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1월 세번째 주 AI 뉴스

January 17, 2024

이번주 AI 뉴스 📰

애플, 샌디에고 AI 팀 해체 및 재조정 결정

  • 샌디에고 AI 팀의 이전: 애플이 샌디에고의 121인 AI 팀을 텍사스 오스틴으로 이전, 2월 말까지 이전 결정 요구.

  • 팀의 주요 역할과 이전의 배경: 이 팀은 Siri 개선을 담당하며, 애플은 샌디에고에서의 지속적인 확장 계획을 밝힘.

  • 직원들의 반응과 대안: 다수 직원들이 오스틴 이전을 거부, 애플은 이들에게 다른 직무 지원 기회를 제공.

OpenAI의 GPT 스토어에 AI ‘여자친구’ 봇으로 넘쳐나

  • AI 여자친구 챗봇의 등장: OpenAI의 새로운 GPT 스토어에 openAI 정책 위반이 되는 '여자친구' 챗봇들이 대거 등장,

  • 정책 위반과 대응: OpenAI의 사용 정책에 따라 '로맨틱 동반자' 관련 GPTs는 금지되어 있으며, 회사는 이를 조사 중.

  • 미국 내 외로움 문제와 AI 챗봇: 미국에서의 외로움 문제가 심화되는 가운데, 이러한 AI 챗봇이 해결책이 될 수 있으나 인간 고통에 대한 상업화 우려도 제기됨.

마이크로소프트, 중소기업용 코파일럿 AI 도우미 출시 및 개인용 프리미엄 계층 추가

  • 코파일럿 AI 도우미의 확장: 마이크로소프트가 중소기업과 개인 사용자를 대상으로 코파일럿 가상 비서 서비스를 확장.

  • 서비스 비용과 혜택: 중소기업은 월 $30, 개인 사용자는 새로운 프로 버전을 월 $20에 이용 가능.

  • AI 기술의 접근성 증가: 이 업데이트를 통해 더 많은 고객이 AI 기술에 접근할 수 있게 됨.

이번주 AI 논문 📝

TrustLLM: 대규모 언어 모델의 신뢰성 연구

  • 신뢰성 연구 개시: TrustLLM은 대규모 언어 모델들의 신뢰성에 대한 포괄적인 연구를 제시, 신뢰성의 여러 측면에 대한 원칙 제정.

  • 벤치마크 설정: 진실성, 안전성, 공정성, 강건성, 프라이버시, 기계 윤리 등 여섯 가지 차원을 포함한 벤치마크를 설정하여 16개 주요 LLM 평가.

  • 신뢰성과 유틸리티: 신뢰성과 유틸리티(기능적 효과)가 긍정적으로 연관되어 있음이 관찰되었으며, 일부 LLM은 과도한 신뢰성 강조로 유틸리티가 저하될 수 있음.

DeepSeekMoE: 전문가 집중화를 위한 혼합 전문가 언어 모델 개발

  • 전문가 집중화 방안: DeepSeekMoE는 각 전문가가 중복되지 않고 집중된 지식을 습득하도록 하기 위해 전문가를 더 세분화하고, 공통 지식을 포착하기 위한 공유 전문가를 도입.

  • 효율성과 성능: DeepSeekMoE 2B는 GShard 2.9B와 비교하여 비슷한 성능을 보이면서 전문가 매개변수와 연산량을 1.5배 줄임.

  • 규모 확장 및 경쟁력: 16B 매개변수로 확장된 DeepSeekMoE는 LLaMA2 7B와 비슷한 성능을 보이며, GShard 아키텍처 대비 현저한 이점을 보임.

TRIPS: 실시간 라디언스 필드 렌더링을 위한 삼선형 포인트 스플래팅

  • 신기술 개발: TRIPS는 기존의 3D Gaussian Splatting 및 ADOP의 아이디어를 결합하여, 화질 및 연산 효율 면에서 개선된 포인트 기반 라디언스 필드 렌더링 기술을 제안.

  • TRIPS 방식: 화면 공간 이미지 피라미드로 포인트를 래스터화하여, 단일 삼선형 쓰기를 사용해 임의 크기의 포인트를 렌더링 가능.

  • 높은 성능과 품질: TRIPS는 실시간 60fps의 프레임 속도를 유지하면서 현존 최고의 렌더링 품질을 달성, 복잡한 지오메트리 및 풍경을 효과적으로 처리.

이번주 AI 프로덕트 📦

MotionCtrl: 영상 생성을 위한 통합적이고 유연한 모션 컨트롤러

  • 모션 제어의 중요성: MotionCtrl은 카메라 모션과 객체 모션을 독립적으로 효과적으로 제어하여, 영상 생성에 필수적인 정확한 모션 제어를 가능하게 함.

  • 독창적인 아키텍처: 카메라와 객체의 모션 특성을 고려한 아키텍처와 훈련 전략을 통해 세밀한 모션 제어 및 다양한 조합을 제공.

  • 넓은 적용 범위: MotionCtrl은 훈련 후 다양한 카메라 포즈와 궤적에 적응할 수 있는 상대적으로 일반화된 모델이며, 기존 방법보다 우수함을 입증.

Screenshot2html: 웹사이트 스크린샷을 HTML/CSS 코드로 변환

  • 웹사이트 스크린샷 변환: 이 모델은 웹사이트 구성 요소의 스크린샷을 HTML/CSS 코드로 변환하는 기능을 제공.

  • 초창기 기술 활용: 비전-언어 기반 모델의 초기 체크포인트를 사용하며, Websight 데이터셋을 통해 미세 조정됨.

  • 개발 초기 단계: 아직 알파 버전으로, 스크린샷을 실제 코드로 변환하는 능력을 갖춘 개선된 모델 개발을 목표로 함.

By BetaAI

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