[11월 10일 글로벌AI뉴스레터 정리] AI는 음성 녹음을 통해 당뇨병을 감지. AI로 애니메이션 비용 90% 절감.
실업자가 AI를 사용하여 5,000개의 일자리에 지원하고 20번의 인터뷰를 받아좋은 아침이에요. 11월 10일 금요일입니다.
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AI 산업 확장 및 파트너십Amazon 은 OpenAI의 GPT-4와 경쟁하기 위해 2조 개의 매개변수를 갖춘 대규모 언어 모델 인 코드명 'Olympus'라는 야심찬 AI 모델을 훈련하기 위해 팀을 전담했습니다 . Rohit Prasad가 주도하는 이 모델은 전국의 AI 노력을 통합하여 잠재적으로 AWS 제품을 향상시켜 최고의 AI 모델을 찾는 기업 고객을 유치합니다. 프로젝트의 세부 사항은 기밀로 유지되며 Amazon은 공개적으로 언급하지 않았습니다. Google, Anthropic과의 AI 파트너십 확장 발표 이번 협업에서는 효율적인 AI 추론을 위해 Google의 최신 TPY v5e 기술을 활용하여 책임감 있는 AI 발전을 보장할 것입니다. Anthropic은 Google의 보안 서비스를 활용하여 AI 모델 배포를 보호할 것입니다. 이러한 강화된 협력은 AI 기술의 윤리적 개발에 대한 상호 헌신을 강조합니다. AI 도구 및 애플리케이션Hugging Face 에는 인간 또는 AI 피드백에 따라 동작하도록 언어 모델을 가르치는 정렬에 중점을 두고 ChatGPT와 유사한 AI 모델을 개발하는 2인 팀이 있습니다 . H4는 1월부터 채팅 중심 모델 Zephyr-7B-α를 포함한 오픈 소스 언어 모델을 출시했으며 더 나은 자연어 응답을 위해 또 다른 Falcon-40B를 개선했습니다. H4의 작업은 직접적으로 수익을 창출하지는 않지만 Hugging Face의 엔터프라이즈 프로그램을 지원하여 AI 상용화에 대한 압박 없이 회사의 AI 솔루션에 기여합니다. Microsoft는 Windows 11과 유사하게 작업 표시줄에 Copilot 버튼을 추가하는 업데이트를 통해 10억 명의 Windows 10 사용자에게 AI Copilot을 제공할 계획입니다. 사용자 기반을 14억 개의 장치로 늘려 Copilot 플러그인을 만듭니다. Windows 10의 환경은 플러그인 호환성을 포함하여 Windows 11의 환경을 그대로 반영합니다. 이 전략은 Windows 10에서 빠르게 전환하는 것에서 사용자에게 새로운 기능을 최신 상태로 유지하는 것으로의 전환을 의미합니다. GitHub는 기업이 2024년 2월부터 월 39달러에 코드베이스를 맞춤화할 수 있는 Copilot 엔터프라이즈 플랜을 선보입니다. 이 발표는 GitHub Universe에서 발표되었으며, 12월 Copilot Chat의 일반 출시 계획과 JetBrain의 IDE에 대한 향후 지원 계획도 공개되었습니다. 또한 GitHub는 타사 통합을 통해 Copilot 파트너 프로그램을 시작하고 2024년에 예상되는 Copilot Workspace를 미리 선보였습니다. 하드웨어 및 장치의 AI휴메인 Ai 핀(Humane Ai Pin)은 휴대폰 교체 캠페인을 시작합니다 . 전 Apple 직원인 Imran Chaudhri와 Bethany Bongiorno가 시작한 Humane Inc.는 의류에 부착하는 통합 장치인 Ai Pin을 출시했습니다. 소매가 699달러에 무제한 데이터 및 통화를 위한 월간 구독료 24달러를 더한 Ai Pin은 기존 전화기에 대한 현대적인 대안으로 자리매김하고 있습니다. 기술 지원을 위해 T-Mobile, Microsoft Corp. 및 OpenAI와 협력하는 Ai Pun은 11월 16일부터 주문을 받을 수 있습니다. Nvidia는 미국 수출 통제를 준수하기 위해 중국을 위한 세 가지 새로운 AI 칩을 개발합니다. Nvidia는 미국 수출 통제에 맞춰 중국 시장에 맞춰진 세 가지 새로운 AI 칩을 출시했습니다. H20, L20, L2로 명명된 이 칩은 미국의 제재를 위반하지 않고 중국의 AI 요구를 충족하도록 설계되었습니다. 새로운 GPU는 중국에서 판매된 이전 모델에 비해 성능이 저하되었음에도 불구하고 제한 사항 내에서 경쟁력 있는 기능을 제공하는 것을 목표로 합니다. Nvidia의 이러한 움직임은 중국 내 판매 성장을 유지하고 미국 지정학적 제약의 복잡성을 헤쳐나가기 위한 전략의 일환으로 이루어졌습니다. AI와 고용 시장실업자가 AI를 사용하여 5,000개의 일자리에 지원하고 20개의 인터뷰를 받았습니다. 소프트웨어 엔지니어 Julian Joseph은 AI 기반 도구인 LazyApply를 사용하여 취업 지원 프로세스를 자동화했습니다. 이 방법은 효율성을 보여주지만 현대 취업 지원 프로세스의 결함도 강조합니다. 이는 구직자와 고용주 모두 지원 및 심사 과정에서 점점 더 AI에 의존하는 자동화된 전쟁터로의 전환을 반영하며, 효율성과 공정성을 위해 시스템을 업데이트하고 인간화해야 할 필요성을 시사합니다. AI 발전과 예측OpenAI의 Altman은 최초의 GPT-5 소문에 따라 오늘날의 AI는 2024년까지 "기묘"할 것이라고 말합니다. OpenAI CEO는 회사 개발자 컨퍼런스에서 AI의 미래를 미리 선보였으며, GPT-4를 포함한 현재 AI가 비교했을 때 "기묘"해 보일 것이라고 제안했습니다. 2024년을 위해 개발 중인 내용에 대해 설명합니다. 추측 중에 GPT-5는 잠재적으로 텍스트, 이미지 및 비디오를 처리할 수 있는 "Gobi"라는 코드명 다중 모드 모델이라는 소문이 돌고 있으며 2024년 초 출시가 예상됩니다. OpenAI는 도전과제와 더 많은 컴퓨팅 성능에 대한 필요성에도 불구하고 GPT-5가 "당신이 만들고 싶은 대부분의 것"에 작동하도록 목표로 하고 있습니다. NVIDIA의 Eos 슈퍼컴퓨터가 자체 AI 훈련 벤치마크 기록을 경신했습니다. NVIDIA는 10,000개 이상의 H100 Tensor Core GPU가 장착된 새로운 Eos 슈퍼컴퓨터로 대규모 언어 모델의 훈련을 가속화했습니다. 이러한 발전으로 10억 개의 토큰에 대한 1,750억 개의 매개변수 GPT-3 모델을 훈련하는 시간이 4분 미만으로 단축되어 이전 벤치마크 속도가 3배 향상되었습니다. Eos는 40엑사플롭스의 AI 처리 능력을 자랑하며 AI 확장을 위한 클라우드 서비스를 월 37,000달러에 제공합니다. 새로운 기록에는 다양한 AI 모델의 훈련 시간이 포함되어 있어 슈퍼컴퓨터의 효율성과 소프트웨어 최적화가 모두 강조됩니다. NVIDIA는 Intel Gaudi2가 H100보다 달러당 4배 더 나은 성능을 보여줍니다. NVIDIA의 MLPerf Training v3.1 결과 표시는 Intel Gaudi2의 비용 효율성을 강조하여 NVIDIA의 H100에 비해 달러당 성능이 4배 더 뛰어나다고 주장합니다. 10,752개의 H100 GPU를 탑재한 NVIDIA의 새로운 Eos 슈퍼컴퓨터가 기록을 세웠지만, 회사의 비교에서는 의도치 않게 Gaudi2의 가치가 드러났습니다. 더 적은 수의 GPU를 사용했음에도 불구하고 Gaudi2는 경쟁력 있는 성능을 제공하여 특히 시스템 단순성과 비용을 고려할 때 강력한 시장 위치를 제시했습니다. 엔터테인먼트 및 창작권 분야의 AI할리우드 배우들의 파업은 수십 년 동안 AI와 스트리밍에 영향을 미칠 계약으로 종료됩니다. SAG-AFTRA의 새로운 잠정 계약은 연기자의 권리에 대한 AI의 역할에 초점을 맞춰 할리우드에서 선례를 세웠습니다. 이 거래는 배우의 AI 생성 이미지와 연기 사용에 대한 조건을 간략하게 설명하고, 특히 사후 동의 및 보상 프레임워크를 설정합니다. 또한 디지털 시대에 맞는 급여 기준을 현대화하는 것을 목표로 스트리밍에 대한 잔여 문제를 해결합니다. 이번 계약은 기술 발전과 창작권의 균형을 맞추는 업계의 중요한 변화를 의미합니다. AI 데이터 관리 및 보안분산형 AI 플랫폼 Ritual은 Archetype이 주도하는 시드 펀딩에서 2,500만 달러를 확보했습니다. 2024년 초에 출시될 예정인 Ritual은 AI를 활용하여 기업과 Web3 모두에서 향상된 계산 무결성과 개인 정보 보호를 제공하고 Web3의 투명성과 오픈 소스 정신을 중요한 AI 기술 애플리케이션에 도입할 것을 약속합니다. OpenAI 는 AI 교육을 개선하기 위해 설계된 개방형 및 독점 데이터 세트를 모두 만들기 위한 공동 노력을 요구하는 새로운 벤처인 Data Partnerships의 설립을 발표했습니다 . 이 프로젝트는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 특히 인간 목적의 본질을 요약하는 광범위한 데이터 형식을 동화하여 AI의 이해를 넓히는 데 전념하고 있습니다. 이러한 협력적 파트너십은 AI의 궤적을 형성하고 OpenAI가 최근 아이슬란드 당국과 진행한 프로젝트 및 Free Law Project에서 입증된 맞춤형 모델의 이점을 제공하도록 설정되었습니다. AI 중단 및 과제ChatGPT는 중단이 DDoS 해커 때문이라고 비난 하지만 이제 모든 사용자의 기능을 복원하여 사이버 공격으로 인한 중단을 극복했습니다. 해커 그룹이 팔레스타인을 지원한다고 주장한 공격은 새로 도입된 기능으로 인해 사용자 활동이 급증하는 DevDay 이후 OpenAI의 서버를 표적으로 삼았습니다. OpenAI의 CEO는 처음에는 DevDay 발표 이후 과도한 사용량이 서비스 불안정의 원인이라고 생각했으며 사이버 공격 측면을 밝히지 않았습니다. ElevenLabs Turbo v2 출시 - 고품질 오디오 출력을 유지하면서 이전 모델보다 훨씬 빠른 약 400ms 대기 시간으로 음성 합성을 제공하는 고급 모델입니다. 새로운 모델은 Mulaw 8khz 출력을 지원하여 VoIP 사용자를 위한 속도를 최적화하고 다국어 기능을 개발 중입니다. 자세한 내용과 업데이트는 최신 제품 설명서에서 확인할 수 있습니다. 웹에서 찾아볼 수 있는 5가지 새로운 AI 기반 도구
Attio Automations는 지능형 AI 기반 자동화를 통해 CRM 워크플로우를 혁신하고, 다양한 도구와의 원활한 통합과 시장 진출 전략을 위한 20개 이상의 즉시 사용 가능한 템플릿을 제공하여 복잡한 시스템을 강력하고 쉽게 관리할 수 있도록 만듭니다. BeeDone은 작업 완료를 재미있고 보람 있게 만들어 일상을 즐거운 게임으로 바꾸는 게임화되고 AI로 강화된 생산성 앱을 통해 목표 달성에 활력을 불어넣습니다. Shader 앱은 직관적인 AR 도구로, 음성, 문자, 스와이프 제어, 비디오 녹화, 공유 및 협업 기능을 갖춘 AI를 통해 즉각적인 모양 맞춤화가 가능하며 향상된 사용자 참여와 창의적인 재미를 제공합니다. Dubbing AI는 장치와 언어 전반에 걸쳐 호환되는 다양한 톤을 갖춘 신속한 AI 음성 체인저를 제공하여 사용자 정의 가능하고 감성적으로 표현되는 음성 복제를 통해 게임 및 스트리밍 경험을 향상시킵니다. Giskard는 LLM을 포함한 ML 모델의 편향과 취약성을 감지하기 위해 확장 가능한 ML 테스트 프레임워크를 제공합니다. 자동화된 테스트, 주요 ML 도구와의 통합을 제공하고 오픈 소스로 AI 품질 및 규정 준수 노력을 지원합니다. Pinokio 는 모든 애플리케이션의 설치, 실행 및 제어를 자동화하는 AI 강화 브라우저입니다. 사용자가 스크립트를 발견하고 공유할 수 있도록 하여 음성 복제 및 환상 예술 작품 생성과 같은 기능을 향상시켜 커뮤니티 참여를 장려합니다. arXiv 는 과학자들이 연구 논문을 출판하기 전에 공유하는 무료 온라인 라이브러리입니다. 오늘의 주요 AI 논문은 다음과 같습니다. LRM(Large Reconstruction Model)은 확장 가능한 변환기 아키텍처를 사용하여 단일 이미지에서 상세한 3D 모델을 생성하는 선구적인 3D 재구성 프레임워크입니다. 100만 개 개체의 다양한 데이터 세트로 훈련된 LRM은 신경 방사 필드를 활용하여 범주에 구애받지 않는 고품질 3D 재구성을 효율적으로 제공하며 디자인, 게임 및 AR/VR 분야의 애플리케이션에 혁명을 일으킬 준비가 되어 있습니다. 📄 NExT-Chat: 채팅, 탐지 및 세분화를 NExT-Chat은 다양한 위치 모델링을 위해 pixel2emb를 사용하여 채팅 기반 상호 작용, 감지 및 분할을 지원하는 혁신적인 대규모 다중 모델 모델입니다. 경계 상자 및 분할 마스크와 같은 다양한 출력 형식을 지원하기 위해 현지화용 임베딩을 활용하여 시각적 이해가 필요한 작업에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. NExT-Chat은 시각적 기초 및 복잡한 추론을 포함한 다중 작업 시나리오에서 탁월합니다. mPLUG-Owl2는 양식 협업을 사용하여 텍스트 및 시각적 작업 모두에서 성능을 향상시키는 고급 다중 모드 대형 언어 모델입니다. 이는 언어 디코더를 범용 인터페이스로 사용하는 모듈화된 디자인을 특징으로 하며, 양식별 특성을 유지하는 양식 적응형 모듈과 함께 효과적인 양식 통합을 위한 공유 기능 모듈을 도입합니다. 광범위한 실험을 통해 mPLUG-Owl2는 다양한 벤치마크에서 탁월한 일반화를 보여주어 다중 모드 기능 모델의 선구적인 발전을 보여줍니다. 3DiffTection은 기하학적 및 의미론적 조정을 사용하여 3D 인식으로 2D 확산 모델 기능을 향상시키는 혁신적인 3D 객체 감지 방법입니다. Omni3D-ARkitscene 데이터 세트에 대한 기존 벤치마크보다 성능이 뛰어나며 강력한 데이터 효율성과 일반화를 보여줍니다. 그러나 정확한 포즈의 이미지 쌍이 필요하고 계산 집약적이어서 실시간 적용이 제한될 수 있습니다. GENOME은 시각적 질문 응답 및 참조 표현 이해와 같은 작업을 수행하기 위해 모듈을 성장시키고 재사용하는 신경 기호 시각적 추론 모델입니다. 각 작업 인스턴스에 대한 코드를 생성하는 모델과 달리 GENOME은 인간 학습에서 영감을 받아 재사용 가능한 모듈 라이브러리를 점진적으로 구축합니다. 여기에는 언어를 모듈 설명으로 변환하는 LLM을 통한 모듈 초기화, 생성 및 실행이 포함됩니다. GENOME은 표준 작업에 탁월하고, 모듈을 새로운 작업으로 이전하며, 몇 가지 예를 통해 새로운 작업에 적응합니다. LCM(잠재 일관성 모델)은 텍스트-이미지 생성을 가속화하여 잠재 확산 모델을 충실도가 높은 이미지 생성기로 효과적으로 압축합니다. LCM-LoRA 모듈은 LoRA 증류를 사용하여 품질을 유지하면서 메모리 오버헤드를 크게 줄입니다. 이 접근 방식은 보편적으로 적용 가능한 가속 모듈을 생성하여 최소한의 교육 리소스로 다양한 Stable Diffusion 아키텍처 및 스타일에 걸쳐 신속한 고해상도 이미지 생성을 가능하게 하며 생성 AI 작업에서 놀라운 효율성과 일반화를 보여줍니다. LLaVA-Plus는 고유한 엔드투엔드 교육 접근 방식으로 대규모 다중 모드 모델을 향상하는 다중 모드 도우미입니다. 이는 동적 도구 활성화를 위한 기술 저장소를 갖추고 있으며 사전 훈련된 다양한 모델을 통합하여 다중 모드 입력을 처리하고 이에 응답합니다. 이 새로운 시스템은 도구 출력을 즉시 구성하여 탁월한 작업 성능을 보여주며 실제 작업 수행에 있어 새로운 기능과 중요한 발전을 보여줍니다. GPT4All은 GPT-4와 같은 대규모 언어 모델(LLM)에 대한 액세스를 민주화하는 것을 목표로 하는 이니셔티브입니다. 이는 독점 모델에 대한 오픈 소스 대안을 제공하여 비용, 접근성 및 검열 문제를 해결합니다. GPT4All은 단일 모델로 시작하여 기술 투명성, 다양한 언어 지원 및 더 넓은 커뮤니티 사용을 위한 사용자 친화적인 API를 제공하는 강력한 생태계로 성장했습니다. 프로젝트의 발전은 상업적으로 사용 가능한 오픈 소스 LLM에 대한 수요를 보여주고 미래 AI 접근성에 대한 선례를 설정합니다. Neural MMO 2.0은 강화 학습을 위한 오픈 소스 플랫폼으로, 다양한 목표와 보상을 위한 새로운 작업 시스템을 갖추고 있습니다. 절차적으로 생성된 맵과 최대 128개의 에이전트를 통해 새로운 작업과 상대에 대한 일반화에 대한 연구를 지원합니다. 재작성은 향상된 성능과 CleanRL 호환성을 제공하여 활발한 커뮤니티를 육성하고 동시 NeurIPS 2023 대회를 통해 연구를 시뮬레이션합니다. TEAL은 MM-LLM(Multi-modal Large Language Model)에 대한 통합 접근 방식을 제안하여 양식 전반에 걸쳐 입력을 시퀀스로 토큰화하고 공동 공간에 삽입함으로써 입력을 처리합니다. 이를 통해 기존 텍스트 기반 LLM은 복잡한 아키텍처 변경 없이 이미지 및 오디오와 같은 비텍스트 형식에 대한 이해 및 생성 작업을 수행할 수 있습니다. 실험은 다중 모드 이해에 대한 TEAL의 효율성과 비텍스트 출력 생성을 위한 단순화된 체계를 입증하여 다중 모드 AI 개발에서 중요한 단계를 나타냅니다. ======= AI로 애니메이션 비용 90% 절감추가: 120개국의 Google AI 검색, Figma의 FigJam AI업계 리더 여러분, 다음은 3분 요약입니다(자세한 내용은 제외).
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FigJam AI: 디자인 워크플로우 간소화
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오늘의 AI 요약에서는 다음과 같습니다.
읽는 시간: 4분 최신 개발 인도적이미지 출처: Humane
The Rundown: Humane은 음성, 제스처 및 내장 프로젝터를 통해 핸즈프리로 AI에 액세스할 수 있는 웨어러블 장치인 699달러의 큰 기대를 모으고 있는 AI Pin에 대한 자세한 내용을 공식 발표했으며 사전 주문은 11월 16일부터 시작될 예정입니다. 세부사항:
우리의 생각: 우리는 7월 에 처음으로 Humane의 장치에 대한 글을 썼지 만 이러한 새로운 세부 사항은 시장에서 사용할 수 있는 최초의 소비자 AI 웨어러블 하드웨어 중 하나(2018년 이후 시작)에 대해 심각한 빛을 비췄습니다. 언급된 모든 기능 중에서 우리가 가장 기대하는 기능이 건강 및 영양 기능이라는 것이 이상합니까? (전체 출시 비디오 에서 5:55에 데모됨 ) 컨베이어와 함께요약: 하루 종일 보안 설문지에 답변하는 것보다 더 지루한 일은 없습니다. 우리는 Super Mario Bros.에서 Bowser와 싸우고 싶습니다. 그래서 Conveyor는 AI를 사용하여 이를 수행했습니다(Bowser와 싸우지 않고 설문지 🙃 ). 그리고 그들은 그것이 어떻게 작동하는지 보여주기 위해 재미있는 8비트 비디오 게임을 만들었습니다. Conveyor의 GPT 보안 설문지 자동화 소프트웨어를 사용하여 성가신 '설문지 악당'을 제거하는 방법에 대한 대화형 모험을 확인하세요 . (정말 재미있어요, 약속해요) 의료 혁신이미지 출처: DALL-E 3
요약: 연구원들은 사람의 목소리를 녹음한 스마트폰의 특성을 분석하여 최대 89%의 정확도 로 제2형 당뇨병을 감지할 수 있는 AI 시스템을 개발했습니다 . 키 포인트:
중요한 이유: 당뇨병을 앓고 있는 성인의 절반이 진단을 받지 않고 저소득 및 중간 소득 국가에서는 86%가 진단을 받는 상황에서 음성 녹음만 필요한 테스트는 대중에게 진단 및 치료를 제공하는 획기적인 방법이 될 것입니다. 오늘의 질문
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