'deepseek'에 해당되는 글 2건

『Meta FAIR, 인간형 AI 개발 위한 5가지 주요 기술 공개』
출처: Artificial Intelligence News
링크: https://www.artificialintelligence-news.com/news/meta-fair-advances-human-like-ai-five-major-releases/
요약: Meta의 Fundamental AI Research(FAIR) 팀이 고급 기계 지능(AMI) 개발을 위한 5가지 주요 프로젝트를 발표했습니다. 이번 출시된 기술은 인식 인코더(Perception Encoder), 인식 언어 모델(PLM), Meta Locate 3D, Dynamic Byte Latent Transformer, 그리고 Collaborative Reasoner를 포함합니다. 이 기술들은 AI가 인간처럼 세상을 인식하고 해석하며 소통할 수 있도록 하는 데 중점을 두고 있습니다. 특히 인식 인코더는 이미지와 비디오 작업에서 뛰어난 성능을 보이며, Meta Locate 3D는 로봇이 3D 환경에서 물체를 정확히 찾을 수 있게 합니다. 이러한 기술들은 Meta가 인간과 유사한 지능을 가진 AI 시스템 개발에 계속 투자하고 있음을 보여줍니다.

『화웨이, 엔비디아에 도전하는 AI 하드웨어 혁신 발표』
출처: Artificial Intelligence News
링크: https://www.artificialintelligence-news.com/news/huawei-ai-hardware-breakthrough-challenges-nvidia-dominance/
요약: 중국 기술 기업 화웨이가 엔비디아의 기술에 도전하는 새로운 컴퓨팅 시스템 'CloudMatrix 384 Supernode'를 공개했습니다. 이 시스템은 300 페타플롭스의 컴퓨팅 파워를 제공하며, 이는 엔비디아의 NVL72 시스템(180 페타플롭스)보다 우수한 성능입니다. 미국의 제재에도 불구하고 화웨이는 국내 공급망에 의존하여 이 기술을 개발했으며, 중국 AI 인프라 스타트업 SiliconFlow와 협력하여 DeepSeek-R1 추론 모델을 지원하고 있습니다. 이는 중국이 AI 컴퓨팅 인프라 구축에 적극적으로 투자하고 있음을 보여주는 사례로, 알리바바 그룹도 최근 3년간 380억 위안(약 524억 달러)을 컴퓨팅 자원과 AI 인프라에 투자한다고 발표했습니다.

『Meta, EU 사용자 데이터로 AI 모델 훈련 계획 발표』

출처: Artificial Intelligence News
링크: https://www.artificialintelligence-news.com/news/meta-will-train-ai-models-using-eu-user-data/
요약: Meta가 EU(유럽연합) 내 성인 사용자들이 공유한 콘텐츠를 AI 모델 훈련에 활용할 계획을 발표했습니다. 이번 주부터 Facebook, Instagram, WhatsApp, Messenger 등 Meta 플랫폼 사용자들에게 데이터 사용에 대한 알림이 전송될 예정입니다. Meta는 사용자의 개인 메시지나 18세 미만 사용자의 데이터는 훈련에 사용하지 않을 것이라고 밝혔습니다. 이 조치는 유럽 사용자를 위한 AI 도구 개발을 위해 필요하다고 설명하며, 유럽 데이터보호위원회(EDPB)의 의견을 참고했다고 언급했습니다. 그러나 프라이버시 옹호자들은 '옵트아웃' 방식의 동의 시스템과 데이터 사용의 투명성에 대한 우려를 제기하고 있습니다.

『OpenAI, Windsurf 인수 협상 전 Cursor 제작사 접촉』
출처: TechCrunch
링크: https://techcrunch.com/2025/04/17/openai-pursued-cursor-maker-before-entering-into-talks-to-buy-windsurf-for-3b/
요약: OpenAI가 AI 코딩 회사 Windsurf를 30억 달러에 인수하기 위한 협상에 들어가기 전, Cursor를 만든 Anysphere와 인수 협상을 시도했던 것으로 밝혀졌습니다. CNBC 보도에 따르면, OpenAI는 2024년과 올해 초 Anysphere에 인수 제안을 했지만 협상이 결렬되었습니다. 대신 Anysphere는 약 100억 달러 가치로 자금을 조달하는 방안을 논의 중입니다. Windsurf는 현재 연간 약 4천만 달러의 수익을 올리고 있으며, Cursor는 약 2억 달러의 수익을 올리고 있는 것으로 알려졌습니다. 이는 OpenAI가 코드 생성 시장의 점유율 확보에 얼마나 중요성을 두고 있는지 보여줍니다.

『OpenAI, 저렴한 AI 처리를 위한 'Flex 프로세싱' 출시』
출처: TechCrunch
링크: https://techcrunch.com/2025/04/17/openai-launches-flex-processing-for-cheaper-slower-ai-tasks/
요약: OpenAI가 더 느린 응답 시간과 "간헐적인 리소스 불가용성"을 감수하는 대신 저렴한 가격을 제공하는 'Flex 프로세싱' API 옵션을 출시했습니다. 최근 출시된 o3 및 o4-mini 추론 모델에 베타로 제공되는 이 서비스는 모델 평가, 데이터 보강, 비동기 워크로드와 같은 우선순위가 낮은 작업을 위한 것입니다. Flex 프로세싱은 API 비용을 정확히 절반으로 줄여줍니다. o3 모델의 경우 입력 토큰당 5/M,출력토큰당5/M, 출력 토큰당 5/M,출력토큰당20/M으로, 표준 가격(10/M및10/M 및 10/M및40/M)보다 저렴합니다. 이는 AI 모델 비용이 계속 상승하는 가운데, Google이 더 저렴하고 효율적인 Gemini 2.5 Flash를 출시하는 등 경쟁이 치열해지는 상황에서 나온 대응책입니다.

『Hence AI, 기업의 리스크 관리를 위한 AI '어드바이저' 출시』
출처: TechCrunch
링크: https://techcrunch.com/2025/04/17/as-the-trade-war-escalates-hence-launches-an-ai-advisor-to-help-companies-manage-risk/
요약: 런던 기반 스타트업 Hence AI가 조직이 지정학적 및 비즈니스 리스크를 모니터링하는 데 도움을 주는 소프트웨어 제품 'Hence Global'을 출시했습니다. 이 도구는 기업이 리스크를 추적하고 완화 조치를 조언하며, 컨설팅 및 법률 회사가 고객을 위한 의미 있는 분석을 생성하는 데 도움을 줍니다. Palantir의 Foundry와 AI 플랫폼을 기반으로 구축된 이 시스템은 뉴스 헤드라인, 위키피디아, SEC 파일링, 보도 자료 및 제재 목록과 같은 공개 데이터를 분석합니다. 기본 제품은 연간 $1,500로 일반적인 컨설턴트보다 훨씬 저렴하며, 스타트업과 NGO와 같은 조직이 비용 부담 없이 정보에 접근할 수 있게 합니다. 이 제품은 트럼프의 관세 정책으로 인한 지정학적 리스크가 증가하는 상황에서 출시되었습니다.

『DeepSeek의 분산 파일 시스템 소개』
출처: Hacker News
링크: https://maknee.github.io/blog/2025/3FS-Performance-Journal-1/
요약: DeepSeek이 오픈 소스 릴리스 주간 동안 분산 파일 시스템 '3FS(Fire-Flyer File System)'를 공개했습니다. 3FS는 메타데이터 관리, 클러스터 구성 제어, 실제 파일 데이터 저장, 그리고 모든 노드와 통신하는 클라이언트라는 네 가지 주요 노드 유형으로 구성됩니다. 이 시스템은 CRAQ(Chain Replication with Apportioned Queries) 프로토콜을 사용하여 강력한 일관성과 내결함성을 제공합니다. 분산 파일 시스템은 대규모 데이터(페타바이트까지)를 제공하고 단일 머신의 능력을 초과하는 높은 처리량을 제공하는 장점이 있으며, 병렬 처리 프레임워크, ML 훈련 파이프라인, 대규모 코드/데이터 저장소 등 다양한 응용 분야에서 사용됩니다.

『HDR 적용 이모지 기술』
출처: Hacker News
링크: https://sharpletters.net/2025/04/16/hdr-emoji/
요약: Slack 이모지에 HDR(High Dynamic Range) 효과를 적용하여 더 밝고 눈에 띄는 반응을 만드는 방법이 소개되었습니다. 이 기술은 Chrome과 Slack에서 잘 작동하지만 Android 기기에서는 지원되지 않습니다. 이모지에 HDR 효과를 적용하기 위해 ImageMagick을 사용한 간단한 스크립트가 제공되었으며, 작업 디렉토리에 2020_profile.icc 파일이 필요합니다. 이 방법을 통해 일반 이모지를 눈에 띄게 밝은 HDR 이모지로 변환할 수 있습니다.

『Erlang/OTP SSH 서버의 인증 없는 원격 코드 실행 취약점 발견』
출처: Hacker News
링크: https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2025-32433
요약: Erlang 프로그래밍 언어용 라이브러리 세트인 Erlang/OTP에서 심각한 보안 취약점이 발견되었습니다. OTP-27.3.3, OTP-26.2.5.11, OTP-25.3.2.20 이전 버전에서 SSH 서버가 인증 없이 원격 코드 실행(RCE)을 허용할 수 있습니다. 공격자는 SSH 프로토콜 메시지 처리의 결함을 악용하여 유효한 자격 증명 없이 영향을 받는 시스템에 무단 접근하고 임의의 명령을 실행할 수 있습니다. 이 문제는 OTP-27.3.3, OTP-26.2.5.11, OTP-25.3.2.20 버전에서 패치되었으며, 임시 해결책으로는 SSH 서버를 비활성화하거나 방화벽 규칙을 통해 접근을 차단하는 방법이 있습니다. GitHub에서 이 취약점에 대해 10.0(심각)의 CVSS 점수를 부여했습니다.

『DeepSeek의 분산 파일 시스템 소개』
출처 웹사이트: Hacker News
링크: https://maknee.github.io/blog/2025/3FS-Performance-Journal-1/
요약: DeepSeek가 오픈소스로 공개한 3FS(Fire-Flyer File System)는 대규모 데이터를 처리할 수 있는 분산 파일 시스템입니다. 이 시스템은 Meta(메타데이터 관리), Mgmtd(클러스터 구성 관리), Storage(실제 파일 데이터 저장), Client(다른 노드와 통신) 등 네 가지 주요 노드 유형으로 구성되어 있습니다. 3FS는 CRAQ(Chain Replication with Apportioned Queries) 프로토콜을 사용하여 강력한 일관성과 내결함성을 제공합니다. 이 시스템은 AI 학습 파이프라인, 대규모 코드/데이터 저장소, 산업 응용 프로그램 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 특히 ML 훈련 및 체크포인팅에 유용합니다.

『MCP Run Python: 샌드박스에서 Python 코드 실행』

출처 웹사이트: Hacker News
링크: https://github.com/pydantic/pydantic-ai/tree/main/mcp-run-python
요약: Pydantic AI가 개발한 MCP(Model Context Protocol) Run Python은 샌드박스 환경에서 Python 코드를 안전하게 실행할 수 있는 서버입니다. 이 도구는 Pyodide를 Deno에서 실행하여 운영 체제와 격리된 환경을 제공합니다. 개발자는 이 서버를 Stdio MCP 전송(로컬 하위 프로세스로 실행), SSE MCP 전송(HTTP 서버로 실행) 또는 웜업 모드(Python 표준 라이브러리 다운로드 및 캐싱)로 실행할 수 있습니다. 이 도구는 PydanticAI와 함께 사용하여 AI 에이전트가 안전하게 Python 코드를 실행할 수 있게 해줍니다.

『AI를 활용한 럭비 경기 분석』
출처 웹사이트: Hacker News
링크: https://nickjones.tech/ai-watching-rugby/
요약: Gainline 앱의 개발자는 AI를 활용하여 럭비 경기를 분석하는 프로토타입 시스템을 구축했습니다. 이 시스템은 경기 영상을 5초마다 스크린샷으로 캡처하여 OpenAI의 비전 모델에 전송하고, 스코어보드와 경과 시간 등의 정보를 추출합니다. 또한 OpenAI Whisper를 사용하여 심판과 해설자의 오디오를 텍스트로 변환함으로써 경기 중 발생하는 세부 상황과 맥락을 파악합니다. 이 접근 방식은 기존의 구조화된 이벤트 피드가 제공하지 못하는 경기의 맥락과 세부 정보를 제공하며, 팬들에게 더 풍부한 경기 경험을 제공할 수 있습니다.

『Meta FAIR, 인간과 유사한 AI 개발을 위한 5가지 주요 기술 공개』
출처 웹사이트: Artificial Intelligence News
링크: https://www.artificialintelligence-news.com/news/meta-fair-advances-human-like-ai-five-major-releases/
요약: Meta의 Fundamental AI Research(FAIR) 팀이 고급 기계 지능(AMI) 개발을 위한 5가지 주요 프로젝트를 발표했습니다. 이 프로젝트들은 AI 인식 능력 향상에 중점을 두고 있으며, 언어 모델링, 로봇 공학, 협업 AI 에이전트 분야의 발전도 포함합니다. 주요 기술로는 다양한 이미지 및 비디오 작업에 탁월한 성능을 보이는 'Perception Encoder', 복잡한 시각적 인식 작업을 위한 'Perception Language Model(PLM)', 로봇이 3D 환경에서 객체를 정확히 찾을 수 있게 하는 'Meta Locate 3D', 효율적이고 강력한 언어 모델링을 위한 'Dynamic Byte Latent Transformer', 그리고 인간이나 다른 AI와 효과적으로 협업할 수 있는 AI 에이전트 개발을 위한 'Collaborative Reasoner'가 있습니다.

『화웨이, 엔비디아의 지배에 도전하는 AI 하드웨어 혁신 발표』
출처 웹사이트: Artificial Intelligence News
링크: https://www.artificialintelligence-news.com/news/huawei-ai-hardware-breakthrough-challenges-nvidia-dominance/
요약: 중국 기업 화웨이가 'CloudMatrix 384 Supernode'라는 강력한 새로운 컴퓨팅 시스템을 발표했습니다. 이 시스템은 미국 칩 리더 엔비디아의 유사 기술보다 우수한 성능을 보인다고 현지 언론이 보도했습니다. CloudMatrix 384 Supernode는 300 페타플롭스의 컴퓨팅 파워를 제공하며, 이는 엔비디아의 NVL72 시스템이 제공하는 180 페타플롭스를 초과하는 수치입니다. 특히 주목할 만한 점은 화웨이가 미국의 엄격한 기술 제한에도 불구하고 이러한 혁신을 이루어냈다는 것입니다. 이 시스템은 중국의 AI 컴퓨팅 인프라 구축 노력의 일환으로, 알리바바 그룹이 3년간 380억 위안(524억 달러)을 컴퓨팅 자원과 AI 인프라에 투자한다는 발표에 이어 나온 것입니다.

『DolphinGemma: 구글의 AI 모델이 돌고래 소통 방식 이해』
출처 웹사이트: Artificial Intelligence News
링크: https://www.artificialintelligence-news.com/news/dolphingemma-google-ai-model-understands-dolphin-chatter/
요약: 구글이 돌고래의 의사소통 방식을 해독하고 종간 의사소통을 촉진하기 위한 'DolphinGemma'라는 AI 모델을 개발했습니다. 조지아 공과대학 엔지니어와 Wild Dolphin Project(WDP)의 현장 연구를 활용한 이 모델은 돌고래 소리의 구조를 학습하고 새로운 돌고래 유사 오디오 시퀀스를 생성할 수 있습니다. DolphinGemma는 SoundStream 토크나이저를 사용하여 돌고래 소리를 효율적으로 표현하며, 구글의 Gemma 모델 기술을 기반으로 합니다. 약 4억 개의 매개변수를 가진 이 모델은 구글 Pixel 스마트폰에서도 효율적으로 실행될 수 있도록 최적화되었습니다. 구글은 올 여름 DolphinGemma를 오픈 모델로 공개할 예정이며, 이를 통해 전 세계 연구자들이 다양한 고래류 음향 데이터셋을 분석할 수 있게 될 것입니다.

『OpenAI, 저렴하고 느린 AI 작업을 위한 Flex 처리 출시』
출처 웹사이트: TechCrunch
링크: https://techcrunch.com/2025/04/17/openai-launches-flex-processing-for-cheaper-slower-ai-tasks/
요약: OpenAI가 'Flex 처리'라는 새로운 API 옵션을 출시했습니다. 이 옵션은 응답 시간이 느리고 "가끔 리소스를 사용할 수 없는" 대신 더 저렴한 AI 모델 사용 가격을 제공합니다. 최근 출시된 o3 및 o4-mini 추론 모델에 베타로 제공되는 Flex 처리는 모델 평가, 데이터 보강, 비동기 워크로드와 같은 우선순위가 낮은 "비프로덕션" 작업을 대상으로 합니다. 이 옵션은 API 비용을 정확히 절반으로 줄입니다. o3의 경우 Flex 처리는 입력 토큰당 5/M,출력토큰당5/M, 출력 토큰당 5/M,출력토큰당20/M이며, 표준 가격은 입력 토큰당 10/M,출력토큰당10/M, 출력 토큰당 10/M,출력토큰당40/M입니다. o4-mini의 경우 Flex는 가격을 입력 토큰당 0.55/M,출력토큰당0.55/M, 출력 토큰당 0.55/M,출력토큰당2.20/M으로 낮춥니다. 이는 기존의 입력 토큰당 1.10/M,출력토큰당1.10/M, 출력 토큰당 1.10/M,출력토큰당4.40/M에서 크게 할인된 가격입니다.

『무역 전쟁 격화 속 Hence, 기업의 위험 관리를 돕는 AI '어드바이저' 출시』
출처 웹사이트: TechCrunch
링크: https://techcrunch.com/2025/04/17/as-the-trade-war-escalates-hence-launches-an-ai-advisor-to-help-companies-manage-risk/
요약: 런던 기반 스타트업 Hence AI가 'Hence Global'이라는 새로운 소프트웨어 제품을 출시했습니다. 이 제품은 AI를 활용하여 조직이 지정학적 및 비즈니스 위험을 모니터링하고 관리할 수 있도록 돕습니다. Hence Global은 기업이 위험을 추적하고 그 위험을 완화하기 위한 조치에 대해 조언하는 한편, 컨설팅 및 법률 회사와 같은 서비스 제공업체가 고객을 위한 의미 있는 세계 분석을 생성하는 데 도움을 줍니다. 기본 제품은 연간 1,500달러로 일반적인 컨설턴트보다 훨씬 저렴합니다. Hence Global은 Palantir의 Foundry 및 인공지능 플랫폼을 기반으로 구축되었으며, 고객의 특정 요구 사항과 산업에 따라 관련 정보를 이해, 요약 및 분석하기 위해 다양한 AI 모델을 혼합합니다.

『구글의 최신 AI 모델 보고서, 핵심 안전 세부 정보 부족하다고 전문가들 지적』
출처 웹사이트: TechCrunch
링크: https://techcrunch.com/2025/04/17/googles-latest-ai-model-report-lacks-key-safety-details-experts-say/
요약: 구글이 가장 강력한 AI 모델인 Gemini 2.5 Pro를 출시한 지 몇 주 후, 내부 안전 평가 결과를 보여주는 기술 보고서를 발표했습니다. 그러나 전문가들은 이 보고서가 세부 정보가 부족하여 모델이 어떤 위험을 초래할 수 있는지 판단하기 어렵다고 지적합니다. 보고서에는 구글이 작년에 도입한 '프론티어 안전 프레임워크(FSF)'에 대한 언급이 없으며, 내용이 매우 부실하고 모델이 이미 공개된 후 몇 주가 지나서야 발표되었습니다. 전문가들은 구글이 시기적절한 보완 안전 평가를 제공하겠다는 약속을 지킬 것인지 의문을 제기하고 있습니다. 또한 구글은 지난주 발표한 더 작고 효율적인 모델인 Gemini 2.5 Flash에 대한 보고서도 아직 제공하지 않았습니다.