AI 뉴스
OpenAI, AI 개발 속도 조절
OpenAI는 IPO를 앞두고 Anthropic 및 중국의 경쟁자들과의 치열한 경쟁 속에서 AI 개발 속도를 늦추기로 결정했다. 회사는 보안 및 안전 장치를 강화하기 위해 '배포를 위한 최신 모델'에 대한 강화 학습 훈련을 2주간 중단했으며, '가장 큰 계획된 프론티어 RL 실행'도 계속 지연되고 있다.
OpenAI의 결정은 AI 안전성을 강조하는 주장의 공개적인 시험대가 되고 있다.
Meta AI, Mac 전용 앱 출시
Meta가 AI 챗봇을 위한 새로운 Mac 앱을 출시한다고 발표했다. 이 앱은 사용자가 화면에 있는 내용을 기반으로 AI 챗봇과 창을 공유할 수 있으며, 챗봇은 제안, 질문에 대한 답변, 콘텐츠 생성 등을 제공한다. 또한, Mac에서의 Meta AI는 모든 앱에서 음성 인식 기능을 지원한다.
Meta AI는 화면을 공유하여 사용자에게 맞춤형 제안과 콘텐츠 생성을 제공하며, 이는 생산성 중심의 어시스턴트로서의 경쟁력을 높인다.
Addy Osmani의 Chrome DevTools와 AI 엔지니어링 경로
Addy Osmani는 16세에 웹 브라우저를 처음 만들었고, 이후 Google에서 Chrome, DevTools, Core Web Vitals 및 AI 개발 경험을 쌓았다. Chrome DevTools는 웹 개발자를 위한 도구로 시작되었으며, 복잡한 프레임워크와 빌드 체인을 지원하기 위해 다양한 기능이 추가되었다. 최근 2년간 Google에서는 AI 도구 덕분에 VPs와 SVPs가 주말에 코딩하는 문화가 생겼고, AI 지원 개발의 위험으로는 '인지적 항복'이 있다.
Addy Osmani는 Chrome DevTools의 발전을 통해 웹 개발자들이 복잡한 문제를 해결하는 데 필요한 도구를 제공했다.
NVIDIA Cosmos 3 Edge: 온디바이스 로봇 제어를 위한 새로운 모델
NVIDIA Cosmos 3 Edge는 4B 옴니 모델로, 2B NVIDIA Nemotron 기반의 추론기를 포함하고 있다. 이 모델은 로봇이 센서, 환경 및 작업에 적응할 수 있는 정책을 필요로 하는데, 월드 모델이 물리적 상호작용 학습의 기초를 제공하지만 크기로 인해 온디바이스 배포가 어려웠다. Cosmos 3 Edge는 이러한 문제를 해결한다.
Cosmos 3 Edge는 로봇 제어를 위한 새로운 온디바이스 솔루션을 제공하여, 로봇의 센서와 환경에 적응하는 정책 개발을 용이하게 한다.
NVIDIA SkillEvaluator로 AI 에이전트 스킬 성능 평가
AI 에이전트는 주어진 맥락에 따라 효과가 달라진다. NVIDIA의 라이브러리를 사용하더라도 에이전트는 적절한 도구를 찾는 데 추가적인 단계를 거치거나, 잘못된 경로에서 토큰을 소모하거나, 전문화된 작업에 어려움을 겪을 수 있다. 스킬은 에이전트가 의도에서 해결책으로 더 빠르게 이동할 수 있도록 지침, 예제 및 도구 안내를 패키징한다.
Meta, 여성 정치인을 대상으로 한 AI 포르노 생성 도구 광고 게재
Meta는 여성 미국 정치인과 유사한 딥페이크 비디오를 생성하도록 유도하는 AI 포르노 생성 도구인 Kromix의 광고를 게재했다. 이 도구는 'AI 이미지 스타일러'로 소개되며, 광고에서는 '모든 캐릭터는 실제 인물'이라고 강조하고 있다. Kromix 앱은 사용자가 사진을 업로드하여 '침대에서의 강간'이나 '디즈니 사랑'과 같은 시나리오에 사용할 수 있도록 초대하고 있으며, 스파이더맨 의상을 입은 여성의 AI 생성 포르노 비디오도 포함되어 있다.
Kromix는 비동의적인 친밀한 이미지를 생성하는 도구로, Meta의 광고 정책 위반 사례를 보여준다.
VentureBeat, Rob Strechay를 첫 Lead Analyst로 임명하여 기업 AI 연구 강화
Rob Strechay가 VentureBeat의 첫 Lead Analyst로 합류했다. 그는 기업 AI의 기술적 결정권자들을 위한 분석을 제공하며, 클라우드 인프라, 고급 데이터 인프라, 플랫폼 엔지니어링 및 DevOps 오케스트레이션에 초점을 맞출 예정이다. Strechay는 AI 인프라 및 컴퓨트 설문조사에 기여했으며, 기업 AI 인프라 내의 GPU 활용 분석을 수행했다. 또한, VB In Conversation 비디오 인터뷰 시리즈를 통해 기업 AI 시스템의 실제 배포 장벽과 인프라 현실을 조명할 계획이다.
Strechay는 기업 AI 배포의 다음 단계에 필요한 기술적 분석을 제공할 수 있다.
Nvidia, 컴퓨트를 자산 클래스로 전환하기 위한 5000억 달러 자금 조달 추진
Nvidia CEO 젠슨 황은 기술 칩이 투자 가능한 자산 클래스로 자리잡고 있다고 밝혔다. Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs, KKR와 협력하여 5000억 달러의 자금을 조달해 컴퓨트를 자산 클래스로 전환할 계획이다. 이는 수익을 창출하는 자산으로, 생산적이며 유연한 특성을 지닌다.
Nvidia가 컴퓨트를 자산 클래스로 전환함으로써 기술 칩의 투자 가능성이 확대된다.
DeepSeek V4-Pro, GLM-5.3, NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 및 NeMo Switchyard 출시
지난주 DeepSeek는 V4-Pro의 일반 공급 버전을 출시했으며, Z.ai는 GLM-5.3을 소개했습니다. NVIDIA는 Nemotron 3.5 Lightning과 NeMo Switchyard를 발표했습니다. 이 네 가지 모델에 대한 발표가 있었으며, 각각의 벤치마크 테이블이 제공되었습니다.
DeepSeek V4-Pro는 추론 기능을 조정할 수 있는 기능을 제공합니다.
Whatnot의 글로벌 마켓플레이스 구축 과정
Whatnot의 공동 창립자 Grant LaFontaine은 이 회사가 수집품 판매에서 시작해 세계적인 라이브 쇼핑 플랫폼으로 발전한 과정을 설명한다. 사용자는 하루 평균 95분을 플랫폼에서 보내며, 대부분은 구매를 하지 않는다. Whatnot은 소규모 기업이 글로벌 고객에게 도달할 수 있도록 지원하며, 패션, 음식, 골프 등 다양한 카테고리로 확장하고 있다. AI를 활용해 판매자의 효율성을 높이지만, 인간의 연결을 대체하지 않는다.
Whatnot은 AI를 사용해 판매자의 효율성을 높이고 있다.
메모리 가격 12개월 만에 500% 상승
메모리 가격이 12개월 동안 500% 상승하며, 128GB DDR5 키트의 가격이 과거 최저가의 10배에 달하고 있다. 하이퍼스케일 구매자들은 2027년까지의 글로벌 DRAM 생산 능력을 거의 모두 확보하기 위해 선급금을 지불한 것으로 전해진다. 현재 DRAM은 금보다도 높은 가치를 지니고 있다.
메모리 가격 상승은 AI 시스템의 개발 및 운영 비용에 직접적인 영향을 미치고 있다.
Claude Watermark Remover
Claude Watermark Remover는 텍스트에서 AI가 남긴 모든 흔적을 찾아 제거하는 기능을 제공한다.
이 도구는 AI 생성 콘텐츠의 흔적을 제거하여 원본 텍스트와 유사하게 보이도록 할 수 있다.
다양한 증거에 기반한 불확실성 인식 의사결정의 프레임워크
다양한 증거에 의존하는 다중 모달 대형 언어 모델(MLLM)의 불확실성 인식에 관한 문헌을 정리한 조사이다. 이 조사에서는 불확실성의 원인이 관찰 가능한 신호를 발생시키며, 이러한 신호는 위험을 위해 보정되거나 제어되어야 하고, 보정된 불확실성은 시스템의 행동을 결정해야 한다고 주장한다. 또한, 불확실성은 단순한 신뢰도 수치로 평가되어서는 안 되며, 불충분하거나 상충되는 다중 모달 증거 하에서 행동을 개선하는지를 기준으로 평가되어야 한다고 강조한다.
불확실성 인식 MLLM의 연구는 다양한 증거에 대한 의사결정을 개선할 수 있는 방법을 제시한다.
PGD 공격에 대한 경로 수준 분석과 모델 강건성 평가
Projected Gradient Descent (PGD)는 적대적 강건성을 평가하는 데 널리 사용되며, 최근 연구에서는 손실 진화, 그래디언트 정렬, 실패 단계와 같은 경로 수준 진단을 제안하였다. 본 연구는 Fashion-MNIST 데이터셋에서 훈련된 합성곱 신경망에 대한 PGD 공격의 경로 수준 조사를 수행하였다. 20단계 PGD 평가를 통해 여러 강건성 체계에서 클린 훈련 모델과 적대적 훈련 모델을 비교하였고, 3000개의 클린 샘플에 대한 전체 PGD 경로를 기록하였다. 결과적으로, 경로 수준 진단은 최적화 기하학을 설명하지만 독립적으로 적대적 강건성을 측정하지는 않으며, 해석 가능성은 강건성 체계와 공격 강도에 따라 달라진다.
PGD 공격의 경로 수준 분석은 모델의 강건성을 평가하는 데 있어 손실 진화와 그래디언트 정렬 패턴이 유사할 수 있음을 보여준다.
법률 AI의 불확실성 융합을 통한 사례 결과 예측 실험
법률 AI에서 사례 결과 예측을 개선하기 위해 불확실성 도구를 융합하는 방안을 테스트하였다. 1,000개의 유럽 인권 법원 사례를 분석하여 Claude Opus 4.8과 GPT-5.5를 사용한 세 가지 접근법을 비교하였다. 결과적으로, 불확실성 융합 파이프라인은 원시 LLM이나 기준선에 비해 개선 효과가 없었고, Dempster-Shafer 융합은 잘못된 레이블에 대해 높은 신뢰도를 가지며 부정확성을 초래하였다. 최종적으로 조정된 시스템은 1,000건의 사례에서 96.8%의 정확도를 기록하였다.
기관 특화 LLM 프롬프트가 기존 시스템이 놓친 PHI 회복
전자 건강 기록의 이차 사용을 위해서는 비식별화가 필요하지만, 기존 시스템은 병원 약어, 건물 이름 및 내부 코드와 같은 기관적으로 위치한 보호 건강 정보(PHI)를 놓친다. 연구에서는 대형 언어 모델(LLM)과 인컨텍스트 학습(ICL)을 사용하여 이 격차를 해소하고 정밀도-재현율 간의 균형을 조정할 수 있는지를 평가했다. 텍사스 아동병원에서 수집한 100개의 소아 종양학 노트에서 8개의 LLM을 두 개의 목적 기반 시스템(Stanford TiDE, OpenMed PII) 및 두 개의 패턴 기반 기준과 비교한 결과, LLM이 목적 기반 시스템보다 우수한 성능을 보였으며, 놓친 카테고리를 명시함으로써 79%의 회복률을 기록했다. 최종 프롬프트는 0.981의 재현율을 달성했다.
LLM은 기존의 비식별화 시스템에 대한 적절하고 적응 가능한 대안으로, 기관 특화 프롬프트 개발이 주요 적응 전략이 되어야 한다.
SkillEffect: 메모리 제한 에이전트 도구를 위한 체크된 저하
SkillEffect는 도구 사용을 위한 절차적 및 자원 의무를 지정하는 에이전트 기술을 위한 체크된 저하 런타임을 제시한다. 이 시스템은 제출된 프로그램과 불변 입력으로부터 각 제안된 저하를 재구성하는 독립적인 검사기를 통해 실행 권한을 부여하기 전에 검증을 수행한다. SkillEffect는 여섯 개의 연산자 패밀리에서 피크 메모리를 상당히 줄이고 외부 고정 한도에서의 완료를 개선하는 데 기여한다.
SkillEffect는 메모리 관계를 관리하여 에이전트 도구의 메모리 사용을 최적화할 수 있다.
AI를 활용한 수학적 발견의 효율성 향상
AI 시스템이 수학 연구에 기여할 수 있는 가능성이 높아지고 있다. 현재 AI 기반 수학 작업 흐름에서는 인간의 노력이 문제 선택과 결과 검토의 두 단계에 집중되어 있으며, 이 두 단계가 연구 수준의 수학에서 병목 현상을 초래하고 있다. 이를 해결하기 위해 새로운 인간-AI 발견 패러다임을 제안하며, 전문가의 관심과 전문성이 있는 연구 방향을 기반으로 AI가 후보 문제를 탐색하도록 한다. 'Find, Attempt, and Recommend (FAR)' 시스템은 5,245개의 조합론 논문에서 6,453개의 후보 추측을 회수하고, 4,717개의 잘 설정된 열린 추측으로 필터링한 후, 598개의 잠재적 해결책을 도출하여 77개 항목을 검토 대상으로 선정하였다. 이 과정에서 여러 흥미로운 발견이 이루어졌다.
FAR 시스템은 5,245개의 조합론 논문을 기반으로 6,453개의 후보 추측을 생성하고, 4,717개의 잘 설정된 추측을 필터링하여 연구 효율성을 높인다.
대상 측 리더 적응을 통한 모델 간 메모리 전이
대형 언어 모델의 지식 활용을 개선하는 방법은 비모수적 검색과 매개변수적 적응으로 나뉜다. Engram 스타일의 해시 메모리는 외부 주소 지정 가능한 테이블에 학습된 정보를 저장하며, 이를 소형 학습 리더를 통해 소비한다. 연구 결과, 모델 간 메모리 전이에서 중요한 것은 동결된 메모리와 대상 측 리더의 정렬이다. 다운스트림 질문 응답 작업에서 이중 레이어, 네 가지 분기 리더는 동일 모델과 교차 모델 재사용 간의 격차를 거의 해소하며, 평균 점수 38.8을 달성했다. 제공자 리더가 대상 인터페이스와 직접 호환될 경우, 동결된 아티팩트는 대상 측 훈련 없이도 상당한 유용성을 제공할 수 있다.
이 연구는 Engram이 호환 가능한 리더 인터페이스에 접근할 수 있는 경우 재사용 가능한 외부 지식 아티팩트로 활용될 수 있음을 보여준다.
128-GPU DumpsterCluster의 경제적 및 환경적 지속 가능성 연구
이 논문은 퇴역한 GPU가 현대 LLM 추론을 지원하는 DumpsterCluster를 형성할 수 있는지, 그리고 이러한 재사용이 경제적으로 실행 가능한지와 환경적으로 지속 가능한지를 조사한다. 연구진은 중고 부품만을 사용하여 128-GPU DumpsterCluster를 구축하고 1년간 운영하였다. 현재 시장 가격 기준으로 DumpsterCluster는 22,000달러로, 8-GPU B200 시스템의 600,000달러와 비교해 경제적 이점이 크다. V100 기반의 DumpsterCluster는 LLaMA-70B 처리량에서 경쟁력을 보였지만, 구형 GPU는 토큰당 에너지 소비가 많아 저렴한 전기가 있는 지역에서만 총 소유 비용이 유리하다. 또한, 중고 시스템은 현재 세대 하드웨어에 비해 8B 모델의 경우 약 4배, 70B 모델의 경우 40배 더 높은 탄소 배출량을 발생시킨다. 따라서 하드웨어 재사용은 저탄소 에너지원과 전략적으로 결합되어야 한다.
DumpsterCluster는 128개의 GPU를 활용하여 LLaMA-70B 처리량을 달성하며, 경제적 이점이 크다.
Vois 2.0: 무제한 생성 기능을 가진 ElevenLabs 대안
Vois 2.0은 ElevenLabs의 대안으로, 무제한 생성 기능을 제공한다.
Cursor의 클라우드 에이전트 및 하네스 개선 사항
Cursor는 클라우드 에이전트와 하네스를 개선하여 항상 켜져 있는 에이전트가 시스템으로 작동하고 소프트웨어를 독립적으로 구축 및 배포할 수 있도록 했다. 클라우드 에이전트는 이벤트에 반응하여 작업을 자동으로 수행하고, 목표를 유지하며, 장기 세션 동안 경로를 유지할 수 있다. 현재 클라우드 에이전트는 PR을 모니터링하고 Slack 스레드를 감시하며 예약된 작업을 실행할 수 있다. 또한, 서브 에이전트는 자체 가상 머신에서 실행될 수 있으며, 각 서브 에이전트는 클린 컨텍스트의 프로젝트 복사본을 가진다. 사용자는 `/goal` 명령어를 통해 에이전트에게 장기 목표를 부여할 수 있다.
클라우드 에이전트는 PR을 자동으로 구독하고 완료를 추진하여 CI 문제를 해결할 수 있다.
Y Combinator의 Tom Blomfield, AI 시대의 조직 구조 변화 강조
Y Combinator의 Tom Blomfield은 'Company Brain'이라는 개념을 소개하며, 조직 구조를 재설계해야 한다고 주장했다. 그는 2,000년 전 로마 군단의 계층 구조를 여전히 답습하고 있다고 지적하며, 미래의 회사는 인간이 아닌 자기개선 AI 루프의 집합체가 될 것이라고 설명했다. 이 뉴스레터는 창업자와 실무자들을 위한 내용을 포함하고 있다.
Tom Blomfield의 발표는 조직 구조의 변화가 AI 도입에 있어 필수적임을 강조한다.
Glean, 모델 라우팅을 통한 AI 비용 절감 및 효율성 향상
Glean은 기업에서 AI 모델을 선택하는 세 가지 방법을 제공하며, 자동 모드가 경제적 이유로 고객에게 선호된다. Glean의 공동 창립자 Tony Gentilcore는 Glean이 Claude Code보다 4배 더 비용 효율적이라고 주장하며, 평균 작업당 비용이 $0.45인 반면 Claude Cowork는 $1.84라고 밝혔다. Glean은 Waldo라는 모델을 통해 사용자 쿼리를 필터링하고, 고급 모델을 필요할 때만 사용하도록 하여 지연 시간을 50% 줄이고 토큰 사용량을 25% 감소시킨다.
Glean은 자동 모드를 통해 비용을 절감하고, Waldo 모델을 통해 효율성을 높이며, 기업의 AI 도입을 최적화한다.