데이터브릭스와 SAP가 엔드투엔드 데이터 및 AI 역량을 선보이며 기업의 AI 전환을 한 단계 끌어올립니다
오늘날의 AI 모델은 그 어느 때보다도 더 강력합니다. 하지만 여전히 부족한 점은 비즈니스...








최신 뉴스부터 나에게 맞는 도구까지.
由OpenAI开发的通用语音识别模型。
번역 대기 중 · 원문 표시 · zh分类推荐榜首M
MemoAI음악 및 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BBrowserOS neo는 AI 에이전트용으로 설계된 로컬 오픈소스 브라우저로, Chrome의 로그인 상태를 가져오고 호환되는 에이전트에 연결하여 작업 과정을 모니터링하고 세션을 재생할 수 있습니다. 브라우저 소프트웨어는 무료이지만, 외부 AI 서비스와 키는 사용자가 직접 구성해야 합니다.
分类推荐榜首JJAX는 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OOpenDesign은 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 Short글쓰기 및 콘텐츠AIS ALERT 관리 및 공유 플랫폼, 여러 시나리오의 빠른 명령
分类推荐榜首WWarp는 현재 클라우드 기반 소프트웨어 공장 인프라를 핵심으로 하며, 구성 가능한 정의를 통해 저장소, 에이전트, 모델, 실행 환경 및 권한을 설정하고, 평가, 작업 통합 및 거버넌스 관리를 통해 개발 프로세스를 지원합니다. 공식 웹사이트에는 Warp Terminal 다운로드 경로도 여전히 제공됩니다.
分类推荐榜首UUdacity AI 아카데미는 인공지능 과정과 학습 경로의 입구로, 머신러닝, 딥러닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 및 AI 제품 관리를 포괄하며, 기초와 목표에 따라 과정과 프로젝트 트레이닝을 선택할 수 있습니다.
待评分 · 分类列表推荐IIamIP은 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.
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자산관리 고객 온보딩은 모든 시스템이 제 역할을 다하더라도 지연될 수 있습니다. 문서가 수집되고...
팀이 신뢰 문제를 해결할 수 있다면, AI 에이전트는 왜 의미 계층을 더욱 견고하게 만들 수 있을까요?
Okta는 dbt를 단일 진실의 원천으로 활용하여 AI 에이전트의 컨텍스트 관리 방식을 재구축했습니다.
dbt Wizard의 디자이너와 엔지니어링 리드가, 코드가 프로덕션에 도달하기 전에 에이전트가 자신의 작업을 어떻게 검증하는지 보여줍니다.
dbt v2는 어댑터를 통합하고 파싱 속도를 높이며, 사람과 AI가 사용할 수 있도록 manifest.json을 더 작고 쿼리 가능한 파일로 대체합니다.
Ramp은 내부 AI를 분석 엔지니어링으로 간주하여 구축한 에이전트, 샌드박스 및 대시보드를 공유합니다.
Verisk는 AI 대응 가능성을 높이기 위해 메인프레임에서 dbt로 이전하는 방식으로 수십 년간의 보험 데이터를 현대화했습니다.
카림의 AI 에이전트는 사람이 PR을 검토하기도 전에 dbt 모델을 처음부터 끝까지 작성하고 검증합니다.
데이터 과학자가 조직 지식을 위한 AI 컨텍스트 계층을 어떻게 구축했는지: dbt 프로젝트 하나만으로는 이를 담아낼 수 없습니다.
벤 스탄실은 허깅 페이스 해킹을 활용해, 가장 유용한 아이디어가 왜 가장 기이한 연결에서 비롯되는지 설명합니다.
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