누구나 호화 요리를 누리며
AI로 밝혀낸 바이러스의 ‘암흑 물질’ 최근 AI를 활용한 연구가 70,500종의 새로운 RNA 바이러스를 발견했다고 해요. 이 바이러스들은 주로 염호, 열수구 등 극한 환경에서 발견되었으며, 기존에 알려진 바이러스와는 전혀 다른 특성을 지니고 있어요. 연구팀은 메타게놈(Metagenome) 분석과 AI 모델을 결합하여, 환경에서 채취한 모든 유전체를 분석했는데, 이를 통해 기존 방법으로는 발견할
영원한 풍요
AI 생물학 퓨전! 최근 연구에서 투프츠 대학(Tufts University)의 앨런 디스커버리 센터(Allen Discovery Center)와 하버드 대학(Harvard University)의 와이스 연구소(Wyss Institute) 연구진은 확산 모델이 진화 알고리즘이라는 놀라운 사실을 밝혀냈어요. 이들은 진화를 노이즈 제거 과정으로, 역진화를 확산 과정으로 간주하여, 확산 모델이 자연적으로 선택, 돌연변이, 생식 격리
AI '추수'의 시작!
AI 데이터 수집의 법적 승리 최근 함부르크 법원은 이미지 AI 개발에 필요한 데이터셋을 만드는 비영리 단체 LAION이 사진작가의 허락 없이 저작권이 있는 이미지를 AI 시스템 훈련을 위해 수집할 수 있다고 판결했어요. 이 판결은 독일 저작권법 제60d조에 따라 비상업적 과학 연구를 위한 텍스트 및 데이터 마이닝을 허용하는 조항을 근거로 했다고 해요.
AI도 생각할 시간이 필요해
생각하는 시간을 늘렸더니 초월적인 성능! 최근 대형 언어 모델(LLM)의 성능을 극대화하기 위해 추론을 확장하는 연구가 주목받고 있어요. 이 연구는 LLM이 고정된 양의 계산 자원을 사용할 때, 얼마나 성능을 향상시킬 수 있는지를 탐구하는데, LLM의 성능뿐만 아니라, 사전 훈련과 추론의 균형을 맞추는 데 중요한 시사점을 제공해줘요. 연구 결과, 추론 시간을
생각하는 근육
에이전트는 오늘도 인류를 위해 인공지능 기술의 선두주자 OpenAI가 최근 소수의 투자자들을 대상으로 한 비공개 발표를 통해 미래 AI 개발 로드맵을 공개하면서 업계의 이목을 집중시키고 있어요. 이번 발표는 단순히 기술적 진보를 넘어, 우리 삶의 방식을 근본적으로 뒤바꿀 가능성을 내포하고 있다는 점에서 더욱 주목할 만한데, 핵심은 바로 인간처럼 생각하고 행동하는 'AI
여름은 끝나지 않아
알파폴드보다 한 단계 더! 최근 AI와 생명공학의 융합이 새로운 국면을 맞이하고 있어요. 그 중심에는 OpenAI와 쓰라이브 캐피털(Thrive Capital)이 후원하는 차이 디스커버리(Chai Discovery; 이하 차이)가 있어요. 이 스타트업은 설립된 지 불과 6개월 만에 약 3천만 달러의 자금을 유치하며 주목받고 있다고 해요. 차이는 AI를 활용해 생화학 분자의 구조를
게임 AI가 코앞으로!
비디오 검색도 이젠 AI! 최근 윈도우 11(Windows) 인사이더 카나리 채널 빌드 27695에서 새로운 ‘지능형 미디어 검색’ 기능이 언급되었어요. 이 기능은 로컬 AI 모델을 통해 로컬 오디오 파일과 비디오의 단어를 검색할 수 있게 해주는데, 회의 녹음 파일이나 오디오북에서 필요한 정보를 쉽게 찾을 수 있게 해주는 혁신적인 도구라고 해요. 지능형 미디어
딸기가 정말로 다가온다!
코드만 바꿨는데 2배 빠르게! 최근 xAI가 발표한 '그록-2(Grok-2)’는 인공지능(AI) 분야에서 큰 주목을 받고 있어요. 이 모델은 코드 전면 수정을 통해 추론 속도와 정확도를 크게 향상시켰으며, 그 결과 챗봇 아레나 리더보드에서 상위권에 올랐어요. 하지만 xAI는 여기서 만족하지 않고 SG랭(SGLang)을 활용하여 추론 스택을 처음부터 다시 작성했어요.
코딩의 종말!
AI 평가도 AI가 스스로 최근 메타(Meta)의 FAIR 연구팀은 인간의 평가 없이도 AI 모델이 스스로 개선할 수 있는 혁신적인 방법을 제안했어요. 이 방법은 자기 학습 평가자(Self-Taught Evaluator)라고 불리는데, 인간의 선호 데이터를 사용하지 않고도 모델의 성능을 향상시킬 수 있다고 해요. 1. 대조적 모델 출력 생성: 우선 AI 모델한테
AI 시대의 다가올 삶은?
AI도 홀로서기가 필요해 최근 AI 연구자 안드레이 카파시(Andrej Karpathy)는 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)이 언어 모델의 인간과 같은 문제 해결 능력을 훈련하는 데 충분하지 않다고 주장했어요. RLHF는 ChatGPT와 같은 모델을 이해하고 자연스럽게 만드는 데 중요한 역할을 했지만, 카파시는 이를 병목 현상(Bottleneck)으로 보고 있다고 해요.
'딸기'는 온다...!
게임으로 세상을 배우는 AI! 최근 인공지능(AI) 연구에서 또 다른 중요한 진전이 있었어요. 캘리포니아 공과대학교(Caltech; 이하 칼텍)의 연구진이 마인크래프트(Minecraft)와 예측 코딩 알고리즘을 결합하여 AI가 스스로 공간 지도를 생성하고 이를 활용해 다음 화면을 예측하는 데 성공했어요. 이 연구는 AI가 사람처럼 진정한 공간 감각을 갖추게 하는 데 중요한
나쁜 것을 모르면 AI도 멍청해
SAM이 업그레이드! 최근 메타(Meta)는 이미지와 비디오에서 객체를 분리하고 편집할 수 있는 새로운 AI 모델, Segment Anything 2 (SAM2)를 공개했어요. 이 모델은 기존의 Segment Anything 모델을 업그레이드한 버전으로, 이미지뿐만 아니라 비디오에서도 특정 객체를 실시간으로 분리할 수 있다고 해요. SAM2는 다양한 프롬프트를 활용해서 객체를 분리할 수 있고, 추가 학습