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새로운 연구, 애플 LLM 추론 능력 저하 연구에 반박 제기 대규모 언어 모델 '추론 붕괴' 현상, 연구 방법론에 의문 제기AI 모델의 안정적 진화 가능성 시사…학계 논의 활발 최근 발표된 한 연구 보고서가 애플(Apple)이 제기했던 대규모 언어 모델(LLM)의 '추론 붕괴(reasoning collapse)' 현상에 대해 반박을 제기하며, AI 모델의 장기적 안정성과 발전 가능성에 대한 학계의 논의를 재점화하고 있다. 이는 AI 모델의 성능 변화를 평가하는 방법론의 중요성을 부각시키며, 관련 연구의 신뢰도에 대한 심층적인 검토를 요구하고 있다.애플의 '추론 붕괴' 연구와 새로운 반박의 배경앞서 애플 연구진은 LLM이 자체 생성한 데이터를 통해 반복적으로 훈련될 경우, 시간이 지남에 따라 '추론 붕괴' 현상이 발생하여 모델의 추론 능력이 저하될 수 있다는 연구 .. 2025. 6. 17.
일레븐랩스, 'Eleven v3'에 오디오 태그 기능 도입…AI 음성 제어 강화 음성 속삭임·웃음 등 세밀한 제어 가능…생성형 AI 음성 품질 향상텍스트 기반 입력 넘어 미묘한 감정 표현으로 활용성 확대 인공지능(AI) 음성 기술 스타트업 일레븐랩스(ElevenLabs)가 자사의 최신 AI 음성 모델 'Eleven v3'에 새로운 '오디오 태그(Audio Tags)' 기능을 도입하였다. 본 기능은 개발자들이 AI 생성 음성의 속삭임, 웃음, 특정한 감정 표현 등을 텍스트 명령을 통해 더욱 정교하게 제어할 수 있도록 지원하며, 이를 통해 생성형 AI 음성의 품질과 활용성을 한 단계 더 끌어올릴 것으로 기대된다.'오디오 태그' 도입으로 AI 음성 표현력 극대화일레븐랩스의 'Eleven v3'는 이미 속삭임, 웃음 등 인간의 자연스러운 감정 표현을 구현하는 능력을 인정받은 바 있다. 이번.. 2025. 6. 17.
펜실베이니아 대학교 연구팀, 원자 두께의 재료로 작동하는 최초의 컴퓨터 개발 실리콘 없이 2D 반도체를 활용한 CMOS 회로로 기본 연산 수행 가능성 입증 펜실베이니아 대학교 연구팀이 원자 두께의 2D(이차원) 재료를 활용하여 실리콘 없이 작동하는 최초의 컴퓨터를 개발했다. 이 연구는 전자공학의 미래를 재정의할 수 있는 중요한 진전을 의미하며, 관련 연구 결과는 국제 학술지 『Nature』에 발표되었다. 연구진은 모사이드(MoS₂)와 텅스텐 디셀레나이드(WSe₂)라는 두 가지 2D 반도체 재료를 사용하여 CMOS(상보형 금속 산화물 반도체) 회로를 구성했다. 이러한 회로는 n형과 p형 트랜지스터를 결합하여 전력 소모를 최소화하면서 전류 흐름을 제어하는 데 필수적이다. 연구진은 금속유기화학기상증착(MOCVD) 공정을 통해 각 재료를 원자 수준의 두께로 성장시켰으며, 이를 통해 1,.. 2025. 6. 15.
AI 기반 코드 리뷰 도우미 '코드 래빗' 출시: 개발자의 코딩 흐름을 방해 없이 유지 코딩 중 예상치 못한 오류로 인해 작업 흐름이 끊기는 경험은 모든 개발자가 공감할 만한 부분입니다. 이러한 문제 해결을 위해 인공지능(AI) 기반 코드 리뷰 도구인 **코드 래빗(Code Rabbit)**이 등장하여 개발자들의 이목을 집중시키고 있습니다. 코드 래빗은 스마트 AI 기반 코드 리뷰 기능을 개발자들이 선호하는 편집기 내에서 직접 제공하여, 개발자들이 코딩 흐름을 유지할 수 있도록 돕습니다. 주요 특징 및 이점:편집기 통합 및 흐름 유지: 코드 래빗은 VS Code, Cursor, Windsurf와 같은 인기 있는 편집기에 직접 통합되어 작동합니다. 이를 통해 개발자는 코드 리뷰를 위해 다른 도구로 전환하거나, 동료의 피드백을 기다릴 필요 없이 코딩에만 집중할 수 있습니다. 마치 선임 개발자가.. 2025. 6. 15.
구글 딥마인드, '날씨 연구소' 출범…AI 기반 열대성 저기압 예측 강화 인공지능 기술로 기상 예측 정확도 및 신속성 향상 기대재난 대비 역량 강화 및 인명·재산 피해 경감 목표 인공지능(AI) 연구의 선두 주자인 구글 딥마인드(Google DeepMind)가 최근 AI 모델을 활용하여 열대성 저기압 예측을 전문적으로 시험하고 개선하기 위한 '날씨 연구소(Weather Lab)'를 출범시켰다. 본 연구소는 예측하기 어려운 극단적인 기상 현상에 AI 기술을 접목함으로써 기상 예보의 정확성과 신속성을 획기적으로 향상시키고, 궁극적으로는 재난 대비 역량을 강화하여 인명 및 재산 피해를 경감하는 데 기여할 것으로 전망된다.AI 기술, 복잡한 열대성 저기압 예측에 도전기존의 수치 기상 예측(NWP) 모델은 복잡한 계산을 필요로 하여 예측에 상당한 시간이 소요될 뿐만 아니라, 열대성 저.. 2025. 6. 15.
AI 이미지 생성 기술, ‘miniDiffusion’으로 더 쉬워진다 복잡한 확산 모델의 핵심만 담은 최소 구현… 개발자 및 학생들에게 길잡이 될 것인공지능(AI) 이미지 생성 기술의 대중화를 이끌고 있는 ‘확산 모델(Diffusion Model)’의 핵심 원리를 쉽게 학습할 수 있는 오픈소스 프로젝트가 공개되어 화제다. 개발자 유세프 라파트(Yousef Rafat)가 공개한 ‘miniDiffusion’은 복잡한 AI 모델의 구조를 최소한의 코드로 구현하여, AI 기술에 입문하는 학생과 개발자들에게 훌륭한 길잡이가 될 것으로 기대된다. 확산 모델은 현재 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion), 미드저니(Midjourney) 등 최신 이미지 생성 AI의 기반이 되는 핵심 기술이다. 하지만 그 구조가 매우 복잡하여 처음 접하는 이들이 원리를 파악하기 어렵다는 장벽이.. 2025. 6. 15.
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