AI 혁명 이후, 텐센트의 Sogou 입력 방법은 AI 작문 및 대화 기능을 강화하며 사용자 경험을 개선했습니다. AI 작문은 130개 시나리오 지원, 20개 전문 도우미 기능, AI 반려동물 및 실시간 정보 제공으로 효율성과 재미를 조화롭게 제공합니다.
메타는 코드 최적화에 중점을 둔 "LLM Compiler"를 출시했습니다. Hugging Face에서 70억 및 130억 파라미터 버전을 제공하며, 프로그래밍 작업 성능 개선을 위해 자동 코드 최적화 기능을 갖춘 모델입니다. 5460억 개의 코드 토큰으로 훈련되었습니다.
딥페이크 기술은 2027년까지 손실이 400억 달러에 이를 것으로 전망되며, 특히 금융 부문에 심각한 위협을 가하고 있습니다. 기업의 30%가 이에 대한 방어 계획이 없고, 74%는 이미 AI 기반 위협을 경험했습니다. 적극적인 대응 전략이 절실합니다.
애플은 EPFL과 협력하여 4M AI 모델의 공개 데모를 Hugging Face Spaces에서 출시했습니다. 이 모델은 다양한 모달리티를 처리하며, 애플의 AI 기술에 대한 접근성을 확대합니다. 하지만 데이터 활용 및 윤리에 관한 도전도 제기되고 있습니다.
RunwayML은 AI 기반 비디오 생성 모델 Gen-3 Alpha를 출시했습니다. 사용자는 텍스트, 이미지, 비디오 프롬프트로 초현실적인 비디오 제작이 가능하며, 고충실도의 통제 가능한 출력이 특징입니다. 모든 사용자에게 유료 플랜으로 제공되며, 향후 다양한 기능 업데이트가 예정되어 있습니다.
메타는 코드 최적화 능력을 향상시키기 위한 "LLM Compiler" 모델을 출시했습니다. 5460억 개의 LLVM-IR 데이터셋으로 훈련된 이 모델은 코드 시뮬레이션과 최적화 능력을 갖추며, 700억 및 1300억 개의 매개변수로 제공됩니다. Hugging Face 플랫폼에서 활용 가능하며, 77%의 코드 최적화 잠재력을 기록했습니다.
Gemma 2는 효율적이고 경량화된 AI 모델로, 다양한 응용 가능성을 제시합니다. 파라미터 크기, 고품질 데이터셋 준비, 미세 조정, 성능 향상 전략, 그리고 평가 및 배포 과정을 통해 개발자들은 AI 작업의 효율성을 극대화할 수 있습니다.
월마트는 AR과 AI를 통합하여 고객 경험을 혁신하고 있으며, 상호작용 AR 애플리케이션을 통해 디지털 판매를 증대시키고 있습니다. 직원 생산성을 위한 XR 기술도 촉진하고 있으며, 다양한 AR 경험을 확장하고 있습니다.
구글 Gemma 2 사용 가이드는 이 AI 모델의 특징, 파라미터 선택, 데이터셋 준비, 모델 로드 및 파인튜닝, 성능 최적화, 평가 및 배포 방법을 안내하며, 효율적으로 다양한 AI 작업을 수행할 수 있도록 돕는다.
빌 게이츠는 AI 시스템의 에너지 소비 증가에 대한 우려를 덜어주며, 기술 기업들이 청정 에너지 개발에 투자할 준비가 되어 있다고 강조했습니다. 그는 데이터 센터가 전력 소비를 2-6% 증가시키지만, 지속 가능한 발전 가능성을 언급했습니다.
Alibaba Group의 오픈소스 모델 Qwen2-72B가 Hugging Face 오픈소스 AI 모델 순위에서 1위를 차지하며, Meta의 Llama-3, Microsoft의 Phi-3 등 경쟁자를 제치고 중국의 AI 역량을 부각시켰습니다. 이 결과는 AI 기술 혁신과 글로벌 시장의 새로운 기준을 제시합니다.
일리야 수츠케버는 초지능 개발을 위한 스타트업 SSI를 출범하며 AGI의 가능성을 제시했습니다. AI 기술의 발전과 함께 자율 에이전트의 등장으로 산업 혁신이 예상되며, 기업들은 AI 활용을 통해 경쟁력을 강화할 수 있는 기회를 맞이하고 있습니다.
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