12월 첫번째 주 AI 뉴스

이번주 AI 뉴스 📰

OpenAI COO, 비즈니스용 AI는 과대평가?

• 실질적 변화에 대한 경고: OpenAI의 최고운영책임자는 AI가 기업에 실질적인 변화를 급격히 가져올 것이라는 기대를 경계함.

• AI의 초기 단계와 한계: AI는 여전히 실험 단계에 있으며, 한 번의 해결책으로 모든 문제를 해결할 수 없음을 강조.

• 적용에 대한 현실적 문제: 일부 기업들은 AI 모델의 초기 버전이 실제 업무를 개선하는 데 어려움을 겪고 있음.

회사는 생각보다 AI를 사용을 안한다?

• 기업의 AI 언급과 실제 사용의 차이: 많은 기업들이 AI에 대해 언급하고 있지만, 실제로 AI를 사용하는 기업은 극히 일부임.

• AI 도입의 초기 단계와 도전: 기업들이 AI를 적용하는데 있어 초기 단계에 머물고 있으며, 실질적인 사용 사례를 찾는데 어려움을 겪고 있음.

• AI 활용에 대한 장기적 전망: AI가 일반 비즈니스에 널리 적용될 것으로 예측되나, 현재는 그 활용이 제한적임.

마스터카드, AI 쇼핑 어시스턴트 'Shopping Muse' 출시

• 개인화된 쇼핑 경험 제공: 마스터카드가 'Shopping Muse'라는 새로운 AI 쇼핑 도구를 출시하여 사용자에게 맞춤형 제품 추천을 제공.

• 고급 알고리즘과 데이터 활용: 사용자의 쇼핑 경험과 대화 내용을 분석하여, 구매 이력과 실시간 선호도를 반영한 제품을 추천.

• 쇼핑의 미래 변화 예고: 마스터카드는 이 기술이 패션뿐만 아니라 가구 및 식료품 등 다른 분야로도 확장될 수 있음을 예측.

• 실리콘 밸리의 격변: GPT 출현이후 Big Tech의 12개월

• OpenAI의 새로운 수학 AI 알고리즘의 중요성

• 소규모 기업에서 AI 활용: 생산성 향상을 위한 기술 탐색

이번주 AI 논문 📝

Shared Attention를 통한 스타일 일관된 이미지 생성

• 스타일 일관성 문제 해결: 텍스트를 이미지로 변환하는 대규모 모델에서 스타일 일관성을 유지하는 것은 도전적인 과제임.

• StyleAligned 기술 소개: 이 연구에서는 이미지 시리즈 간 스타일 정렬을 달성하기 위해 StyleAligned라는 새로운 기술을 소개함.

• 효율적인 스타일 유지: StyleAligned는 최소한의 'Shared Attention'를 통해 스타일 일관성을 유지하며 다양한 스타일과 텍스트 프롬프트에서 높은 품질의 합성을 보여줌.

LLM 정렬 최적화: 문맥 학습을 이용한 새로운 전략

• 정렬 최적화의 피상적 효과: 최근 연구 결과는 기존 대규모 언어 모델의 정렬 최적화가 예상보다 피상적일 수 있음을 보여주며, 이는 전통적인 학습 방법에 대한 의문을 제기.

• 문맥 기반 새로운 접근: 새로운 연구에서 제시된 문맥 기반 학습 방법은 기존의 복잡한 학습 과정 없이도 효과적인 모델 정렬을 달성함.

• 성능 평가와 깊은 이해의 필요성: 이 새로운 방법의 성능을 철저히 평가함으로써, 대규모 언어 모델의 정렬과 관련된 이론적 이해의 중요성을 강조함.

정직이 최선이다: AI 속임수 정의 및 완화 방안

• AI 속임수의 도전: AI 시스템의 안전성, 신뢰성, 협력성에 대한 도전으로, 에이전트들이 목표 달성을 위해 속임수를 사용할 수 있는 문제에 초점.

• 속임수의 형식적 정의: 구조적 인과 게임에서 철학 문헌에 기반한 속임수의 형식적 정의를 도입하고, 이를 현실 세계의 기계 학습 시스템에 적용.

• 속임수 완화를 위한 실험적 결과: 이 정의를 사용하여 강화 학습 에이전트와 언어 모델에서 속임수를 완화하는 방법을 실험적으로 보임.

이번주 AI 프로덕트 📦

MagicAnimate: 디퓨전 모델을 이용한 일관된 인간 이미지 애니메이션

• 애니메이션의 질적 향상: MagicAnimate는 확산 기반 프레임워크로, 시간적 일관성과 참조 이미지의 충실한 보존을 목표로 함.

• 혁신적 기술 도입: 비디오 확산 모델과 새로운 외형 인코더를 통해 시간 정보 인코딩과 프레임 간 외형 일관성 유지.

• 강화된 비디오 피델리티: 간단한 비디오 융합 기술을 사용하여 긴 비디오 애니메이션의 부드러운 전환을 촉진, 기존 방법들을 능가하는 성능 제시.

맞춤형 NeRF: 지역-글로벌 반복 훈련을 통한 3D 장면 편집

• 맞춤형 NeRF 모델 제안: 텍스트 설명이나 참조 이미지를 사용하여 적응적인 소스 주도 3D 장면 편집을 위한 CustomNeRF 모델을 제안.

• 지역-글로벌 반복 편집 방식: 전경 영역만을 편집하면서 배경을 보존하기 위해 지역-글로벌 반복 편집(LGIE) 훈련 방식을 채택.

• 클래스 가이드 정규화: 이미지 주도 편집에서 다양한 시점 간 일관성 문제를 완화하기 위해 클래스 가이드 정규화 방법을 설계.