작업 등을 하나로 연결하며, 내장된 AI를 통해 논의 정리, 메시지 초안 작성 및 후속 조치를 지원합니다.
待评分 · 分类列表推荐M
My Glow Up AI일상과 개인My Glow Up AI는 등록 없이 무료로 제공되는 자拍照 분석을 통해 맞춤형 머리스타일 제안과 미용 계획을 제공합니다.
待评分 · 分类列表推荐10월 28일, ‘科创板日报’는 바이두가 최근 ‘세계 모델’ 연구개발의 진전과 획기적 성과를 공식적으로 발표할 계획이라고 단독 보도했다. 이 분야는 전 세계 AI에서 가장 뜨거운 최첨단 영역 중 하나로, 핵심 기술은 실제 물리 환경에 대한 정밀한 동적 모델링과 미래 예측이다. 업계 관계자들은 해당 기술이 자율주행에 먼저 적용된다면, 복잡한 도로 상황에서도 무인차의 시나리오 예측 및 지능형 의사결정 수준을 크게 향상시킬 것으로 내다보고 있다.
arXiv:2610.32069v1 발표 유형: 신규 초록: 최근 다중 모달 대규모 언어 모델(MLLM)은 단일 모델 내에서 교통 상황을 인지하고 이를 바탕으로 추론하며 주행 행동을 제안할 수 있습니다. 그러나 기존의 MLLM 기반 주행 시스템은 매 프레임마다 처음부터 다시 추론을 수행하고 단 하나의 설명에만 의존하여, 이전의 상황에 대한 여러 가설을 버리게 됩니다. 상황이 모호할 경우, 에이전트는 잘못된 해석에 고정되어 증거가 축적되기 전에 그에 따라 행동하게 됩니다. 본 논문에서는 DriveMind를 제안합니다. 이는 MLLM 기반 주행 프레임워크로, 상황에 대한 여러 가지 가설을 동시에 유지하면서 새로운 프레임이 도착할 때마다 각 가설의 가중치를 업데이트합니다. 입자 필터링에서 영감을 받은 DriveMind는 각 가설을 VLM을 통해 전파하고, 현재 관찰과 비교하여 점수를 매긴 뒤 재표본화하여 m
차량 호출 플랫폼인 inDrive는 WeRide 및 엔비디아와 협력 양해각서를 체결하고, 2027년 상반기 카자흐스탄의 수도 아스타나에서 Gen-7 자율주행 택시 시험 운행을 시작할 계획이다. 초기에는 안전 요원을 배치하되, 최종적으로 완전 무인운전을 실현하는 것을 목표로 한다. 엔비디아는 Hyperion 플랫폼과 Halos 안전 시스템 등 AI 기술을 지원한다.
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