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인공지능

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🚀 오픈AI의 신작, ‘딥 리서치(Deep Research)’: AI 연구의 새로운 패러다임 오픈AI가 새롭게 출시한 AI 에이전트 **‘딥 리서치(Deep Research)’**가 전 세계의 이목을 집중시키고 있습니다. 이 기술은 단순한 정보 검색을 넘어, 수백 개의 온라인 출처를 분석하고 종합하여 전문 연구 분석가 수준의 보고서를 작성하는 능력을 갖추고 있습니다. 특히, **‘인류의 마지막 시험(Humanity's Last Exam, HLE)’**에서 사상 최고 점수를 기록하며 AI 연구의 새로운 패러다임을 열었습니다.이번 블로그에서는 딥 리서치가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 기존 AI와 비교해 얼마나 강력한 성능을 자랑하는지, 그리고 이 기술이 우리 삶과 업무에 어떤 영향을 미칠지 심층적으로 살펴보겠습니다.📌 1. 딥 리서치란 무엇인가?딥 리서치는 오픈AI가 개발한 새로운 AI 에이전트..
인간의 뇌를 닮은 차세대 AI, 뉴로모픽 칩의 놀라운 혁신! 🧠 뉴로모픽 칩이란?‘뉴로모픽 칩’은 인간의 뇌 구조와 기능을 모방해 설계된 반도체입니다.인간의 뇌는 1,000억 개가 넘는 뉴런과 이들 간의 연결 고리인 시냅스를 통해 정보를 처리합니다.뉴로모픽 칩은 이러한 뇌의 작동 원리를 본떠 정보를 빠르게 처리하고 기억하는 기술입니다.기존의 컴퓨터가 수행하는 연산(CPU), 단기 기억(D램), 장기 기억(HDD/SSD) 기능을 통합해 하나의 칩에서 모두 수행할 수 있도록 설계된 것이 특징입니다.🔑 뉴로모픽 칩 기술의 핵심기존 컴퓨터는 수치 계산과 정밀 프로그램 실행에 탁월하지만, 이미지, 소리, 감각 정보를 처리하는 데는 한계가 있습니다.예를 들어, 2012년 구글의 고양이 얼굴 자동인식 소프트웨어는 프로세서 1만 6,000개를 사용해야 했습니다.그러나 뉴로모..
OpenAI o3: ARC-AGI-1에서 새로운 AI 성능의 지평을 열다 최근 OpenAI는 o3 시스템을 통해 ARC-AGI-1 공개 데이터셋에서 혁신적인 성과를 발표했습니다. 이번 성과는 단순히 GPT 계열 모델의 한계를 넘어서 AI 적응 능력의 새로운 가능성을 입증한 중요한 전환점으로 평가받고 있습니다. 특히 고효율 모드에서 75.7%의 점수를 기록하고, 고비용 모드에서는 87.5%의 점수를 달성하며, 기존 AI 모델의 한계를 극복한 점에서 주목받고 있습니다. 이번 블로그에서는 OpenAI o3의 ARC-AGI-1 결과와 그 의미를 상세히 살펴보고, 미래 AGI 연구에 대한 방향성을 탐구해보겠습니다.ARC-AGI-1 성과 분석성과 요약OpenAI o3는 ARC-AGI-1 테스트에서 고효율 및 저효율 두 가지 연산량 설정으로 평가되었습니다.Semi-Private Evalu..
Meshtron: 3D 아티스트 수준의 고품질 메시 생성 기술을 탐구하다 3D 모델링 세계에서 메시는 영화, 디자인, 게임 산업의 필수적인 요소로, 대부분의 3D 소프트웨어와 그래픽 하드웨어에서 기본적으로 지원되는 표준 표현 방식입니다. 최근 NVIDIA는 “Meshtron”이라는 새로운 자동 회귀 메시 생성 모델을 발표하며 3D 모델링 기술의 새로운 지평을 열었습니다. 이번 블로그에서는 Meshtron의 주요 기능과 혁신적인 기술적 특징을 알아보겠습니다.3D 메시와 Meshtron의 등장 배경3D 메시란 다각형 면으로 구성된 3D 오브젝트의 표현 방식입니다. 보통 삼각형이나 사각형 면으로 이루어져 있으며, 메시의 중요한 속성 중 하나는 “토폴로지”입니다. 이는 메시의 면이 객체의 구조와 얼마나 잘 일치하는지에 대한 조직 방식을 의미합니다. 숙련된 아티스트가 만든 메시들은 정..
메타, 최신 오픈소스 AI 모델 ‘Llama 3.3 70B’ 출시 메타가 혁신적인 오픈소스 대형 언어 모델(LLM) Llama 3.3 70B를 공식 출시했습니다. 이번에 공개된 모델은 700억 개의 매개변수를 가지고 있지만, 성능 면에서는 기존의 대형 모델과 맞먹거나 일부 영역에서는 더 뛰어난 결과를 보였습니다. 특히, 비용 효율성과 접근성을 강조하며 AI 업계에 새로운 기준을 제시했습니다.Llama 3.3 70B의 특징1. 성능과 비용의 균형메타의 아메드 알-달(Ahmed Al-Dahl) 생성 AI 부사장은 이 모델을 두고 "405B 매개변수 모델과 비슷한 성능을 제공하면서도 실행은 훨씬 간단하고 비용도 효율적"이라고 밝혔습니다. 실제로 Llama 3.3은 최신 사후 훈련 기술과 온라인 선호도 최적화를 활용하여 뛰어난 성능을 발휘하면서도 토큰당 비용을 크게 낮췄습니다..
LLM 기반 AI 에이전트의 심층 탐구: 차세대 자율 시스템의 가능성 최근 LLM(Large Language Model) 기반 자율 에이전트 시스템이 학계와 산업계에서 큰 주목을 받고 있다. AutoGPT, GPT-Engineer, BabyAGI와 같은 프로토타입들은 LLM이 단순히 텍스트 생성을 넘어 복잡한 문제 해결 도구로서 활용될 수 있음을 보여주고 있다. 이러한 접근은 LLM의 활용 범위를 크게 확장시키며, 다양한 문제 도메인에서 새로운 솔루션을 제공할 수 있는 가능성을 제시한다. 본 블로그에서는 LLM 기반 AI 에이전트 시스템의 주요 구성 요소와 그 적용 사례에 대해 심도 있게 탐구하고자 한다.LLM 기반 자율 에이전트 시스템 개요LLM 기반 자율 에이전트 시스템은 LLM을 에이전트의 핵심적인 지능으로 활용하며, 여러 보조적 구성 요소를 통해 기능을 확장한다. ..
AI가 스스로 발전하는 데이터셋, WizardLM: LLM 학습의 새로운 패러다임 인공지능 모델의 성능을 향상시키기 위해 가장 중요한 요소는 무엇일까요? 바로 양질의 데이터입니다. 하지만 이러한 데이터를 수집하고 구축하는 데는 막대한 시간과 비용이 소요됩니다. 그렇기 때문에 데이터의 질과 양을 모두 충족시키기 위해서는 새로운 접근 방식이 필요합니다. 그래서 등장한 것이 바로 WizardLM입니다. 이 글에서는 AI가 스스로 데이터를 학습하고 생성하는 방법인 WizardLM의 개념과 그 특징, 그리고 이러한 방식이 어떻게 AI 모델 학습에 기여할 수 있는지에 대해 자세히 알아보겠습니다.WizardLM이란 무엇인가?WizardLM은 대규모 언어 모델(LLM)을 학습시키기 위한 데이터를 자동으로 생성하고 점진적으로 진화시키는 방식을 제안합니다. 핵심은 LLM이 스스로 지시문을 만들어내고, ..
내 노트, 나보다 더 잘 아는 AI? Smart Composer로 만나보세요! 매번 ChatGPT에게 질문할 때, 맥락을 다 설명해야 한다는 점이 너무나도 번거롭죠. 특히나 내가 이미 정리해 둔 Obsidian 노트들에 있는 정보라면, 반복 설명의 시간과 노력이 너무 아깝습니다. 그런 고민을 해결하기 위해 탄생한 Obsidian 플러그인, 바로 Smart Composer를 소개합니다. 이 도구는 여러분의 노트에 담긴 맥락을 스스로 이해하고, 더 나아가 효율적으로 글쓰기를 도와주는 AI 도우미입니다.Smart Composer의 탄생 배경: ChatGPT Canvas와 Cursor AI로부터의 영감Smart Composer는 Cursor AI와 ChatGPT Canvas로부터 영감을 받아 탄생했습니다. 두 AI 시스템이 사용자 경험을 중심으로, 사용자에게 최적의 문맥 지원을 제공하려는..

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