키워드：AI 의료, 언어 모델, 강화 학습, AI 추론, AI 벤치마크 테스트, AI 도구, AI 비즈니스, AI 윤리, OpenAI HealthBench, 메타 물리학 언어 모델, FlashInfer 추론 엔진, Matrix-Game 가상 세계 생성, INTELLECT-2 분산 훈련
🔥 주요 소식
OpenAI의 HealthBench 벤치마크 발표, AI 의료 능력 대폭 향상: OpenAI가 전 세계 262명의 의사와 협력하여 구축한 의료 AI 평가 벤치마크인 HealthBench를 발표했습니다. 테스트 결과, 최신 AI 모델(예: o3, GPT-4.1)은 의료 대화 시나리오에서 AI 지원을 받은 의사의 최고 수준과 동등한 성능을 보였으며, 독립적인 의사보다 훨씬 뛰어났습니다(약 4배). 소형 모델의 성능도 향상되었습니다. 이는 AI가 의료 및 건강 분야에서 갖는 엄청난 잠재력을 보여주며, 평가 시스템은 AI가 임상 실습에 안전하고 효과적으로 적용될 수 있도록 추진하는 것을 목표로 합니다. (출처: Reddit r/ArtificialInteligence, BorisMPower, clefourrier)
Meta Physics of Language Models 4부 발표: Meta AI 연구팀이 “언어 모델 물리학” 시리즈 연구의 4부를 발표했습니다. 통제된 합성 사전 학습 환경을 통해, 그들은 “Canon layers”라는 경량 컴포넌트를 발견했는데, 이는 토큰 사이에 “수평 잔차 연결”을 추가하여 Transformer, Mamba, GLA 등 다양한 아키텍처 모델의 추론 및 일반화 능력을 크게 향상시킬 수 있습니다. (출처: AIatMeta, arohan)
FlashInfer, MLSys 2025 최우수 논문 수상 및 NVIDIA 지원 확보: LLM 추론 서비스에 특화된 FlashInfer의 고효율 맞춤형 어텐션 엔진 기술 논문이 MLSys 2025 최우수 논문으로 선정되었습니다. NVIDIA는 이 프로젝트를 지원하며, TensorRT-LLM 등 최고 수준의 LLM 추론 커널을 FlashInfer에 통합하여 vLLM, SGLang 등에서 사용할 수 있도록 할 것이라고 발표했습니다. 이는 LLM 추론 효율성과 확장성을 향상시키는 것을 목표로 합니다. (출처: vllm_project, _philschmid)
쿤룬완웨이(昆仑万维), Matrix-Game 인터랙티브 월드 생성 엔진 발표: 쿤룬완웨이(昆仑万维)가 텍스트 명령을 통해 가상 세계를 생성하고 제어할 수 있는 인터랙티브 엔진인 Matrix-Game을 출시했습니다. 이 엔진은 사막, 숲 등 다양한 장면 생성을 지원하며, 전진, 점프, 공격 등 부드러운 동작 제어와 360° 시점 전환이 가능합니다. 이 기술은 게임 개발, 임베디드 AI 훈련 및 메타버스 콘텐츠 생산을 가속화할 것으로 기대됩니다. (출처: WeChat)
Prime Intellect, INTELLECT-2 분산 RL 훈련 모델 발표: Prime Intellect가 전 세계 유휴 컴퓨팅 자원을 통합하여 분산 강화 학습 훈련을 수행하는 최초의 모델인 INTELLECT-2를 발표했으며, 성능은 DeepSeek-R1과 비견된다고 주장했습니다. 이 프로젝트는 RL 훈련 비용을 절감하고 중앙 집중식 컴퓨팅 파워 의존성을 해소하는 것을 목표로 하며, Karpathy, Tri Dao 등 유명 인사들의 투자를 유치했습니다. 핵심 구성 요소(PRIME-RL, SHARDCAST, TOPLOC, Protocol Testnet)는 오픈 소스로 공개되었습니다. (출처: 36氪)
강화 학습 선구자 Andrew Barto와 Richard Sutton, 튜링상 수상: Andrew Barto와 Richard Sutton은 강화 학습 분야의 기초를 다진 공헌(시간차 학습 포함)으로 튜링상을 수상했습니다. 그들의 연구는 AI에 지대한 영향을 미쳤으며, AlphaGo와 같은 프로젝트에서 구현되었습니다. 두 사람은 상금의 일부를 젊은 과학자들의 연구 자유 지원과 대학원생 장학금 설립에 사용할 계획입니다. (출처: WeChat)
새 교황, AI 혁명에 맞춰 명명… AI 차르, 4년 내 AI 100만 배 성장 예측: 새로 선출된 교황 레오 14세는 자신의 명명 일부가 AI가 가져온 “새로운 산업 혁명”이 인간 존엄성, 정의, 노동에 제기하는 도전에 대한 응답이며, 교회의 AI 윤리에 대한 관심을 보여준다고 밝혔습니다. 미국 초대 “AI 및 암호화폐 차르”인 David Sacks는 모델, 칩, 컴퓨팅 파워의 기하급수적인 발전으로 인해 AI 능력이 4년 안에 100만 배 증가할 것이라고 예측하며, 기하급수적인 성장과 그 파괴적인 영향력을 이해하는 것의 중요성을 강조했습니다. (출처: WeChat)
🎯 동향
Alibaba Qwen3 기술 보고서, 훈련 세부 정보 공개: 알리바바 클라우드가 Qwen3 기술 보고서를 발표하여, 소형 모델에 대한 대규모 데이터 투입 및 다단계 후처리 훈련(예: CoT, RL)을 포함한 36조 토큰에서의 훈련 과정을 상세히 설명했습니다. 모델은 MathArena 등 벤치마크에서 뛰어난 성능을 보였지만, 커뮤니티에서는 채팅 템플릿에 버그가 있고 비추론 작업에서는 Mistral Medium 3보다 성능이 떨어진다는 지적도 나왔습니다. (출처: cognitivecompai, rishdotblog, Dorialexander, teortaxesTex, qtnx_, nrehiew_, Reddit r/LocalLLaMA)
미국 의회, 10년 내 주(州) 차원 AI 규제 중단 고려: 미국 하원 상무위원회의 텍스트 초안에는 AI 혁신을 저해하는 복잡한 주(州) 차원 규제를 피하기 위해 10년 동안 각 주의 AI 규제를 중단할 것을 제안하는 내용이 포함되어 있습니다. 이는 AI 규제가 연방 차원에서 이루어져야 한다고 주장하는 일부 주(州) 관리들의 지지를 얻었습니다. (출처: ylecun, pmddomingos, jd_pressman, Reddit r/artificial)
코딩 도우미, ‘항상 켜져 있는’ 에이전트로 발전: 코딩 도우미는 많은 프롬프트와 수동 지원이 필요한 페어 프로그래머에서 벗어나, 백그라운드에서 버그와 취약점을 지속적으로 검색하는 ‘항상 켜져 있는’ 에이전트로 발전하고 있습니다. (출처: steph_palazzolo)
AI 분야 새로운 개념 등장: AI 연구 분야에서 여러 새로운 개념이 등장했습니다. SakanaAI의 “Continuous Thought Machines”(시간 요소 강조), Salesforce의 “Elastic Reasoning”(사고와 해결 단계 분리), 알리바바의 “ZeroSearch”(LLM을 시뮬레이션 검색 엔진으로 사용), 그리고 칭화 대학의 “Absolute Zero”(완전한 자기 대국 학습) 등이 포함됩니다. (출처: TheTuringPost)
콰이쇼우(快手) Kling 2.0 영상 모델 정상 차지: 콰이쇼우(快手)가 출시한 Kling 2.0이 Artificial Analysis의 영상 생성 순위에서 Veo 2와 Runway Gen 4를 제치고 선두적인 이미지-투-비디오 모델이 되었습니다. 커뮤니티 사용자들은 그 성능을 인정했습니다. (출처: scaling01)
OpenAI GPT-4.1 사용자 선호도 테스트에서 Claude 3.5 Sonnet 앞서: 사용자 선호도 테스트 결과, OpenAI의 GPT-4.1(심지어 4.1-mini 포함)이 사용자 경험 면에서 Claude 3.5 Sonnet보다 앞서는 것으로 나타났습니다. (출처: imjaredz)
AMD와 NVIDIA, AI 소프트웨어 개발 경쟁 심화: GitHub 활동에 따르면, AMD의 ROCm PyTorch 팀이 제출한 Pull Request 수가 NVIDIA의 PyTorch 기술 책임자를 따라잡고 있으며, 이는 하위 AI 하드웨어 및 소프트웨어 개발 분야에서 경쟁이 심화되고 있음을 보여줍니다. (출처: zacharynado)
Anthropic 새 모델 “claude-neptune” 안전 테스트 진행 중: Anthropic이 새 모델 “claude-neptune”에 대한 안전 테스트를 진행 중이라는 보도가 나왔으며, 이는 새로운 모델 출시가 임박했음을 시사합니다. (출처: scaling01)
Gemini 2.5 Pro 무료 API 접근, 높은 수요로 인해 일시 중단: 엄청난 수요로 인해 Google은 개발자들이 애플리케이션을 지속적으로 확장할 수 있도록 Gemini 2.5 Pro 무료 계층에 대한 API 접근을 일시적으로 중단했습니다. 이 모델은 Google AI Studio에서 계속 무료로 사용할 수 있습니다. (출처: matvelloso)
Firefox, WASM에 llama.cpp 통합 탐색: Firefox가 GitHub에서 WebAssembly (WASM)에 llama.cpp 라이브러리를 통합하는 실험을 진행 중입니다. 이는 향후 사용자가 브라우저에서 직접 로컬 LLM을 실행할 수 있음을 의미할 수 있습니다. (출처: ClementDelangue, ggerganov)
AMD Ryzen AI Max+ PRO 395 LLM 벤치마크 테스트: Linux에서 AMD Ryzen AI Max+ PRO 395에 대한 LLM 벤치마크 테스트 결과, 성능이 RTX 4060 Ti보다 낮은 것으로 나타났습니다. 커뮤니티에서는 테스트가 CPU 성능만 반영했을 수 있다고 지적하며, iGPU 성능, VRAM 이점, 그리고 현재 Intel GPU의 FP8, Flash Attention 및 메모리 할당 호환성 문제에 대해 논의했습니다. (출처: Reddit r/LocalLLaMA)
🧰 도구
Minions Secure Chat 오픈 소스 프로토콜 발표, 암호화된 클라우드 LLM 채팅 구현: “Minions Secure Chat”이라는 오픈 소스 프로토콜이 발표되었습니다. 이는 30B+ 매개변수 모델에서도 매우 낮은 지연 시간(<1%)으로 종단 간 암호화된 클라우드 LLM 채팅을 구현하는 것을 목표로 합니다. 이 프로토콜은 클라우드 서비스 제공업체가 메시지 내용을 볼 수 없도록 보장하며, 추론은 안전한 GPU enclave에서 수행되어 기밀성을 보장합니다. (출처: realDanFu, ollama, rebeccatqian, code_star)
DSPy, 임의 길이 텍스트 재귀 요약 구현: DSPy를 사용하여 구축된 프로그램이 시연되었는데, 이는 임의 길이의 텍스트를 재귀적으로 요약할 수 있습니다. 이 프로그램은 목차를 구축하고, 내용을 청크로 분할하여 각 부분을 병렬로 처리함으로써 긴 문서를 처리하는 범용적인 솔루션을 제공합니다. (출처: lateinteraction)
Runway AI 영상 생성, 영화 수준 제어 및 참조 기능 추가: Runway가 Gen-4 영상 생성 모델에 새로운 기능을 출시했습니다. 20가지 이상의 영화 수준 카메라 제어, 다중 요소 참조 및 융합, 복잡한 움직임에 대한 더 부드러운 처리가 포함됩니다. 향상된 참조 기능은 객체 배치 정확도도 높였습니다. (출처: c_valenzuelab, TomLikesRobots)
OpenMemory MCP 출시, AI 에이전트에 로컬 비공개 메모리 제공: OpenMemory MCP가 출시되어 MCP 호환 AI 클라이언트(예: Cursor, Claude Desktop)를 위한 비공개, 로컬, 영구 메모리 계층을 제공합니다. 이를 통해 다양한 AI 도구가 공유 메모리를 안전하고 비공개적으로 읽고 쓸 수 있으며, 클라우드 서비스에 의존하지 않고 사용자 머신에서 완전히 실행됩니다. (출처: omarsar0)
HeyGen, 음성 미러링 기능 출시: HeyGen이 음성 미러링(Voice Mirroring) 기능을 출시하여 사용자가 AI 생성 오디오에서 특정 음성 스타일이나 특징을 복제할 수 있게 했습니다. (출처: Ronald_vanLoon)
Step1X-3D 오픈 소스 프레임워크 발표, 제어 가능한 3D 에셋 생성 구현: StepFun AI가 Hugging Face에 Step1X-3D를 발표했습니다. 이는 고품질의 제어 가능한 텍스처 포함 3D 에셋 생성을 위한 오픈 소스 프레임워크입니다. (출처: huggingface, _akhaliq, reach_vb)
Hugging Face Whisper 전사 속도 향상: Hugging Face가 vLLM 기반으로 NVIDIA GPU에 최적화된 Whisper 전사(transcription) 엔드포인트를 출시하여 속도가 최대 8배 향상되었으며, 더 낮은 비용으로 더 나은 성능을 제공합니다. (출처: ClementDelangue, huggingface, vllm_project)
LlamaIndex 메모리 API 업데이트, 장단기 기억 융합 지원: LlamaIndex가 메모리 API를 업데이트하여 유연성을 높였으며, 플러그인 가능한 모듈(정적, 사실 추출, 벡터 메모리)을 통해 단기 채팅 기록과 장기 메모리를 융합할 수 있게 했습니다. (출처: jerryjliu0)
NVIDIA, Python 네이티브 GPU 프로그래밍 지원하는 CUTLASS 4.0 발표: NVIDIA가 Python 네이티브 GPU 프로그래밍을 지원하는 라이브러리인 CUTLASS 4.0을 발표했습니다. 이번 업데이트는 커널 개발 및 ML과 GPU 프로그래밍 분야의 새로운 아이디어 탐색을 가속화하는 것을 목표로 합니다. (출처: marksaroufim, tri_dao)
WeClone 오픈 소스 프로젝트, 채팅 기록으로 디지털 아바타 생성: GitHub에서 인기 있는 오픈 소스 프로젝트인 WeClone은 위챗(微信) 채팅 기록을 통해 디지털 아바타를 생성하는 솔루션을 제공합니다. 대규모 언어 모델을 미세 조정하여 개인 대화 스타일을 포착하고, 이를 위챗, QQ, Telegram 등 채팅 봇에 연결하며, 개인 정보 필터링 기능도 포함합니다. (출처: GitHub Trending)
Google Maps Scraper 오픈 소스 도구, 지도 데이터 스크랩: GitHub에서 인기 있는 오픈 소스 도구로, Google Maps 목록 데이터를 스크랩하는 데 사용됩니다. 명령줄, 웹 UI, REST API 인터페이스를 제공하며, 상점 이름, 주소, 연락처 정보, 평점, 리뷰 등을 추출할 수 있고, 이메일 추출 및 “빠른 모드”도 지원합니다. (출처: GitHub Trending)
OpenWebUI 사용자, 여러 기술 문제 보고: OpenWebUI 사용자들은 Modelfile 매개변수(예: num_ctx)가 무시되어 충돌이 발생하거나, 업데이트 후 로컬 네트워크에서 UI에 접근할 수 없거나, 특정 모델 사용 시 OpenAI 내장 웹 검색을 사용할 수 없거나, 이전 채팅 세션에서 시간 초과 문제가 발생하는 등 여러 기술적 문제를 보고했습니다. (출처: Reddit r/OpenWebUI)
철도 표면 검사 로봇: RailScan이라는 다기능 로봇이 언급되었는데, 이는 철도 표면 검사 작업에 사용되며 AI와 로봇 기술의 산업 응용 사례입니다. (출처: Ronald_vanLoon)
3D 프린팅 건축 로봇: 3D 프린팅 기술이 로봇과 결합하여 건축 분야에 적용되고 있습니다. 예를 들어 3D 프린팅 건설을 수행하는 것은 로봇과 AI의 자동화 건설 분야 발전을 보여줍니다. (출처: Ronald_vanLoon)
임베디드 AI 로봇: 복잡한 환경을 원활하게 탐색하고 작업을 정밀하게 수행할 수 있는 자율적인 AI 기반 로봇이 언급되었는데, 이는 현실 세계 응용 분야에서 임베디드 AI 및 로봇 기술의 잠재력을 보여줍니다. (출처: Ronald_vanLoon)
생체 모방 로봇: 버섯에 로봇 몸체를 부여한 후 기어가는 법을 배웠다는 연구가 언급되었는데, 이는 생물학적 영감이 로봇 기술 발전을 어떻게 이끌 수 있는지 보여줍니다. (출처: Ronald_vanLoon)
📚 학습
AI 학습 리소스 모음: 커뮤니티에서 다양한 AI 학습 리소스를 공유했습니다. @dair_ai 리소스에 대한 긍정적인 피드백, AI 평가에 대한 온라인 마스터 클래스 및 도서 워크숍, LLM 추론 영상 가이드, Agentic AI와 일반 AI의 차이 설명, 무료 RLHF 도서, 데이터 처리 및 GenAI 디버깅을 사용한 데이터 분석 과정 모듈, AI 코드 인텔리전스 활동, LLM 작동 원리 설명 인포그래픽 등이 포함됩니다. (출처: dair_ai, HamelHusain, omarsar0, bobvanluijt, natolambert, DeepLearningAI, l2k, Ronald_vanLoon, Reddit r/deeplearning, Reddit r/artificial)
LangChain Interrupt 행사 및 워크숍: LangChain이 Interrupt 행사를 개최했으며, 여기에는 신뢰할 수 있는 AI 에이전트 구축에 대한 워크숍이 포함되었습니다. 내용은 LangGraph를 사용한 에이전트 워크플로우 설계, 인간-기계 협업, LangSmith를 활용한 관측 가능성 및 평가 등을 다루었습니다. Cisco는 LangGraph와 LangSmith를 사용하여 구축한 텍스트-투-SQL 에이전트를 시연했습니다. (출처: LangChainAI, hwchase17)
RL과 비디오 게임 워크숍 공지: RLC 2025 학회에서 강화 학습과 비디오 게임 워크숍을 개최할 예정이며, 복잡한 환경, 다중 에이전트 시나리오, 콘텐츠 생성 등 게임 관련 주제에 대한 논문을 모집하고 있습니다. 확정된 연사도 발표되었습니다. (출처: Reddit r/MachineLearning)
mlabonne/llm-course GitHub 저장소, 포괄적인 LLM 학습 로드맵 제공: GitHub에서 인기 있는 저장소인 mlabonne/llm-course는 기초 지식, LLM 과학(미세 조정, 양자화, 평가), LLM 엔지니어링(실행, RAG, 배포, 보안)을 포함하는 포괄적인 LLM 학습 과정 및 로드맵을 제공하며, 관련 코드 노트 및 참고 자료도 포함합니다. (출처: GitHub Trending)
Qwen3 Base GRPO 고급 노트북 발표: Qwen3 Base 모델을 위한 새로운 고급 GRPO(일반화 정책 최적화) 노트북이 발표되었습니다. 내용은 모델의 추론 능력 향상을 위한 미세 조정 방법, 근접성 점수, GRPO 템플릿, OpenR1 데이터셋, 사전 미세 조정을 통한 RL 프로세스 최적화 등을 다룹니다. (출처: danielhanchen)
TRL 라이브러리, GRPO 안정화 기법 통합: Prime Intellect가 개발한 새로운 GRPO 안정화 기법이 인기 있는 Transformer Reinforcement Learning (TRL) 라이브러리에 통합되었습니다. 최신 버전을 설치하면 사용할 수 있으며, GRPO 훈련의 안정성을 높이는 것을 목표로 합니다. (출처: ClementDelangue)
💼 비즈니스
Perplexity AI, 5억 달러 투자 유치 임박, 기업 가치 140억 달러 달성: AI 검색 스타트업 Perplexity AI가 Accel이 주도하는 5억 달러 규모의 자금 조달 라운드를 거의 완료했으며, 기업 가치는 140억 달러에 달할 것으로 보도되었습니다. 이는 Google과 OpenAI의 경쟁에도 불구하고 Perplexity가 강력한 자본 지원을 확보했음을 보여줍니다. (출처: TheRundownAI, Reddit r/ClaudeAI, 36氪)
NVIDIA, 사우디아라비아와 협력하여 AI 공장 건설: NVIDIA가 사우디아라비아 공공 투자 기금의 AI 자회사 HUMAIN과 협력하여 사우디에 “AI 공장”을 건설할 계획이라고 발표했습니다. NVIDIA는 인프라와 전문 지식을 제공하여 사우디가 글로벌 AI 리더가 되도록 지원할 것입니다. (출처: nvidia)
WizardLM 팀, Microsoft 떠나 텐센트 혼원 합류: WizardLM 팀은 팀장인 Can Xu를 포함하여 Microsoft를 떠나 텐센트 혼원(腾讯混元)에 합류했습니다. 이전에 텐센트 혼원-Turbos 모델은 순위에서 상위권(8위)을 차지했으며, 이번 인재 이동은 대형 AI 연구소 간의 인재 경쟁에 대한 논의를 불러일으켰습니다. (출처: andrew_n_carr, cognitivecompai, teortaxesTex, Sentdex, WizardLM_AI, madiator)
Johnson & Johnson, 제약 사업에 생성형 AI 광범위 적용: Johnson & Johnson은 약 900건의 내부 실험을 거친 후, 생성형 AI를 의약품 개발 가속화, 공급망 위험 예측, 임상 시험 간소화, 영업 및 직원 서비스 지원 등 제약 사업의 여러 단계에 광범위하게 적용했습니다. (출처: DeepLearningAI)
Somite AI 투자 유치, 인간 세포 기초 모델 구축: Somite AI 회사는 인간 세포를 위한 기초 모델인 “DeltaStem”을 구축하고 있으며, 세포 신호 데이터를 더 빠르게 생성하는 기술을 개발하고 있습니다. 이 회사는 590만 달러의 투자를 유치했습니다. (출처: saranormous, finbarrtimbers)
🌟 커뮤니티
사용자들, AI 모델 품질 저하 및 Sycophancy 현상에 불만: 많은 사용자들이 현재 AI 모델 품질 저하에 대한 불만을 표출하고 있으며, 특히 ChatGPT는 “아첨”(과도하게 긍정적이거나 아부하는 태도), 게으름, 환각 증가로 비난받고 있습니다. 일부 사용자들은 이로 인해 구독 취소를 고려하고 있으며, 다른 사용자들은 사용자 정의 지침이 효과적인지 또는 소셜 미디어의 불만이 과장된 것인지 논의하고 있습니다. (출처: Reddit r/ArtificialInteligence, Reddit r/ChatGPT)
AI 윤리 및 책임 논의: AI 결정 오류, 누가 책임지나?: AI의 자율적인 결정으로 인한 오류 발생 시 누가 책임을 져야 하는지에 대한 커뮤니티의 광범위한 논의가 있었습니다. AI를 소유한 회사가 책임져야 한다는 의견(부모가 자녀에게, 운전자가 자율주행차에 책임지는 것과 유사), 미래에는 AI 자체가 책임을 질 수 있다는 의견, 인간 감독이 필요하다는 의견, 그리고 AI로부터 이익을 얻는 회사가 책임져야 한다는 의견 등이 포함됩니다. (출처: Reddit r/ArtificialInteligence)
AI가 교육 및 고용에 미치는 영향: 교사의 AI 채점 사용 논란: 교사가 AI를 사용하여 학생 과제를 채점하는 것에 대한 논의는 논란을 불러일으켰습니다. 일부는 학생을 격하하거나 잠재적인 시대착오를 예고한다고 우려하는 반면, 반대 의견은 AI가 도구일 뿐이며 적시 피드백을 제공할 수 있고 시험 목적이 다양하다고 주장합니다. 커뮤니티는 또한 AI가 고용에 미치는 더 광범위한 영향과 사용자가 AI가 완전히 대체하기를 바라는 특정 업무 작업에 대해 논의했습니다. (출처: Reddit r/ArtificialInteligence, Reddit r/ArtificialInteligence)
LLM 신뢰성 우려: 특정 데이터 소스 처리 성능 저조: 사용자들은 LLM이 특정하고 파편화된 데이터 소스(예: 법률 문서)를 처리할 때, 권위 있게 들리지만 사실이 부정확하거나 모호한 내용을 출력하는 것에 대해 실망감을 표했습니다. LLM은 일반적인 요약이나 코딩에서는 잘 작동하지만, 정확한 단일 데이터 처리가 필요한 작업에서는 신뢰성이 의문시됩니다. (출처: Reddit r/artificial)
AI 하드웨어 지정학: 미국 상원의원, 고급 GPU에 지리 추적 내장 요구 제안: 미국 상원의원의 한 제안은 고급 GPU(예: RTX 4090)에 지리 추적 기능을 내장하여 외국 정부가 사용하는 것을 방지할 것을 요구했습니다. 이는 정부의 과도한 개입, 잠재적인 원격 비활성화 기능, 하드웨어 DRM에 대한 커뮤니티의 우려를 불러일으켰습니다. (출처: Reddit r/LocalLLaMA)
젊은이들, ChatGPT로 생활 결정 보조: Sam Altman은 젊은 세대가 생활 결정을 내리는 데 ChatGPT를 점점 더 많이 사용하고 있다고 지적했습니다. 일부는 이를 긍정적인 현상(인간 자원이 부족할 때 조언을 구하는 것)으로 보지만, 다른 이들은 신뢰할 수 없을 수 있는 LLM에 중요한 선택을 의존하는 것에 대해 우려하고 있습니다. (출처: Reddit r/ChatGPT)
AI 산업 인식 및 전략 논의: 커뮤니티 논의에는 Meta가 다른 주요 AI 연구소에 비해 뒤처진다고 여겨지는 이유, 소형 모델 미세 조정과 프롬프트 엔지니어링의 가치 균형, AI 회사의 기밀성, “검색”이 AI 에이전트의 핵심 해자라는 관점 등이 포함되었습니다. (출처: Reddit r/MachineLearning, cto_junior, madiator, Dorialexander)
💡 기타
중국, 4세대 양자 제어 시스템 발표: 중국이 500개 이상의 큐비트를 지원하는 4세대 양자 제어 시스템을 발표했습니다. 이는 양자 컴퓨팅 기술의 최신 발전을 나타냅니다. (출처: Ronald_vanLoon)
국방 분야 AI 응용: 중국, DeepSeek 사용하여 스텔스 전투기 개발: 중국이 DeepSeek AI 기술을 사용하여 6세대 스텔스 전투기(J-35, J-50) 개발을 지원하고 있다는 보도가 나왔습니다. (출처: Ronald_vanLoon)
METACOG-25 프로젝트 소개 영상 발표: METACOG-25 프로젝트 소개 영상이 발표되었으며, 이는 AI 연구 또는 개발 분야의 새로운 발전을 예고합니다. (출처: Reddit r/deeplearning)
Hugging Face 플랫폼 업데이트: 컬렉션 안의 컬렉션 및 PyTorch 공식 계정: Hugging Face Hub는 “컬렉션 안의 컬렉션” 기능을 출시하여 리소스를 더 세분화하여 구성할 수 있게 했습니다. 동시에 PyTorch는 이제 플랫폼에 공식 계정을 갖게 되었습니다. (출처: ClementDelangue, Reddit r/LocalLLaMA)
