AI 요약관련 정보

• 개발자는 번아웃 해소와 신기술(Apple Liquid Glass, 온디바이스 AI) 탐구를 위해 12시간 만에 칼로리 추적 앱을 개발했습니다. 💡
• 앱은 사용자가 입력한 음식의 칼로리를 AI가 추정하는 방식으로, Apple Foundation 모델의 가능성을 시험했습니다. 🍎
• Liquid Glass 디자인은 Xcode Intelligence의 도움으로 성공적으로 구현되었으며, 이는 Apple의 최신 문서에 잘 훈련된 AI의 강점을 보여주었습니다. ✨
• Apple Foundation 모델은 온디바이스에서 빠르고 사적이지만, 칼로리 추정 정확도가 낮아 일반적인 텍스트 작업에 더 적합했습니다. 📉
• Llama, Gemma 등 다른 로컬 AI 모델들도 테스트했으나, 성능 저하가 심하고 정확도 개선이 미미하여 채택되지 않았습니다. 🧠
• 클라우드 기반 AI 모델(Gemini)은 로컬 모델보다 정확했지만, 특정 브랜드 음식 정보에는 한계가 있었습니다. ☁️
• Gemini 모델로 음식 정보를 추출하고 Fat Secret API로 정확한 영양 데이터를 가져와 계산하는 하이브리드 방식이 가장 높은 정확도를 보였습니다. 🤝
• 하지만 Fat Secret API의 높은 비용($1,500/월)과 브랜딩 요구사항으로 인해 대안을 모색했습니다. 💸
• 최종적으로 내장 검색 기능을 통해 실시간으로 다양한 영양 데이터베이스에서 정보를 가져오는 Perplexity Sonar 모델이 정확도와 비용 효율성 면에서 최적의 솔루션으로 채택되었습니다. 🔍
• Whisper Flow와 같은 AI 코딩 도구 및 음성-텍스트 변환 도구를 활용하여 개발 효율성을 높였습니다. 🎤