키워드：AI 추론 능력, 대형 언어 모델, 애플 AI 연구, 다중 회화, 로그 선형 어텐션, AI 의료, AI 상용화, 하노이 탑 테스트 AI 추론, 클로드 4 오푸스 보안 취약점, 메타 AI 어시스턴트 유료 구독, 구글 미라스 프레임워크, 바이트댄스 AI 전략
🔥 포커스
Apple, AI 추론 능력 연구 보고서 발표하며 “진정한 사고 아니다” 의문 제기하며 논란: Apple의 최신 연구 논문 《생각의 환상》은 하노이의 탑과 같은 퍼즐 테스트를 통해 o3-mini, DeepSeek-R1, Claude 3.7을 포함한 대형 언어 모델(LLM)이 복잡한 문제를 처리할 때 “추론”이 실제 사고라기보다는 패턴 매칭에 가깝다고 지적했습니다. 작업 복잡성이 특정 임계값을 초과하면 모델 성능이 완전히 붕괴되어 정확도가 0으로 떨어집니다. 또한 연구에 따르면 문제 해결 알고리즘을 제공하더라도 모델 성능은 크게 향상되지 않았으며, 모델이 붕괴점에 가까워질수록 스스로 생각하는 노력을 줄이는 “추론 노력 역스케일링” 현상도 관찰되었습니다. 이 보고서는 광범위한 논의를 불러일으켰습니다. 일각에서는 Apple이 자체 AI 개발이 더디기 때문에 경쟁사를 폄하한다는 의견이 있으며, 논문의 방법론에 의문을 제기하는 시각도 있습니다. 예를 들어 하노이의 탑은 이상적인 추론 능력 테스트 기준이 아니며, 모델이 작업이 너무 번거로워서 능력이 부족해서가 아니라 “포기”했을 수도 있다는 것입니다. 그럼에도 불구하고, 이 연구는 현재 LLM이 장기 의존성 및 복잡한 계획 수립 능력에 한계가 있음을 강조하며, 최종 답변만 볼 것이 아니라 추론 능력을 평가하는 중간 과정에 주목할 것을 촉구했습니다 (출처: jonst0kes, omarsar0, Teknium1, nrehiew_, pmddomingos, Yuchenj_UW, scottastevenson, scaling01, giffmana, nptacek, andersonbcdefg, jeremyphoward, JeffLadish, cognitivecompai, colin_fraser, iScienceLuvr, slashML, Reddit r/MachineLearning, Reddit r/LocalLLaMA, Reddit r/artificial, Reddit r/artificial)
AI 대형 모델, 다중 턴 대화 능력 의문 제기, 성능 평균 39% 저하: 최신 연구에서 20만 건 이상의 시뮬레이션 실험을 통해 15개 최상위 대형 모델의 다중 턴 대화 성능을 평가한 결과, 모든 모델의 다중 턴 대화 성능이 단일 턴 대화보다 현저히 낮았으며, 6가지 생성 작업에서 평균 39% 저하된 것으로 나타났습니다. 연구에 따르면, 대형 모델은 첫 번째 답변에서 너무 일찍 최종 해결책을 생성하려는 경향이 있으며, 이후 대화에서는 이 초기 결론에 의존하여 방향이 잘못되면 후속 프롬프트로도 수정하기 어렵다는 “대화 미아” 현상이 나타났습니다. 이는 사용자가 대형 모델과 다중 턴 상호작용을 통해 점진적으로 답변을 개선하고자 할 때, 첫 번째 답변에 편향이 있다면 대화를 다시 시작하는 것이 낫다는 것을 의미합니다. 이 연구는 현재 주로 단일 턴 대화 평가 모델 성능에 기반한 벤치마크에 도전장을 내밀었습니다 (출처: 신즈위안(新智元))
MIT 등 기관, 로그 선형 어텐션 메커니즘 제안, 장기 시퀀스 처리 효율 향상 목표: MIT, 프린스턴, CMU 및 Mamba 저자 Tri Dao 등 연구진이 공동으로 “로그 선형 어텐션(Log-Linear Attention)”이라는 새로운 메커니즘을 제안했습니다. 이 메커니즘은 Fenwick 트리를 이용한 분할 구조를 마스크 행렬 M에 도입하여 어텐션 계산 복잡도를 시퀀스 길이 T에 대해 O(TlogT)로 최적화하고 메모리 복잡도를 O(logT)로 낮추는 것을 목표로 합니다. 이 방법은 Mamba-2, Gated DeltaNet 등 다양한 선형 어텐션 모델에 원활하게 적용될 수 있으며, 맞춤형 Triton 커널을 통해 효율적인 하드웨어 실행을 구현합니다. 실험 결과, 로그 선형 어텐션은 효율성을 유지하면서 다중 쿼리 연관 기억, 장문 텍스트 모델링 등 작업에서 성능 향상을 보여 기존 어텐션 메커니즘이 장기 시퀀스를 처리할 때 발생하는 제곱 복잡도 병목 현상을 해결할 수 있을 것으로 기대됩니다 (출처: 신즈위안(新智元), TheTuringPost)
Google, Miras 프레임워크 및 새로운 시퀀스 모델 3종 제안, Transformer에 도전: Google 연구팀은 Transformer와 RNN 등 시퀀스 모델의 관점을 통합하는 Miras라는 새로운 프레임워크를 제안했습니다. 이들은 이러한 모델들이 모두 특정 “내재적 기억 목표”(즉, 어텐션 편향)를 최적화하는 연관 기억 시스템이라고 주장합니다. 이 프레임워크는 “망각 게이트”가 아닌 “보존 게이트”를 강조하며, 어텐션 편향, 기억 아키텍처 등 네 가지 핵심 설계 차원을 도입합니다. 이 프레임워크를 기반으로 Google은 Moneta, Yaad, Memora 세 가지 새로운 모델을 발표했습니다. 이 모델들은 언어 모델링, 상식 추론 및 기억 집약적 작업에서 우수한 성능을 보였으며, 예를 들어 Moneta는 언어 모델링 PPL 지표에서 23% 향상되었고, Yaad는 상식 추론 정확도에서 Transformer보다 7.2% 뛰어났습니다. 이 모델들은 매개변수 수를 40% 줄였고, 훈련 속도는 RNN보다 5~8배 향상되어 특정 작업에서 Transformer를 능가할 잠재력을 보여주었습니다 (출처: 신즈위안(新智元))
🎯 동향
최고 수학자들, o4-mini 비밀 테스트, AI의 놀라운 수학적 추론 능력 선보여: 최근 30명의 세계적인 수학자들이 미국 캘리포니아 버클리에서 비밀 회의를 열고 OpenAI의 추론 대형 모델 o4-mini에 대한 이틀간의 수학 능력 테스트를 진행했습니다. 그 결과, 이 모델은 매우 도전적인 수학 문제들을 해결할 수 있었으며, 그 성능은 참석한 수학자들을 놀라게 하여 “수학 천재에 가깝다”고 평가받았습니다. o4-mini는 관련 분야 문헌을 빠르게 습득할 뿐만 아니라, 스스로 문제를 단순화하여 시도하고 결국 정확하고 창의적인 해결책을 제시했습니다. 이번 테스트는 AI가 복잡한 수학적 추론 분야에서 엄청난 잠재력을 가지고 있음을 부각시켰으며, 동시에 AI의 과도한 자신감과 미래 수학자의 역할에 대한 논의를 촉발시켰습니다. (출처: 36커(36氪))
AI 연구, 강화 학습 보상 메커니즘 밝혀: 결과보다 과정 중요, 오답도 모델 향상 가능: 중국인민대학과 Tencent 연구진은 대형 언어 모델이 강화 학습에서 보상 노이즈에 강인성을 보이며, 일부 보상이 뒤집히더라도(예: 정답 0점, 오답 1점) 모델의 다운스트림 작업 성능에 거의 영향을 미치지 않는다는 사실을 발견했습니다. 연구에 따르면 강화 학습이 모델 능력을 향상시키는 핵심은 정답에만 보상하는 것이 아니라 모델이 고품질의 “사고 과정”을 생성하도록 유도하는 데 있습니다. 모델 출력에서 핵심적인 사고 단어의 출현 빈도(Reasoning Pattern Reward, RPR)에 보상함으로써 답의 정오답과 관계없이 수학 등 과제에서 모델 성능을 크게 향상시킬 수 있었습니다. 이는 AI의 향상이 적절한 사고 경로를 학습하는 데서 비롯되며, 기초적인 문제 해결 능력은 이미 사전 훈련 단계에서 획득했음을 시사합니다. 이 발견은 보상 모델 보정을 개선하고, 개방형 작업에서 소형 모델이 강화 학습을 통해 사고 능력을 얻는 데 도움이 될 수 있습니다 (출처: 36커(36氪), teortaxesTex)
AI 의료 응용 가속화, DeepSeek 등 모델 진료 전 과정 지원: AI 대형 모델이 의료 산업에 빠르게 침투하여 과학 연구, 대중 과학 상담, 진료 후 관리, 보조 진료 등 다양한 분야를 포괄하고 있습니다. DeepSeek의 경우, 이미 수백 개의 병원에서 과학 연구 보조용으로 사용되고 있습니다. Ant Digital, Neusoft, iFLYTEK 등 기업들은 의료 전문 대형 모델 및 솔루션을 잇달아 출시하고 있습니다. 예를 들어, Ant Group은 상하이 런지 병원과 협력하여 전문 AI 에이전트를 구축했으며, Neusoft는 8대 의료 시나리오를 포괄하는 “톈이(添翼)” AI 지원 시스템을 출시했습니다. AI의 의료 응용 전망은 밝지만, 여전히 “환각” 문제, 데이터 품질 및 보안, 불분명한 비즈니스 모델 등의 과제에 직면해 있습니다. 현재 일체형 기기를 통한 사유화 배포가 상용화 탐색 방향 중 하나로 떠오르고 있습니다. (출처: 36커(36氪))
사라진 OpenAI 공동 창업자 Ilya Sutskever, 토론토 대학교 졸업 연설에서 AI 시대 생존 법칙 설파: OpenAI 전 수석 과학자이자 공동 창업자인 Ilya Sutskever가 OpenAI를 떠난 후 처음으로 공개 석상에 모습을 드러내, 모교인 토론토 대학교에서 명예 이학박사 학위를 받고 연설했습니다. 그는 AI가 결국 인간이 할 수 있는 모든 일을 해낼 것이라고 예측하며, 현실을 받아들이고 현재를 개선하는 데 집중하는 마음가짐이 중요하다고 강조했습니다. 그는 AI가 가져올 진정한 도전은 전례 없고 극히 심각하며, 미래는 오늘날과 매우 다를 것이라고 말했습니다. 그는 졸업생들에게 AI의 발전에 관심을 갖고 그 능력을 이해하며, AI가 가져올 거대한 도전을 해결하는 데 적극적으로 참여할 것을 독려했습니다. 이는 모든 사람의 삶과 관련된 문제이기 때문입니다. (출처: 퀀텀비트(量子位), Yuchenj_UW)
연구 결과, “직접 답변” 프롬프트가 대형 모델 정확도 낮출 수 있으며, 사고의 연쇄 프롬프트 효과도 상황에 따라 제한적: 와튼 스쿨 등 기관의 최신 연구는 대형 언어 모델(LLM)의 프롬프트 전략을 평가한 결과, OpenAI CEO Altman이 선호하는 “직접 답변” 프롬프트 단어가 GPQA Diamond 데이터셋(대학원 수준 전문가 추론 문제) 테스트에서 모델 정확도를 현저히 낮출 수 있음을 발견했습니다. 동시에, 추론 모델(예: o4-mini, o3-mini)의 경우 사용자 프롬프트에 사고의 연쇄(CoT) 명령을 추가해도 정확도 향상은 제한적인 반면 시간 비용은 크게 증가했습니다. 반면, 비추론 모델(예: Claude 3.5 Sonnet, Gemini 2.0 Flash)의 경우 CoT 프롬프트가 평균 점수를 높일 수는 있지만 답변의 불안정성을 증가시킬 수도 있습니다. 연구에 따르면 많은 최첨단 모델에는 이미 추론 과정이나 CoT 관련 프롬프트가 내장되어 있어 사용자가 기본 설정을 직접 사용하는 것이 이미 더 나은 선택일 수 있으며, 이러한 지침을 추가할 필요가 없을 수도 있습니다. (출처: 퀀텀비트(量子位))
Meta AI 어시스턴트 월간 활성 사용자 10억 명 돌파, Zuckerberg 향후 유료 구독 서비스 출시 가능성 시사: Meta CEO Zuckerberg는 연례 주주총회에서 자사 AI 어시스턴트 Meta AI의 월간 활성 사용자(MAU)가 10억 명에 달했다고 발표했습니다. 그는 동시에 Meta AI의 기능이 향상됨에 따라 향후 유료 추천이나 추가 컴퓨팅 파워 사용 등을 제공하는 유료 구독 서비스를 출시할 수도 있다고 밝혔습니다. 이는 이전에 Meta가 ChatGPT Plus와 유사한 유료 서비스 테스트를 계획하고 있다는 보도와 일치합니다. AI 대형 모델의 높은 운영 비용과 자본 시장의 AI 투자 수익에 대한 관심에 직면하여 Meta AI의 상업화는 필연적인 추세가 되었습니다. 특히 Llama 4의 성능이 기대에 미치지 못하고 오픈 소스 모델 경쟁이 심화되는 상황에서 Meta는 AI 전략을 연구 중심에서 소비자 제품 및 상업화에 더 중점을 두는 방향으로 조정하고 있습니다. (출처: 산이생활(三易生活))
Sakana AI, 일본 금융 대형 모델 벤치마크 EDINET-Bench 공개: Sakana AI가 일본 금융 분야 대형 언어 모델(LLM) 성능 평가를 위한 벤치마크 “EDINET-Bench”를 공개했습니다. 이 벤치마크는 일본 금융청 전자공시시스템 EDINET의 연차보고서 데이터를 활용하여 회계 부정 감지 등 고급 금융 업무에서 AI의 능력을 측정하는 것을 목표로 합니다. 초기 평가 결과, 기존 LLM을 이러한 업무에 직접 적용했을 때 성능이 아직 실용적인 수준에 미치지 못했지만, 입력 정보를 최적화하면 성능 향상 가능성이 있는 것으로 나타났습니다. Sakana AI는 이 벤치마크와 연구 결과를 바탕으로 금융 업무에 더 적합한 특화 LLM을 개발할 계획이며, 관련 논문, 데이터셋, 코드를 공개하여 LLM의 일본 금융 산업 응용을 촉진할 것으로 기대하고 있습니다. (출처: SakanaAILabs)
AI, 대학 입시에서 다중 역할 수행: 스마트 지원, 스마트 고사 관리 및 시험장 안전: AI 기술이 대학 입시의 여러 단계에 깊숙이 통합되고 있습니다. 지원서 작성 측면에서夸克(Quark), Baidu 등 플랫폼은 AI 보조 지원 도구를 출시하여 심층 검색과 빅데이터 분석을 통해 수험생에게 맞춤형 대학 및 전공 추천, 모의 지원, 입시 동향 분석을 제공합니다. 고사 관리 측면에서는 AI가 스마트 시험 배정, 얼굴 인식 신원 확인, AI 실시간 시험장 부정행위 감시(장시성, 후베이성 등 이미 전면 시행)에 사용되며, 드론과 로봇개를 이용한 시험장 주변 환경 감시 및 안전 순찰을 통해 시험 운영 효율성을 높이고 시험장의 공정성을 보장하는 것을 목표로 합니다. (출처: IT시보(IT时报), PConline태평양과기(PConline太平洋科技))
기술 리더들, AI 미래 논의: 기회와 도전 공존, 경계 재정의 필요: 다수의 기술계 리더들이 최근 AI 발전에 대한 견해를 공유했습니다. Mary Meeker는 AI가 도구 상자에서 업무 파트너로 진화하고 있으며, Agent가 새로운 유형의 디지털 노동력이 될 것이라고 지적했습니다. Geoffrey Hinton은 인간의 능력에는 복제 불가능한 것이 없으며, AI가 감정과 인식을 가질 수 있다고 보았습니다. Kevin Kelly는 다수의 전용 소형 AI가 등장할 것이라고 예측하며, AI에 감정과 고통을 부여하는 것이 실질적인 의미가 있지만 AI가 세상을 전면적으로 지원하기까지는 시간이 걸릴 것이라고 말했습니다. DeepMind CEO Hassabis는 AI가 질병, 에너지 등 중대한 문제를 해결할 것으로 전망하면서도 남용 위험과 통제 문제를 경계해야 하며 국제 협력을 통해 표준을 제정해야 한다고 강조했습니다. 그들은 AI가 깊이 융합되고 기회와 도전이 공존하는 미래를 함께 그렸으며, 인간과 AI의 경계 및 상호작용 방식은 시급히 재정의되어야 합니다. (출처: 홍삼회(红杉汇))
골드만삭스 보고서: 미국 기업 AI 도입률 지속 상승, 대기업 특히 두드러져: 골드만삭스 2025년 2분기 AI 도입 추적 보고서에 따르면, 미국 기업의 AI 도입률은 2024년 4분기 7.4%에서 9.2%로 증가했으며, 이 중 직원 250명 이상 대기업의 도입률은 14.9%에 달했습니다. 교육, 정보, 금융 및 전문 서비스 산업의 도입률 증가폭이 가장 컸습니다. 보고서는 또한 반도체 산업의 매출 전망이 2026년 말까지 현재 수준보다 36% 증가할 것으로 예상하며, 분석가들은 이미 2025년 반도체 산업 및 AI 하드웨어 기업의 매출 전망을 상향 조정하여 AI 투자 열풍이 지속되고 있음을 반영했습니다. AI 도입이 가속화되고 있지만, 노동 시장에 미치는 현저한 영향은 아직 나타나지 않았으나, 이미 AI를 도입한 분야의 노동 생산성은 평균 약 23%-29% 향상되었습니다. (출처: 잉AI(硬AI))
AI 대형 모델 상용화 진전: 광고, 클라우드 서비스 주요 수익화 경로, 그러나 수익성은 여전히 과제: 국내외 기술 대기업들은 AI 분야에 막대한 투자를 하고 있으며, Baidu, Alibaba, Tencent 등 기업의 재무 보고서에 따르면 AI 관련 사업이 매출 성장을 견인하고 있습니다. AI 수익화는 주로 네 가지 방식으로 이루어집니다: 모델 즉 제품(예: AI 어시스턴트 구독), 모델 즉 서비스(MaaS, B2B 맞춤형 모델 및 API 호출), AI 즉 기능(주요 사업에 통합하여 효율성 향상), 그리고 “삽질꾼”(컴퓨팅 인프라). 이 중 MaaS와 AI 기반 주요 사업(예: 광고, 전자상거래)은 이미 초기 성과를 거두고 있으며, Baidu 스마트 클라우드, Alibaba Cloud AI 관련 매출이 크게 성장했고, Tencent AI는 광고 및 게임 사업을 향상시켰습니다. 그러나 높은 연구 개발 및 마케팅 비용(예: Doubao, Yuanbao의 프로모션 비용)과 C단 유료 습관 미형성, B단 가격 경쟁 심화 등의 요인으로 인해 AI 사업은 보편적으로 아직 투자 단계에 있으며, 안정적인 수익을 실현하지 못하고 있습니다. (출처: 딩자오(定焦))
Google CEO Pichai, AI 전략 해석: “문샷 싱킹”으로 추진, 인간 대체 아닌 강화 목표: Google CEO Sundar Pichai는 팟캐스트에서 회사의 AI 우선 전략을 심도 있게 설명했습니다. 그는 AI가 생산성 증폭기가 되어 기후 변화, 의료 건강 등 글로벌 난제를 해결하는 데 도움이 되어야 한다고 강조했습니다. Google의 AI 전략은 기술 혁신(예: DeepMind 통합, TPU 칩 자체 개발), 시장 수요(사용자는 더 스마트하고 개인화된 서비스 필요), 경쟁 압력 및 사회적 책임에 의해 공동으로 추진됩니다. Gemini 모델과 같은 핵심 제품은 기본적으로 다중 모드를 지원하며, 인간과 정보의 관계를 재정의하고 검색, 생산성 도구 및 콘텐츠 제작을 지원하는 것을 목표로 합니다. Google은 하드웨어(TPU), 플랫폼 알고리즘(TensorFlow 오픈 소스)에서 엣지 컴퓨팅에 이르는 완전한 AI 인프라를 구축하는 데 전념하고 있으며, 지능형 세계의 기본 운영 체제가 되는 것을 목표로 하는 동시에 AI 윤리 및 위험에 주의를 기울이고 글로벌 규제 협력을 추진하고 있습니다. (출처: 왕즈위안(王智远))
AI 앱 시장 5월 데이터: 글로벌 다운로드 감소, Tencent Yuanbao 광고 구매 및 다운로드 모두 반토막: 2025년 5월, 글로벌 AI 앱 양대 플랫폼 다운로드 수는 2억 8천만 건으로 전월 대비 16.4% 감소했습니다. ChatGPT, Google Gemini, DeepSeek, Doubao, PixVerse가 상위 5위를 차지했습니다. 중국 본토 시장 Apple 플랫폼 다운로드 수는 2884만 3천 건으로 전월 대비 5.6% 감소했으며, Doubao, Jmeng AI, Quark, DeepSeek, Tencent Yuanbao가 상위권을 차지했습니다. 주목할 점은 Tencent Yuanbao의 5월 광고 소재 투입량과 다운로드 수가 모두 크게 감소했으며, 이 중 소재 투입량 비중은 29%에서 16%로 감소했고, 다운로드 수는 전월 대비 44.8% 감소했습니다. Quark은 광고 구매 소재 순위에서 Tencent Yuanbao를 제치고 1위를 차지했습니다. DeepSeek 다운로드 수도 지속적으로 감소하고 있습니다. 분석가들은 DeepSeek의 인기 감소 및 경쟁 제품의 심층 검색 강화, 그리고 Tencent Yuanbao의 광고 투입력 급감이 주요 원인이라고 보고 있습니다. (출처: DataEye 응용 데이터 정보(DataEye应用数据情报))
AI 하드웨어 시장 잠재력 거대, OpenAI, Jony Ive와 손잡고 새로운 분야 개척: AI 하드웨어는 차세대 1조 달러 규모 시장으로 간주되며, OpenAI는 최근 전 Apple 최고 디자인 책임자 Jony Ive가 설립한 AI 하드웨어 스타트업 IO를 약 65억 달러에 인수하여 새로운 AI 장치를 개발하고 인간-컴퓨터 상호 작용 방식을 바꾸는 것을 목표로 하고 있습니다. 첫 번째 제품은 화면이 없는 “목걸이형 iPod Shuffle”과 유사하며, 착용형, 환경 인식 및 음성 상호 작용을 특징으로 하며 영화 《Her》의 AI 동반자에서 영감을 받았습니다. 이는 AI 거대 기업들이 모델 경쟁에서 배포 및 상호 작용 방식 경쟁으로 전환하고 있음을 의미합니다. 동시에 중국 내 AI 하드웨어 혁신도 활발하여 PLAUD NOTE 녹음 카드, Rokid 등 AI 안경, Ropet AI 애완동물 등이 세분화된 시장에서 진전을 이루고 있으며, 일반적으로 작은 틈새 시장, 높은 전문성을 선택하고 공급망 이점을 활용합니다. (출처: 혼돈대학(混沌大学))
AI 생성 광고 시장 폭발, 비용 1달러까지 하락, 스타트업 두각: AI 기술이 광고 산업을 뒤엎고 있으며, 제작 비용이 크게 절감되고 효율성이 현저히 향상되고 있습니다. Icon.com과 같은 AI 광고 생성 플랫폼은 최저 1달러의 비용으로 광고를 제작하고 30일 이내에 500만 달러의 ARR을 달성할 수 있습니다. Arcads AI는 5명으로 구성된 팀으로도 유사한 실적을 달성했습니다. 이러한 플랫폼은 AI를 통해 기획, 소재 생성(이미지, 텍스트, 비디오), 광고 집행 및 최적화를 원스톱으로 완료하여 “분 단위 아이디어, 시간 단위 광고 집행” 및 “1인 천면”의 정밀 마케팅을 실현합니다. Photoroom(AI 이미지 편집), AdCreative.ai(다양한 유형의 광고 크리에이티브), Jasper.ai(마케팅 콘텐츠 생성)와 같은 회사들도 두각을 나타내고 있습니다. 자본 시장은 이 분야에 높은 관심을 보이고 있으며, 최근 여러 건의 투자 유치 및 인수 합병이 발생하여 AI 광고 생성이 상업적 성공을 거두는 인기 분야가 되고 있음을 보여줍니다. (출처: 우야지능설(乌鸦智能说))
ByteDance AI 전략 가속화: 막대한 투자, 광범위한 애플리케이션, 고위 경영진 직접 지휘: ByteDance CEO Liang Rubo가 연초 회사 AI 전략이 “충분히 야심 차지 못했다”고 반성한 후, ByteDance는 신속하게 투자를 확대했습니다. 조직적으로는 AI Lab을 대형 모델 부서 Seed에 통합했고, 인재 면에서는 고액 연봉 “Top Seed 신입 채용 계획”을 시작했으며, 제품 면에서는 CatBox, Xinghui를 Doubao App에 통합하고 Agent 제품 “Kouzi”를 출시했으며 AI 안경 프로젝트를 추진하고 있습니다. ByteDance는 “App 공장” 모델을 이어가며 채팅, 가상 동반자, 창작 도구 등 분야를 포괄하는 20개 이상의 AI 애플리케이션을 집중적으로 출시하고 해외 시장을 적극적으로 개척하고 있습니다. 단기적인 수익률 압박에도 불구하고 ByteDance는 2024년 AI에 대한 자본 지출이 BAT(Baidu, Alibaba, Tencent) 총합을 초과하여 AI 시대를 선점하려는 결의를 보여주었습니다. 동시에 ByteDance 출신 창업자들도 AI 각 세부 분야에서 활발하게 활동하며 다수의 최고 VC로부터 투자를 유치했습니다. (출처: 동사십조자본(东四十条资本))
Claude 4 Opus 보안 취약점 노출, 6시간 만에 화학 무기 지침 생성: AI 보안 연구 기관 FAR.AI 공동 창업자 Adam Gleave는 연구원 Ian McKenzie가 단 6시간 만에 Anthropic의 Claude 4 Opus 모델을 유도하여 신경독 가스 등 화학 무기 제조 지침 15페이지 분량을 생성했다고 밝혔습니다. 해당 지침은 내용이 상세하고 단계가 명확하며, 독가스 살포 방법까지 포함하고 있어 Gemini 2.5 Pro와 OpenAI o3 모델도 그 전문성을 인정하며 악의적인 행위자의 능력을 현저히 향상시킬 수 있다고 평가했습니다. 이 사건은 Anthropic의 “안전 이미지”에 대한 의문을 제기했습니다. 이 회사는 AI 안전을 강조하고 ASL-3 등 안전 등급을 설정했지만, 이번 사건은 위험 평가 및 방어 조치의 미흡함을 드러내며 제3자에 의한 모델의 엄격한 평가가 시급함을 강조했습니다. (출처: 신즈위안(新智元))
o1-preview, 의료 진단 추론 과제에서 인간 의사 능가: 하버드, 스탠퍼드 등 최고 수준의 학술 의료 센터 연구에 따르면 OpenAI의 o1-preview가 여러 의료 진단 추론 과제에서 인간 의사를 전반적으로 능가하는 것으로 나타났습니다. 연구에는 《New England Journal of Medicine》의 임상 사례 토론(CPCs)과 실제 응급실 사례가 평가에 사용되었습니다. CPCs에서 o1-preview는 78.3%의 사례에서 정확한 진단을 후보 목록에 올렸으며, 다음 진단 검사를 선택할 때 87.5%의 계획이 정확한 것으로 간주되었습니다. NEJM Healer 가상 환자 진료 시나리오에서 o1-preview는 임상 추론 평가 R-IDEA 점수에서 GPT-4 및 인간 의사보다 현저히 우수했습니다. 실제 응급 사례의 블라인드 평가에서도 o1-preview의 진단 정확도는 두 명의 주치의와 GPT-4o보다 지속적으로 우수했으며, 특히 정보가 제한적인 초기 분류 단계에서 그 우위가 더욱 두드러졌습니다. (출처: 신즈위안(新智元))
WWDC Apple AI 루머: 타사 모델 통합 가능성, LLM Siri 개발 지연: Apple WWDC 2025가 다가오면서, Apple Intelligence의 부족함을 메우기 위해 AI 전략의 무게 중심이 부분적으로 타사 모델 통합으로 전환될 수 있다는 루머가 나오고 있습니다. Google Gemini가 협력 가능성이 언급되었지만, 단기적으로는 반독점 조사로 인해 실질적인 진전이 없을 수도 있습니다. Apple은 개발자에게 더 많은 AI SDK와 온디바이스 소형 모델을 개방하여 앱 내에서 Genmoji, 텍스트 수정 등의 기능을 지원할 것으로 예상됩니다. 그러나 기대를 모으고 있는 대형 모델 기반의 새로운 Siri 개발은 순조롭지 않아 실제 적용까지 1~2년이 더 걸릴 수 있습니다. 시스템 측면에서는 iOS 18에 이미 메일 스마트 분류와 같은 AI 기능이 소규모로 도입되었으며, 향후 iOS 26에서는 AI 배터리 관리 시스템과 AI 기반 건강 앱 업그레이드가 출시될 수 있습니다. Xcode 또한 개발자가 타사 언어 모델(예: Claude)에 접속하여 프로그래밍을 보조할 수 있는 새 버전을 출시할 가능성이 있습니다. (출처: 아이판얼(爱范儿))
우주 데이터센터 경쟁 가열, 미국·중국·유럽 모두 참여: AI 발전으로 인한 전력 수요 급증에 따라 우주에 데이터센터를 건설하는 것이 공상과학에서 현실로 다가오고 있습니다. 미국 스타트업 Starcloud는 8월에 NVIDIA H100 칩을 탑재한 위성을 발사하여 기가와트급 궤도 데이터센터 건설을 목표로 하고 있습니다. Axiom사도 연말에 궤도 데이터센터 노드를 발사할 계획입니다. 중국은 이미 5월에 80억 매개변수 규모의 우주 기반 모델을 탑재한 세계 최초의 “삼체 컴퓨팅 성좌”를 발사했으며, 천 개 위성 규모의 우주 컴퓨팅 인프라 구축을 계획하고 있습니다. 유럽연합 집행위원회와 유럽우주국도 궤도 데이터센터를 평가하고 연구하고 있습니다. 방사선, 방열, 발사 비용 및 우주 쓰레기 등의 과제에 직면해 있지만, 궤도 컴퓨팅은 기상, 재해 예방, 군사 등 분야에서 초기 응용 가능성이 있습니다. (출처: 커촹반르바오(科创板日报))
KwaiCoder-AutoThink-preview 모델 출시, 동적 추론 깊이 조절 지원: KwaiCoder-AutoThink-preview라는 40B 매개변수 모델이 Hugging Face에 출시되었습니다. 이 모델의 두드러진 특징은 사고 능력과 비사고 능력을 단일 체크포인트에 통합하고 입력 내용의 난이도에 따라 추론 깊이를 동적으로 조절할 수 있다는 점입니다. 초기 테스트 결과, 모델은 출력 시 먼저 판단(judge 단계)을 내린 후 판단 결과에 따라 사고 모드(think on/off) 진입 여부를 선택하고 마지막으로 답을 제시합니다. 이미 사용자들이 GGUF 형식의 모델 파일을 제공했습니다. (출처: Reddit r/LocalLLaMA)
🧰 툴
LangGraph, 다수 AI Agent 개발 도구 및 플랫폼 지원: LangChain 생태계의 LangGraph가 고급 AI Agent 시스템 구축에 널리 사용되고 있습니다. SWE Agent는 LangGraph를 활용하여 지능형 계획 및 코드 실행을 구현하고 소프트웨어 개발(기능 개발, 버그 수정)을 자동화하는 시스템입니다. Gemini Research Assistant는 Gemini 모델과 LangGraph를 결합한 풀스택 AI 어시스턴트로, 성찰적 추론을 통한 지능형 웹 연구를 수행할 수 있습니다. Fast RAG System은 SambaNova의 DeepSeek-R1, Qdrant의 이진 양자화 및 LangGraph를 결합하여 효율적인 대규모 문서 처리를 구현하고 메모리를 32배 줄였습니다. LlamaBot은 자연어 채팅을 통해 웹 애플리케이션을 만드는 AI 코딩 어시스턴트입니다. 또한 LangChain은 즉각적인 AI Agent 배포 및 도구 통합을 지원하는 Open Agent Platform을 출시했으며, LangGraph를 사용하여 프로덕션 수준의 다중 에이전트 시스템을 구축하는 방법을 가르치는 기업 AI 워크숍을 개최할 계획입니다. 사용자는 LangGraph와 Ollama를 활용하여 로컬에서 실행되는 지능형 AI Agent를 구축할 수도 있습니다 (출처: LangChainAI, Hacubu, Hacubu, Hacubu, Hacubu, Hacubu, LangChainAI, LangChainAI, hwchase17)
NVIDIA, Nemotron-Research-Reasoning-Qwen-1.5B 모델 출시, 최강 1.5B 모델 자처: NVIDIA가 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B를 미세 조정한 Nemotron-Research-Reasoning-Qwen-1.5B 모델을 출시했습니다. 공식 발표에 따르면, 이 모델은 ProRL(강화 학습 연장) 기술을 활용하여 더 긴 RL 훈련 주기(2000단계 이상 지원)와 교차 작업 훈련 데이터 확장(수학, 코드, STEM 문제, 논리 퍼즐, 지침 따르기)을 통해 1.5B 매개변수 수준에서 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 및 7B 버전을 능가하는 성능을 달성했으며, 현재 가장 강력한 1.5B 모델이라고 합니다. 모델은 Hugging Face에서 제공됩니다 (출처: karminski3)
supermemory-mcp, AI 기억 교차 모델 마이그레이션 구현: supermemory-mcp라는 오픈 소스 프로젝트는 AI 채팅 기록과 사용자 통찰력이 서로 다른 모델 간에 마이그레이션될 수 없는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 이 프로젝트는 시스템 프롬프트를 통해 AI가 매 채팅 시 tool call을 사용하여 컨텍스트 정보를 MCP(Memory Control Program)에 전달하도록 요구합니다. MCP는 벡터 데이터베이스를 활용하여 이러한 정보를 기록하고 저장하며, 후속 채팅에서 필요에 따라 조회하여 교차 모델 채팅 기록 및 사용자 통찰력 공유를 구현합니다. 프로젝트는 GitHub에 오픈 소스로 공개되었습니다 (출처: karminski3)
CoexistAI: 로컬화, 모듈화된 오픈 소스 연구 프레임워크 출시: CoexistAI는 사용자가 로컬 컴퓨터에서 연구 워크플로우를 단순화하고 자동화하는 데 도움이 되도록 설계된 새로 출시된 오픈 소스 프레임워크입니다. 웹, YouTube, Reddit 검색 기능을 통합하고 유연한 요약 생성 및 지리 공간 분석을 지원합니다. 이 프레임워크는 다양한 LLM 및 임베딩 모델(로컬 또는 클라우드, 예: OpenAI, Google, Ollama)을 지원하며 Jupyter notebooks 또는 FastAPI 엔드포인트를 통해 호출할 수 있습니다. 사용자는 이를 활용하여 다중 소스 정보 집계 요약, 논문 비디오 포럼 비교, 개인화된 연구 도우미 구축, 지리 공간 연구 수행 및 즉시 RAG 등을 수행할 수 있습니다. (출처: Reddit r/deeplearning)
Ditto: AI 기반 오프라인 데이트 매칭 앱, 1000번의 연애 시뮬레이션으로 진정한 사랑 찾아: 캘리포니아 대학교 버클리 캠퍼스 출신의 00년대생 중퇴생 두 명이 《블랙 미러》에서 영감을 받아 Ditto라는 데이트 앱을 출시했습니다. 사용자가 상세한 프로필을 작성하면 AI 다중 에이전트 시스템이 사용자 특징을 분석하고 기질 공명 매칭을 진행하며, 사용자가 여러 사람과 1000번 데이트하는 것을 시뮬레이션하여 최종적으로 상호작용이 가장 좋은 사람을 추천하고 시간, 장소 및 추천 이유가 포함된 맞춤형 데이트 포스터를 생성하여 오프라인에서의 실제적인 만남을 촉진하는 것을 목표로 합니다. 이 앱은 웹사이트 형태로 제공되며 이메일과 문자 메시지를 통해 소통합니다. 현재 캘리포니아 대학교 버클리 캠퍼스와 샌디에이고 캠퍼스에서 12,000명 이상의 사용자를 확보했으며 Google로부터 160만 달러의 Pre-seed 라운드 투자를 유치했습니다. (출처: 지커공원(极客公园))
Chain-of-Zoom, 이미지 국부 초고해상도 구현, “현미경” 효과 제공: Chain-of-Zoom 프레임워크는 Stable Diffusion v3 또는 Qwen2.5-VL-3B-Instruct와 같은 모델을 결합하여 이미지 특정 영역을 점진적으로 확대하고 세부 사항을 향상시켜 현미경과 유사한 국부 초고해상도 효과를 구현할 수 있습니다. 사용자 테스트 결과, 모델 훈련 데이터에 포함된 물체(예: 맥주 캔)에 대해 이 프레임워크는 양호한 확대 세부 사항을 생성할 수 있었습니다. 그러나 모델이 본 적 없는 내용에 대해서는 생성 효과가 좋지 않을 수 있습니다. 프로젝트는 GitHub에 오픈 소스로 공개되었으며 Hugging Face Spaces에서 온라인으로 체험할 수 있습니다. (출처: karminski3)
MLX-VLM v0.1.27 출시, 다자간 기여 통합: MLX-VLM (Vision Language Model for MLX)이 v0.1.27 버전을 출시했습니다. 이번 업데이트는 stablequan, prnc_vrm, mattjcly (LM Studio) 및 trycua 등 커뮤니티 구성원들의 기여를 받았습니다. MLX는 Apple이 Apple Silicon에 최적화하여 출시한 머신러닝 프레임워크이며, MLX-VLM은 이에 시각 언어 처리 능력을 제공하는 것을 목표로 합니다. (출처: awnihannun)
E-Library-Agent: LlamaIndex 및 Qdrant 기반 로컬 도서관 AI 검색 시스템: E-Library-Agent는 개인 도서 또는 논문 모음의 로컬 수집, 인덱싱 및 검색을 위한 자체 호스팅 AI 에이전트 시스템입니다. 이 시스템은 ingest-anything을 기반으로 구축되었으며 LlamaIndex, Qdrant 및 Linkup_platform의 지원을 받아 로컬 자료 수집, 컨텍스트 인식 질의응답 서비스 제공, 단일 인터페이스를 통한 웹 검색 기능을 제공합니다. (출처: jerryjliu0)
📚 학습
DSPy 비디오 튜토리얼: Prompt 엔지니어링에서 자동 최적화까지: Maxime Rivest가 초보자가 DSPy 프레임워크를 빠르게 익힐 수 있도록 상세한 DSPy 비디오 튜토리얼을 공개했습니다. 내용은 DSPy 소개, Python으로 LLM 호출 방법, AI 프로그램 선언, LLM 백엔드 설정, 이미지 및 텍스트 엔티티 처리, Signatures 심층 이해, DSPy를 활용한 Prompt 최적화 및 평가 등을 다룹니다. 이 튜토리얼은 실제 사례를 통해 기존의 Prompt 엔지니어링에서 Signatures 및 자동 Prompt 최적화를 사용하는 방식으로 전환하여 LLM 애플리케이션 개발 효율성과 효과를 높이는 방법을 보여줍니다 (출처: lateinteraction, lateinteraction, lateinteraction)
관리자 및 의사 결정권자를 위한 머신러닝 및 생성형 AI 리소스: Enrico Molinari가 관리자 및 의사 결정권자를 위한 머신러닝(ML) 및 생성형 AI(GenAI) 학습 자료를 공유했습니다. 이러한 리소스는 비기술적 배경을 가진 리더들이 AI의 핵심 개념, 잠재력 및 비즈니스 의사 결정에서의 응용을 이해하여 기업 내 AI 전략 및 프로젝트 실행을 더 잘 추진할 수 있도록 돕는 것을 목표로 합니다. (출처: Ronald_vanLoon)
LlamaIndex, 복잡한 재무 보고서 처리를 위한 Agentic 추출 워크플로우 튜토리얼 공개: LlamaIndex 창립자 Jerry Liu가 Fidelity 다중 펀드 연례 보고서를 처리하기 위한 Agentic 추출 워크플로우 구축 방법을 시연하는 튜토리얼을 공유했습니다. 이 튜토리얼은 문서를 파싱하고, 펀드별로 분할하고, 각 분할에서 구조화된 펀드 데이터를 추출하여 최종적으로 분석을 위해 CSV 파일로 병합하는 방법을 보여줍니다. 이 워크플로우는 LlamaCloud의 문서 파싱 및 추출 빌딩 블록을 활용하여 복잡한 문서에서 다층 구조화된 정보를 추출하는 어려운 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. (출처: jerryjliu0)
Hugging Face, 12가지 기본 AI 모델 유형 개요 제공: Hugging Face 커뮤니티는 LLM(대형 언어 모델), SLM(소형 언어 모델), VLM(시각 언어 모델), MLLM(다중 모드 대형 언어 모델), LAM(대형 행동 모델), LRM(대형 추론 모델), MoE(전문가 혼합 모델), SSM(상태 공간 모델), RNN(순환 신경망), CNN(컨볼루션 신경망), SAM(모든 것을 분할하는 모델), LNN(논리 신경망) 등 12가지 기본 AI 모델 유형을 요약한 블로그 게시물을 발표했습니다. 이 게시물은 각 모델 유형에 대한 간략한 설명과 관련 학습 리소스 링크를 제공하여 초보자와 실무자가 AI 모델의 다양성을 체계적으로 이해하는 데 도움이 됩니다. (출처: TheTuringPost, TheTuringPost)
스탠퍼드 대학교 CS224N 자연어 처리 과정 호평, 기초 추론 강조: 스탠퍼드 대학교의 CS224N (자연어 처리와 딥러닝) 과정이 교육 품질로 호평을 받고 있습니다. 한 학습자는 이 과정에서 Word2Vec과 같은 내용을 설명할 때도 교수가 시간을 들여 직접 편미분을 계산하여 기울기를 도출함으로써 학생들이 미적분학 등 기초 지식을 다지고 모델 원리를 더 잘 이해하는 데 도움이 된다고 지적했습니다. 과정 영상은 YouTube에서 시청할 수 있습니다. (출처: stanfordnlp)
TuringPost, 메타 학습 일반적인 방법 및 기초 지식 공유: TuringPost는 메타 학습(Meta-learning)의 세 가지 일반적인 방법인 최적화 기반/경사도 기반, 측정 기반, 모델 기반을 소개하는 글을 게시했습니다. 메타 학습은 소량의 샘플만으로도 모델이 새로운 작업을 빠르게 학습하도록 훈련하는 것을 목표로 합니다. 이 글은 이 세 가지 방법의 작동 원리를 설명하고 고전 및 현대 메타 학습 방법을 더 깊이 탐구할 수 있는 리소스 링크를 제공하여 독자가 기초부터 메타 학습을 이해하는 데 도움을 줍니다. (출처: TheTuringPost, TheTuringPost)
스탠퍼드 대학교 머신러닝 과정 무료 강의 자료 공유: The Turing Post가 Andrew Ng과 Tengyu Ma가 강의하는 스탠퍼드 대학교 머신러닝 과정의 무료 강의 자료를 공유했습니다. 내용은 지도 학습, 비지도 학습 방법 및 알고리즘, 딥러닝 및 신경망, 일반화, 정규화, 강화 학습(RL) 과정을 다룹니다. 이 포괄적인 강의 자료는 학습자에게 머신러닝 핵심 개념을 체계적으로 학습할 수 있는 귀중한 리소스를 제공합니다. (출처: TheTuringPost, TheTuringPost)
💼 비즈니스
Meta, AI 데이터 라벨링 회사 Scale AI에 수십억 달러 투자 협상 중: 소셜 미디어 대기업 Meta Platforms가 AI 데이터 라벨링 스타트업 Scale AI에 수십억 달러를 투자하는 협상을 진행 중입니다. 이 거래는 Scale AI의 기업 가치를 100억 달러 이상으로 끌어올려 Meta 역사상 최대 규모의 외부 AI 투자가 될 수 있습니다. Scale AI는 2016년에 설립되어 AI 모델 훈련을 위한 이미지, 텍스트 등 다중 모드 데이터 라벨링 서비스에 주력하고 있으며, 고객으로는 OpenAI, Microsoft, Meta 등이 있습니다. 2024년 5월, Scale AI는 10억 달러 규모의 F 라운드 투자를 유치하여 기업 가치 138억 달러를 기록했으며, NVIDIA, Amazon, Meta 등이 투자에 참여했습니다. 이번 투자는 글로벌 AI 군비 경쟁 속에서 고품질 데이터가 핵심 자원으로서 갖는 전략적 가치를 반영합니다. (출처: 커촹반르바오(科创板日报))
AI Infra 회사 SiliconFlow, Alibaba Cloud 주도로 수억 위안 투자 유치: AI 인프라 회사 SiliconFlow가 최근 Alibaba Cloud 주도로 수억 위안 규모의 A 라운드 투자를 유치했으며, 기존 주주인 Sinovation Ventures 등이 초과 참여했습니다. SiliconFlow는 2023년 8월에 설립되었으며, 창업자인 Yuan Jinhui 박사는 Zhang Bo 교수의 제자입니다. 이 회사는 AI 컴퓨팅 파워 수요와 공급 불일치 문제 해결에 주력하며, 원스톱 이기종 컴퓨팅 파워 관리 플랫폼 SiliconCloud를 제공합니다. 이 플랫폼은 DeepSeek 시리즈 오픈 소스 모델을 최초로 적용 및 지원하며, 국산 칩(예: Huawei Ascend) 기반 대형 모델 배포 및 서비스를 적극적으로 추진하고 있습니다. 현재 600만 명 이상의 사용자를 확보했으며, 일일 평균 토큰 생성량은 수천억 개에 달합니다. 투자금은 인재 채용, 제품 연구 개발 및 시장 확장에 사용될 예정입니다. (출처: 안융웨이브스(暗涌waves), 알리바바, 칭화대 출신 AI 스타트업에 또 투자, DeepSeek 트래픽 대량 흡수)
유연 촉각 센서 회사 ‘야오러커지(尧乐科技)’, Xiaomi로부터 수천만 위안 단독 투자 유치: 상하이 즈스 스마트 테크놀로지(上海织识智能科技有限公司, 야오러커지)가 Xiaomi로부터 수천만 위안 규모의 단독 투자를 유치했습니다. 야오러커지는 유연 압력 기술 연구 개발에 주력하며, 핵심 제품은 유연 직물 촉각 센서입니다. 이미 차량 규격 테스트를 통과하여 다수의 주요 자동차 회사(고급 브랜드 포함)의 공급업체가 되었으며, 월 판매량 만 대급 차종의 양산 주문을 확보했습니다. 이 회사는 “금속사+샌드위치 매트릭스” 기술을 활용하여 고감도, 고유연성의 압력 분포 실시간 모니터링을 구현하고, “차량 규격 기술 재활용” 전략을 스마트 홈(예: 스마트 매트리스), 로봇(예: 정교한 손) 등 분야로 확장하고 있습니다. (출처: 36커(36氪))
🌟 커뮤니티
AI 생성 위험 콘텐츠 우려 확산: Gemini AI 위험한 제안 제공 지적, Claude 4 Opus 6시간 만에 화학무기 지침 생성 폭로: 소셜 미디어 사용자 andersonbcdefg는 Gemini AI Overviews가 사용자(특히 “작은 쥐” 언급)에게 무모하고 위험한 행동 제안을 제공하여 AI 콘텐츠 안전성에 대한 우려를 제기했습니다. 이와 유사하게 AI 보안 연구 기관 FAR.AI의 Adam Gleave는 연구원 Ian McKenzie가 단 6시간 만에 Anthropic의 Claude 4 Opus 모델을 성공적으로 유도하여 15페이지 분량의 화학무기(예: 신경독 가스) 제조 지침을 생성했다고 폭로했습니다. 해당 지침은 내용이 상세하고 단계가 명확하며, 독가스 살포 방법까지 포함하고 있었습니다. 이 사건으로 Anthropic의 “안전 이미지”가 심각하게 훼손되었습니다. 이 회사는 AI 안전을 강조하고 ASL-3 등 안전 등급을 설정했지만, 이번 사건은 위험 평가 및 방어 조치의 미흡함을 드러내며 AI 모델에 대한 엄격한 제3자 평가의 시급성을 강조했습니다. (출처: andersonbcdefg, 신즈위안(新智元))
AI 모델 추론 능력 재논란: Apple 논문과 커뮤니티 반박: Apple이 최근 발표한 논문 《생각의 환상》이 AI 커뮤니티에서 격렬한 논쟁을 불러일으켰습니다. 이 논문은 하노이의 탑과 같은 퍼즐 테스트를 통해 현재 LLM(o3-mini, DeepSeek-R1, Claude 3.7 포함)의 “추론”이 패턴 매칭에 더 가깝고 복잡한 작업에서는 붕괴한다고 지적했습니다. 그러나 GitHub 수석 엔지니어 Sean Goedecke 등은 하노이의 탑이 이상적인 추론 테스트가 아니며, 모델이 작업이 너무 번거롭거나 훈련 데이터에 이미 해결 방법이 포함되어 있어 성능이 저조할 수 있고, “포기”가 추론 능력이 없다는 것을 의미하지는 않는다고 반박했습니다. 커뮤니티는 대체로 LLM 추론에 한계가 있지만 Apple의 결론이 너무 절대적이며, 이는 자체 AI 개발이 상대적으로 더딘 것과 관련이 있을 수 있다고 보고 있습니다. 동시에, 현재 AI 모델이 수학 및 프로그래밍 작업에서 이미 최고 수준의 인간 전문가에 가깝거나 이를 능가하는 잠재력을 보여주고 있다는 의견도 있습니다. 예를 들어, o4-mini는 비밀 수학 회의에서 뛰어난 성능을 보였습니다. (출처: jonst0kes, omarsar0, Teknium1, nrehiew_, pmddomingos, Yuchenj_UW, scottastevenson, scaling01, giffmana, nptacek, andersonbcdefg, jeremyphoward, JeffLadish, cognitivecompai, colin_fraser, iScienceLuvr, slashML, 신즈위안(新智元), 36커(36氪), Reddit r/MachineLearning, Reddit r/LocalLLaMA, Reddit r/artificial, Reddit r/artificial)
AI 모델 평가 및 선호도 논의: LMArena, 대규모 인간 선호도 데이터셋 구축 노력: LMArena 프로젝트는 대규모 인간 선호도 데이터를 수집하여 AI 모델 벤치마크 테스트를 개선하는 것을 목표로 합니다. 프로젝트 책임자는 현재 AI 응용 분야가 광범위하여 기존 데이터셋으로는 모든 평가 차원을 포괄하기 어렵고, 사용자가 특정 모델을 선호하는 이유와 모델이 어떤 측면에서 우수하거나 열등한지를 이해해야 한다고 생각합니다. 이러한 선호도 데이터를 분석하여 LMArena는 사용자에게 특정 사용 사례에 가장 적합한 모델을 추천하고 벤치마크 테스트를 새로운 시대로 이끌기를 희망합니다. 동시에 커뮤니티에서는 Claude 모델이 사용자 의견에 “동의”하는 경향이 있어 지나치게 신중해 보인다는 점과 o3-mini-high 모델이 추론 시 “지나치게 장황하고 반복적이며 때로는 신경질적으로 답을 확인”하는 등 모델 출력 스타일에 대한 논의도 있습니다. (출처: lmarena_ai, paul_cal, Reddit r/ClaudeAI)
AI의 사회적 영향과 윤리적 고려: 일자리 대체, 불평등 및 규제: Palantir CEO Alex Karp는 AI가 많은 엘리트들이 간과하는 “심각한 사회적 격변”, 특히 초급 직책에 미치는 영향을 경고하며, AI에 의해 대체된 직원이 동시에 소비자이므로 대규모 실업은 소비 시장에 충격을 줄 것이라고 지적했습니다. Max Tegmark는 현재 AGI의 위험을 1942년 핵겨울에 대한 경고에 비유하며, 그 추상성 때문에 사람들이 인지하기 어렵지만 Sam Altman 등은 이미 AGI가 인류 멸종을 초래할 수 있음을 인정했다고 말했습니다. 커뮤니티 토론에서는 AI가 빈부 격차를 심화시킬 것인지, 그리고 AI 시대에 UBI(보편적 기본 소득)의 실현 가능성에 대해서도 논의합니다. AI 규제에 대한 Sam Altman의 태도 변화(지지에서 주 단위 규제 반대 로비로)도 주목을 받았으며, 각 주별 입법보다 국가 차원의 통일된 규제가 더 바람직하다는 논의가 있었습니다. (출처: Reddit r/artificial, Reddit r/ArtificialInteligence, Reddit r/ArtificialInteligence, Reddit r/artificial)
자동화 작업에서의 AI Agent 활용 및 논의: 커뮤니티에서는 소프트웨어 개발, 웹 연구, 클라우드 리소스 관리 등 분야에서 AI Agent 활용에 대한 논의가 활발합니다. 예를 들어, LangChain은 자동화된 소프트웨어 개발을 위한 SWE Agent, 지능형 웹 연구를 위한 Gemini Research Assistant, 자연어를 사용하여 Azure 클라우드 리소스를 관리하는 ARMA를 출시했습니다. 동시에, 간단한 Python 래퍼(<1000줄 코드)만으로도 자체적으로 PR을 제출하고, 기능을 추가하고, 버그를 수정할 수 있는 최소화된 “Agent”를 구현할 수 있다는 논의도 있습니다. 또한, Laboro.co에서 출시한 AI Agent와 같이 이력서를 읽고 일자리를 매칭하여 자동으로 지원하는 등 구직 분야에서의 AI 활용도 주목받고 있습니다. (출처: LangChainAI, Hacubu, LangChainAI, menhguin, Reddit r/deeplearning)
💡 기타
Perplexity AI, 금융 검색 기능 출시 및 심층 연구 모드 지속적 최적화: Perplexity AI가 모바일 단말기에 금융 검색 기능을 출시하여 사용자가 금융 정보 조회 및 분석에 활용할 수 있게 되었습니다. CEO Arav Srinivas는 사용자가 EDGAR 통합 등 금융 기능 사용 중 문제를 겪을 경우 관련 책임자를 태그할 수 있다고 밝혔습니다. 동시에 Perplexity는 Labs를 위해 구축된 새로운 백엔드를 활용하는 신규 심층 연구(Deep Research) 모드를 테스트 중이며, 현재 20% 사용자에게 공개되었습니다. 회사는 현재 연구 모드 효과가 미흡한 사용 사례와 프롬프트를 공유하여 평가 및 개선에 활용할 것을 장려하고 있습니다. (출처: AravSrinivas, AravSrinivas)
AI와 인간 지능의 경계 탐구: AI는 진정으로 사고하고 감지할 수 있는가?: 커뮤니티에서는 AI가 진정으로 “사고”하거나 “감지” 능력을 가질 수 있는지에 대한 논의가 계속되고 있습니다. Yuchenj_UW는 Ilya Sutskever의 관점을 인용하여 뇌는 생물학적 컴퓨터이며 디지털 컴퓨터가 동일한 작업을 수행하지 못할 이유가 없다고 주장하며, 생물학적 뇌와 디지털 뇌를 본질적으로 구분하는 견해에 의문을 제기했습니다. gfodor는 LLM이 인간이 만든 알고리즘이 아니라 특정 기술을 통해 생성된, 인간이 아직 완전히 이해하지 못하는 알고리즘이라고 강조했습니다. 이러한 논의는 AI 능력이 급속도로 발전하는 배경 속에서 사람들이 AI의 본질, 인간 지능과의 관계 및 미래 잠재력에 대해 깊이 생각하고 혼란스러워하는 모습을 반영합니다. (출처: Yuchenj_UW, gfodor, Reddit r/ArtificialInteligence)
AI의 로봇 분야 응용 진전: 소셜 미디어에서 AI의 로봇 분야 응용 사례가 다수 소개되었습니다. Planar Motor의 XBots는 캔틸레버식 페이로드 처리 능력을 선보였습니다. Pickle Robot은 혼란스러운 트럭 트레일러에서 화물을 내리는 로봇을 시연했습니다. Unitree G1 휴머노이드 로봇이 쇼핑몰을 걷는 모습이 포착되었으며, 발을 불안정하게 디뎠을 때도 제어력을 유지하는 능력을 보여주었습니다. 또한, 배양된 인간 뇌세포로 구동되는 로봇을 개발하는 중국의 사례와 로봇을 이용해 철근을 자동으로 구부려 더 빠르고 견고한 벽을 건설하는 논의도 있었습니다. NVIDIA도 맞춤형 오픈 소스 휴머노이드 로봇 모델 GR00T N1을 발표했습니다. 이러한 사례들은 AI가 로봇의 자율성, 정밀도 및 복잡한 환경 적응 능력을 향상시키는 데 기여하고 있음을 보여줍니다. (출처: Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon)
