Nous Research

Qdrant에 텍스트 등의 특징을 벡터로 저장해 유사 검색을 구현합니다. 속성 필터링, AI 답변용 자료 검색, 실시간 추천과 대규모 운영 설정을 지원합니다.

• AI 답변용 참고 자료 검색
• 범주와 날짜로 유사 검색 범위 제한
• 실시간 추천 구현

클라우드 GPU로 머신러닝 학습과 추론을 실행하고 모델을 API로 공개하도록 돕습니다. Python으로 실행 환경을 정의하고 병렬 처리와 정기 실행도 설정합니다.

• GPU 서버 관리 없이 모델 학습
• 자동 확장되는 API로 모델 공개
• 대량 데이터 병렬 처리

Unreal Engine 편집기로 물체를 배치하고 조명, 재질, 카메라 구도를 조정합니다. 장면 상태와 시각적 결과를 확인하고 스크린샷이나 렌더를 출력합니다.

• 3D 레벨 구성과 물체 배치
• 장면 분위기에 맞는 조명 조정
• 카메라 구도 설정과 렌더 출력

Hermes에서 Actual Computer로 자신의 기기에 AI 모델을 실행하도록 연결을 설정합니다. 중계 서비스와 로컬 연결, 모델 선택, 응답 확인 및 오류 점검을 다룹니다.

• Actual 키로 Hermes를 연결합니다
• 자신의 기기에서 모델을 실행합니다
• 로컬 모델을 찾아 내려받고 불러옵니다

Build Excel workbooks for buyouts financed with debt. Using a supplied or standard template, the skill connects funding, operating forecasts, debt repayment, and returns, calculating IRR, an annualized return measure, and MOIC, the investment multiple.

한국어 요약은 준비 중입니다. 영어 요약을 표시하고 있습니다.

• Populate an LBO template with acquisition assumptions
• Review borrowing, interest, and repayment schedules
• Calculate investment returns using IRR and MOIC

미래 현금흐름을 현재 가치로 환산해 기업 가치와 주당 평가액을 계산하는 Excel 파일을 만듭니다. 가정 변경에 따른 재계산, 시나리오 비교, 민감도 분석을 지원합니다.

• 기업 평가용 Excel 파일 만들기
• 비관·기준·낙관 시나리오 비교
• 가정 변경에 따른 평가액 변화 확인

Polymarket 예측 시장을 검색하고 가격을 사건 발생 가능성의 백분율로 보여 줍니다. 거래량, 매수·매도 주문, 가격 이력을 조회해 시장 변화를 살펴봅니다.

• 시장 가격으로 사건 발생 가능성 확인
• 관심 주제의 예측 시장 검색
• 현재 가격과 매수·매도 주문 확인

언어 모델 내부 반응을 소수의 특징으로 분해해 학습한 개념을 조사합니다. 사전 학습 SAE 분석, 자체 SAE 훈련, 특징을 통한 출력 조정과 재구성 품질 평가를 안내합니다.

• 사전 학습 SAE로 특징을 조사합니다
• 특정 모델 층을 대상으로 SAE를 훈련합니다
• 입력 문장별 특징 반응을 비교합니다

정규 표현식과 문법 규칙으로 로컬 언어 모델의 출력을 제한해 JSON과 날짜 형식을 맞춥니다. 고정 라벨 분류와 Python을 이용한 재사용 가능한 다단계 생성도 다룹니다.

• 지정 스키마에 맞는 JSON 생성
• 날짜와 이메일 주소 형식 통일
• 고정 라벨로 텍스트 분류

유사 기업의 매출, 이익률, 가치평가 배수를 비교하는 Excel을 만듭니다. 수식, 중앙값, 사분위수와 데이터 출처를 정리해 투자나 인수 검토 자료를 준비합니다.

• 동종 기업과 기업가치 비교
• 인수 검토용 비교 자료 작성
• 업계 성장성과 수익성 비교

제한된 GPU 메모리에서 대규모 언어 모델을 추가 학습하도록 LoRA와 QLoRA 설정을 돕습니다. 어댑터 저장, 용도별 전환, 기본 모델과의 병합도 다룹니다.

• 적은 GPU 메모리로 추가 학습
• LoRA 학습 설정 선택
• 용도별 어댑터 전환

로컬 개발 서버나 Webhook 수신 주소를 SSH로 인터넷에 공개합니다. 별도 전용 프로그램 설치 없이 Pinggy 공유 URL을 받고 비밀번호, 토큰, IP로 접근을 제한할 수 있습니다.

• 실행 중인 개발 서버 공유
• 로컬 환경에서 Webhook 수신
• 로컬 HTTP 방식 MCP 서버에 외부 연결

외부 서비스의 초기 설정과 인증 정보 등록을 사람이 단계별로 진행하는 대화형 bash 스크립트로 만듭니다. 조작 안내, 입력값 저장, 단계별 확인을 포함합니다.

• 외부 서비스의 수동 설정 안내
• 로컬과 CI에 인증 정보 설정
• 팀원을 위한 초기 설정 절차 작성

Docker 컨테이너, 이미지, 저장 볼륨과 네트워크를 관리합니다. 여러 서비스 실행, 로그를 통한 장애 조사, 디스크 정리와 Dockerfile 개선에도 사용합니다.

• 컨테이너를 시작하고 중지합니다
• Docker Compose로 여러 서비스를 실행합니다
• 로그로 컨테이너 종료 원인을 조사합니다

추가 학습 데이터 없이 글로 지정한 후보에 따라 이미지를 분류하거나 설명에 맞는 이미지를 찾습니다. 이미지와 글의 유사도 비교, 여러 이미지의 일괄 처리도 지원합니다.

• 글로 지정한 라벨로 사진 분류
• 내용을 설명해 이미지 검색
• 이미지와 설명문의 대응 정도 비교

긴 입력을 다루는 Transformer의 학습과 추론에 Flash Attention을 적용해 속도와 GPU 메모리 사용량을 개선합니다. 설치부터 성능 측정과 출력 비교까지 안내합니다.

• 긴 입력을 사용하는 학습 속도 개선
• 긴 텍스트 추론의 메모리 사용량 절감
• 처리 속도와 모델 출력 비교

기업 인수가 주당순이익에 미치는 영향을 Excel로 추산합니다. 인수 가격, 자금 조달, 시너지 가정을 정리하고 조건별 비교표와 설명용 요약을 만듭니다.

• 인수에 따른 주당순이익 추산
• 현금·주식 지급 조건 비교
• 인수 가격과 시너지 조건 비교

Pinecone으로 내용의 의미가 비슷한 정보를 찾는 검색 기반을 구축합니다. 데이터 등록과 조건별 필터링, 키워드 검색과의 결합을 다룹니다.

• 문서를 근거로 답하는 AI 검색 기반 구축
• 의미 검색과 키워드 검색 결합
• 범주나 가격에 따른 검색 결과 필터링

Chroma로 의미가 비슷한 문서를 찾는 시스템을 구축합니다. 문서와 부가 정보를 저장·갱신하고 조건으로 검색을 좁히며 AI 앱을 시제품으로 만듭니다.

• 의미가 비슷한 문서를 검색할 때
• 검색 자료 기반 AI 답변을 시험할 때
• 문서 데이터를 로컬에 저장할 때

터미널에서 MCP 서버와 도구를 찾고 인증, 호출, 설정 관리를 수행합니다. 임시 연결, 연결 유지 프로세스 관리, CLI와 TypeScript 타입 및 클라이언트 생성도 지원합니다.

• 설정된 MCP 서버와 도구 확인
• MCP 도구를 터미널에서 한 번 호출
• 서버 인증과 설정 관리

API, 데이터베이스, 파일 처리를 AI 에이전트가 호출할 수 있는 MCP 서버로 구현합니다. Python 개발부터 로컬 검증, 클라이언트 등록, HTTP 공개까지 돕습니다.

• 기존 API를 AI 에이전트에 연결
• SQLite 읽기 전용 쿼리 제공
• 텍스트 파일 확인과 검색을 도구로 구현

Lambda Labs에서 GPU 서버를 시작하고 머신러닝 학습과 추론을 실행하는 절차를 안내합니다. SSH 연결, 영구 저장소, Python API 조작과 여러 GPU를 활용한 분산 학습도 다룹니다.

• 장시간 학습에 사용할 전용 GPU 환경 준비
• 여러 GPU로 대규모 언어 모델 추가 학습
• 데이터셋과 학습 체크포인트 유지

목표 근육과 보유 기구에 맞는 운동을 찾고 식품 영양 성분을 확인합니다. 열량 소비·체지방률·최대 중량을 추정하고 감량·증량을 위한 영양소 배분에 활용합니다.

• 보유 기구에 맞는 운동 찾기
• 식품 열량과 단백질 확인
• 감량·증량을 위한 영양소 배분

뇌파 등을 측정하는 기기를 NeuroSkill과 연결해 집중·기분·졸음 지표를 확인합니다. 과거 기록 비교, 수면 단계 검토, 휴식 제안에도 활용합니다.

• 현재 집중·이완 지표 확인
• 기록된 세션 간 집중 변화 비교
• 기록된 수면 단계 돌아보기