[목차]1. DryMerge의 등장 배경1-1. 개발자들의 도전1-2. Generative AI의 역할2. DryMerge의 기능과 특징2-1. 사용자 인터페이스2-2. 지원 앱 목록3. DryMerge 사용 후기3-1. 성공적인 자동화 사례3-2. 문제점과 개선 필요 사항4. DryMerge의 미래 전망4-1. 시장 경쟁 분석4-2. 성장 가능성과 도전 과제 1. DryMerge의 등장 배경1-1. 개발자들의 도전앱 간 통합을 꿈꾸는 플랫폼은 오랫동안 존재해왔습니다. 시장의 선두주자 중 하나인 Zapier가 좋은 예입니다. 하지만 기술적인 배경이 없는 사람들에게는 여전히 이러한 도구들을 사용하는 것이 어려운 것이 현실입니다. 소프트웨어 개발자 Sam Brashears와 Edward Frazer는 Met..

[목차]1. 서론1-1. 핀테크 Synapse 실패의 배경1-2. 새로운 시작: 로봇 스타트업 Foundation2. Foundation의 비전과 목표2-1. 고도화된 휴머노이드 로봇 개발2-2. 노동력 부족 문제 해결2-3. 투자와 파트너들3. 앞선 과제들3-1. 엔지니어링 문제들3-2. 데이터 요구사항3-3. 인프라스트럭처서론수백 만 달러의 고객 자금이 여전히 찾을 수 없는 상태인, 그의 이전 스타트업 Synapse의 실패에도 불구하고, Sankaet Pathak은 새로운 로봇 스타트업을 시작하기로 결정했습니다.핀테크 Synapse 실패의 배경Synapse는 타 금융 기술 기업들이 자사의 서비스에 은행 기능을 통합할 수 있게 하는 서비스를 운영했습니다. 샌프란시스코에 기반을 둔 이 스타트업은 그동안 ..

목차1. 개요1-1. 과학 연구에 AI가 필요한 이유2. Reliant의 해결책2-1. Tabular의 기능과 특징2-2. 사용자 경험 향상3. 기술적 도전과 투자3-1. 고성능 컴퓨팅의 필요성3-2. 도메인 특화와 애매모호성 해결4. 시장에서의 위치4-1. 경쟁사와의 비교5. AI와 과학 연구의 미래 개요AI 모델은 다양한 작업을 수행할 수 있는 능력을 보여주었지만, 어떤 작업을 수행하는 것이 실제로 유용할까요? 아마도 우리가 선호하는 것은 단조로운 작업일 것입니다. 연구와 학문 계에는 그러한 단조로운 작업이 많습니다. Reliant는 현재 피로에 지친 대학원생과 인턴의 특기로 남아있는 시간 소모적인 데이터 추출 작업을 전문으로 하려고 합니다.과학 연구에 AI가 필요한 이유“AI로 할 수 있는 최고의 ..