1월 다섯번째 주 AI 뉴스

이번주 AI 뉴스 📰

미 정부, AI 기업들에 안전 테스트 보고 요구

• AI 안전 테스트 의무화: 바이든 행정부, 주요 AI 시스템 개발자들에게 정부에 안전 테스트 결과 제출을 요구.

• 표준 프레임워크 개발: National Institute of Standards and Technology, 안전 평가를 위한 통일된 프레임워크 개발 착수.

• AI 규제 변화: AI 기술의 경제적, 국가 안보적 중요성 증가에 따라, 정부는 관련 규제와 국제 협력을 강화할 계획.

국방부, AI 기반 중요 광물 가격 예측 프로그램 개발 계획

• 미 국방부의 새 프로그램: 미 국방부, 니켈과 코발트 등 중요 광물의 가격 및 공급 예측을 위한 AI 기반 프로그램 개발 계획 발표.

• 시장 투명성 강화 목적: 이 프로그램은 글로벌 금속 시장의 투명성 향상을 목표로 함, 그러나 새로운 불확실한 변수가 될 수 있음.

• DARPA 주도 개발: Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA)가 프로그램 운영을 담당, 인공지능 모델을 사용해 광물의 '구조적 가격' 산출 예정.

중국 대입 시험 개선을 위한 AI 스타트업의 자금 조달 계획

• 중국 대입 시험의 AI화: 중국의 연례 대학 입학 시험인 '가오카오'를 자동 채점하는 AI 개발을 목표로 Learnable.ai가 최대 7천만 달러의 자금 조달을 추진 중.

• Learnable.ai의 혁신적 목표: 이 스타트업은 수험생들의 손글씨를 신속하게 분석하고, 몇 시간 내에 평가를 마칠 수 있는 모델을 개발하는 것을 목표.

• 교육 분야의 AI 활용: AI는 학습을 개인화하는 데 도움을 주고, 교사와 대학의 부담을 덜어줄 것으로 기대되며, Learnable.ai는 교육 분야에서 AI의 혁신적 활용을 탐구하는 기업 중 하나.

• Meta의 무료 코드 생성 AI 도구 'Code Llama', GPT-4 수준?

• X (트위터), AI 생성 테일러 스위프트 음란 이미지 유포 후 이름 검색 차단

• 구글의 새로운 AI 비디오 모델 'Lumiere', 현실적인 영상 제작 가능

이번주 AI 논문 📝

사진 현실감 복원의 새 지평: SUPIR 모델의 혁신적 확장

• 이미지 복원 기술: SUPIR은 다중 모드 기술과 발전된 생성적 선행을 활용하여 현실적인 이미지 복원에 있어 큰 진전을 이룸.

• 모델 확장의 효과: 모델 스케일링을 통해 이미지 복원 능력을 향상시키고 새로운 가능성을 탐색.

• 텍스트 지향 복원: SUPIR은 텍스트 프롬프트를 이용한 이미지 복원 기능을 제공, 응용 범위를 확대.

가상 피팅 모델 'Diffuse to Choose': 디퓨젼 모델을 활용한 이미지 복원 개선

• 온라인 쇼핑 활용: 'Diffuse to Choose'는 'Virtual Try-All' 현상을 지원하기 위해 고안된 새로운 확산 기반 이미지 복원 모델임.

• 세부적 최적화: 이 모델은 고화질 세부 사항 유지와 빠른 추론을 효과적으로 균형을 이루면서 정확한 의미 조작을 보장함.

• 기술 우위: 'Diffuse to Choose'는 기존의 제로샷 확산 복원 방법과 DreamPaint와 같은 퓨샷 확산 개인화 알고리즘을 능가함.

SliceGPT: 대형 언어 모델 압축을 위한 새로운 접근법

• 자원 최적화: 'SliceGPT'는 대형 언어 모델의 연산 및 메모리 자원 사용을 줄이기 위한 새로운 후훈련 스파시피케이션 ( post-training sparsification ) 기법을 제시함.

• 성능 유지: 이 기법은 LLAMA2-70B, OPT 66B, Phi-2 모델의 파라미터를 최대 25%까지 제거하면서 각각의 모델의 원래 성능을 99%, 99%, 90%까지 유지함.

• 효율적 구현: SliceGPT는 추가적인 코드 최적화 없이도 더 적은 GPU를 사용하여 더 빠른 실행을 가능하게 함.

이번주 AI 프로덕트 📦

PandasAI: AI 기능을 추가하는 새로운 파이썬 라이브러리

• 자연어 처리: PandasAI는 인기 있는 데이터 분석 및 조작 도구인 팬더스에 대화형 AI 기능을 추가, 사용자가 데이터에 자연어로 질문할 수 있게 함.

• 기능 다양성: 이 라이브러리는 그래프 작성, 데이터 정제, 누락값 대체, 특성 생성 등 다양한 작업을 수행할 수 있음.

• 사용 편의성: PandasAI는 사용자가 AI나 팬더스 라이브러리에 익숙하지 않더라도 쉽게 사용할 수 있도록 설계되었으며, 데이터에 대한 질문을 자연어로 할 수 있음.

Lepton AI: 개발자와 기업을 위한 효율적인 AI 응용 프로그램 플랫폼

• 효율적 개발: Lepton은 개발자와 기업이 몇 분 안에 AI 애플리케이션을 효과적으로 실행하고 대규모로 준비할 수 있게 함.

• 사용 용이성: 이 플랫폼은 컨테이너나 쿠버네티스 학습 없이 파이썬으로 모델을 구축하고, 클라우드에 단일 명령으로 배포할 수 있게 함.

• 규모 확장: 애플리케이션에 가장 적합한 다양한 하드웨어를 선택하고 큰 작업량을 처리하기 위해 수평적으로 확장할 수 있음.

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