이번주는 10월의 마지막이면서, 11월의 첫 주네요.

바삐 흘러가는 시간 속에서 작은 쉼도 놓치지 마세요🧘🏻‍♀️.

열린 세미나: 초거대 AI시대 대체불가 개발자로 살아가기

'풀스택(Full-Stack)'은 주로 기술 분야에서 사용되는 용어인데, 하나의 프로젝트에서 처음부터 끝까지 모든 과정을 수행할 수 있는 사람을 뜻해요. 예를 들어, '풀스택 웹 개발자'는 프론트엔드와 백엔드 모두를 다룰 수 있는 웹 개발자를 가리키죠. 실제 풀스택 개발자처럼 많은 일을 하는 사람이 아니더라도, 글쓴이는 자신의 분야에서 '풀스택'이 되는 것이 중요하다고 말합니다. 물론 넓은 분야 속 세세한 모든 것들을 알 수는 없지만, 우선 자신의 영역을 조금씩 넓혀가면서 더 큰 그림을 그릴 수 있게 되는 것이 '풀스택'이 되는 첫걸음이라고 합니다. 또한, '풀스택'이 되면 창업자/직원/창작자로서도 더 나은 자질을 갖출 수 있게 된다고 하네요. 풀스택의 의미와 삶의 철학에 대해 좀 더 알고 싶다면, 아래 글을 읽어보세요!

사람의 뇌파를 통해 생각을 읽어내는 것🧠. 왠지 SF 소설에나 나올 것 같은 이야기죠? 하지만 실제로도 연구가 되고 있는 주제 중 하나예요. 메타(Meta)가 사람에게 사진을 보여줬을 때의 뇌 신호를 측정해서 이미지를 재구성하는 내용의 논문을 발표했습니다. 사람의 뇌 활동을 측정하는 방법 중 하나인 'fMRI(기능적 자기 공명 영상)' 데이터는 해상도가 낮기 때문에, 그동안의 연구는 성능이 그리 좋지 않았는데요. 하지만 생성 모델이 발전하면서 fMRI 데이터로도 선명한 이미지를 얻을 수 있게 됐어요. 이번 논문에서는 fMRI보다 더 짧은 시간 동안의 뇌 활동을 측정할 수 있는 MEG(Magnetoencephalography) 데이터가 사용됐습니다. 모델을 학습시킬 때 이미지 임베딩(Embedding)에 MEG 신호 임베딩을 일치시키는 작업이 진행되고, 생성 단계에서는 잠재 확산(Latent diffusion) 모델을 통해 이미지가 생성된다고 해요.