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2024년 AI 혁신: OpenAI의 AGI 정의와 중국의 DeepSeek-V3 발전

by t루핑_. 2024. 12. 28.

인공지능(AI)의 세계는 빠르게 변화하고 있습니다. 특히, OpenAI와 Microsoft 간의 비밀 협정에서 AGI(인공지능 일반)의 정의가 $1000억의 이익을 창출할 수 있는 시스템으로 명확하게 설정되면서 AI 혁신의 기준이 새롭게 바뀌었습니다. 이러한 변화는 AI 기술의 상업화와 함께 경쟁력을 결정짓는 중요한 요소로 부상하고 있습니다. 더불어, DeepSeek-V3와 같은 혁신 모델의 출현은 중국의 AI 기술이 경쟁에서 효과적으로 따라잡고 있음을 보여줍니다.

AI와 관련된 최신 기술의 발전은 그 어느 때보다 빠르며, 우리의 미래를 근본적으로 변화시킬 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다.

📱 대형 기술 및 스타트업

OpenAI의 AGI 정의란? (3분 읽기)

Microsoft와 OpenAI의 정의에 따르면, 인공지능의 궁극적 목표는 $1000억의 수익을 창출할 수 있는 시스템입니다. 이는 2023년에 체결된 합의의 일환으로, OpenAI가 AGI 도달 후 모든 새로운 기술을 Microsoft에 제공하지 않겠다는 조항도 포함되어 있습니다. 이처럼 두 회사는 각자의 방향으로 나아가고 있으며, 서로의 필요에 의해 지속적으로 갈등을 겪고 있습니다.

Leaked Documents Show OpenAI Has a Very Clear Definition of ‘AGI'

 

  • OpenAI와 Microsoft는 $1000억 수익의 기준을 설정.
  • AGI 도달 후 기술 제공 계약 중단.
  • 각자의 독립적인 기술 필요성 커짐.

 

DeepSeek-V3, 최고의 오픈소스 AI 모델 (3분 읽기)

DeepSeek는 중국 AI 연구소로서 DeepSeek-V3를 출시했습니다. 이 Mixture-of-Experts 모델은 총 671억 개의 매개변수를 가지고 있으며, 14.8조 개의 토큰으로 훈련되었습니다. 이 모델은 Meta의 Llama 3.1 모델을 포함하여 여러 다른 폐쇄형 모델들보다 평가 점수에서 우수한 성과를 보였습니다.

DeepSeek-V3 is Now The Best Open Source AI Model

 

  • DeepSeek-V3는 671B 매개변수로 향상된 성능을 실현.
  • GitHub에 모델과 능력을 상세히 설명한 문서 공개.
  • Meta의 Llama 3.1과 비교하여 뛰어난 벤치마크 성적.

 

🚀 과학 및 미래 기술

중국, 13,000개의 위성 통신 계획을 위한 첫 우주선 발사 (3분 읽기)

중국은 최근 Long March 5B 로켓을 이용해 10개의 인터넷 위성을 발사했습니다. 이 위성들은 예정된 궤도로 무사히 도착했으며, Guowang이라 불리는 광대역 메가 콘스터레이션의 첫 배치로 기념됩니다. Guowang는 SpaceX의 Starlink와 유사한 두 가지 중국 버전 중 하나가 될 예정입니다.

China launches 1st set of spacecraft for planned 13,000-satellite broadband constellation

 

  • Guowang의 일환으로 10개의 위성 발사 성공.
  • 최종적으로 13,000개의 위성이 포함될 예정.
  • SpaceX의 Starlink와 비슷한 서비스 제공 목표.

 

해양의 탄소 제거를 시작하는 스타트업들 (11분 읽기)

Captura라는 회사는 전기화학적으로 바다에서 이산화탄소를 제거하고 이를 저장하거나 활용한 후 물을 다시 바다로 보내는 계획을 세우고 있습니다. 이 프로젝트는 하와이의 Keāhole Point에서 시작될 예정이며, 2025년에는 비슷한 프로젝트들이 대규모로 진행될 것입니다.

Startups Begin Geoengineering the Sea

 

  • Captura, 바다의 이산화탄소 제거 계획 발표.
  • 다수의 유사한 필드 실험과 파일럿 프로젝트 시행 예정.
  • 2025년부터 대규모 시설 운영 시작 예정.

 

💻 프로그래밍, 디자인 및 데이터 과학

Ghostty (GitHub 리포지토리)

Ghostty는 속도와 기능, 네이티브 UI 간의 선택을 강요하지 않는 터미널 에뮬레이터입니다. 기존 터미널 에뮬레이터의 대체 프로그램으로 사용할 수 있으며, 3rd 파티 프로젝트에 빠르고 기능 풍부한 터미널 에뮬레이터를 삽입하는 C 호환 라이브러리이기도 합니다.

Ghostty (GitHub Repo)

 

  • Ghostty, 통합된 환경 제공.
  • 기존 터미널 사용자도 쉽게 전환 가능.
  • 3rd 파티 프로젝트에 사용 가능한 라이브러리 제공.

 

터미널에서 실제 웹 렌더링 (GitHub 리포지토리)

awrit는 Kitty 터미널을 위한 풀 그래픽 웹 브라우저로, 마우스 및 키보드 지원 기능을 갖추고 있습니다. Kitty v0.28 이상에서 최상의 성능을 발휘하며, 다양한 문서와 UI 기술을 활용할 수 있습니다.

Actual Web Rendering in Terminal (GitHub Repo)

 

  • Kitty 터미널을 위한 고유한 웹 브라우저 개발.
  • 문서 작성 및 시각적 변경 구현에 활용 가능.
  • UI를 웹 기술로 확장할 수 있는 기능 제공.

 

🎁 기타

AGI의 새벽에 대한 생각 (12분 읽기)

이 포스트는 인공지능 기술이 향후 몇 년 간 어떻게 세상을 변화시킬 것인지에 대한 예측을 담고 있습니다. AI 에이전트, 소프트웨어 공학 산업, 연구 및 과학 영역, 전쟁과 사회적 혼란 등 다양한 주제를 포괄하고 있습니다.

Thoughts on the eve of AGI

 

  • AI의 역할 격변을 예상.
  • 기술 발전이 가져올 변화 분석.
  • AI의 자율성 문제 및 다른 분야와의 융합 고민.

 

구글이 Character AI를 인수한 이유 (1분 읽기)

구글이 Character AI를 인수한 이유는 Character AI가 모델을 경제적으로 운영하기 위한 방법을 찾아냈기 때문입니다. 이 기술을 통해 구글은 AI Studio에서 플래시 모델을 무료로 제공할 수 있게 되었습니다. 이는 인퍼런스 비용을 획기적으로 낮췄기 때문에 가능했습니다.

Why Google Bought Character AI

 

  • Character AI, 비용 효율적인 모델 운영 방법 발견.
  • 구글의 AI Studio에서 모델 무료 제공 가능하게 됨.
  • 인퍼런스 최적화 및 체계적 발전 촉진.

 

빠른 링크

ChatGPT 검색과 구글 비교 분석 (27분 읽기)

ChatGPT 검색 기능은 정보 검색 쿼리에 대해 놀랄 만큼 경쟁력 있지만, 구글은 여전히 대부분의 쿼리에서 더 나은 성능을 보여줍니다.

ChatGPT search vs. Google: A deep dive analysis of 62 queries

 

  • 정보 검색에서 ChatGPT의 성능 강조.
  • 구글의 다양한 쿼리에 대한 정보 제공 능력.
  • 콘텐츠 갭 분석에서의 차별적 장점 확인.

 

2024년 VR 헤드셋을 주류에서 배제한 애플 (5분 읽기)

애플은 여러 새로운 소프트웨어 기능을 추가하고 있지만, 여전히 Vision Pro를 구매할 즉각적 이유는 보이지 않습니다.

Even Apple wasn't able to make VR headsets mainstream in 2024

 

  • 애플이 주류 VR 시장에서의 실패 언급.
  • 새로운 소프트웨어 기능에도 불구하고 구매 유도 부족.

 

개를 위한 장수 약물 연구는 인간 생명 연장으로 이어질 수 있다 (5분 읽기)

Loyal이라는 미국 생명 공학 스타트업은 LOY-002라는 약물을 내년 초 개에게 출시할 계획입니다. 이 약물은 최소한 1년의 건강한 생명을 연장할 수 있다고 주장합니다.

Scientists explore longevity drugs for dogs that could also ‘extend human life'

 

  • 개 생명 연장 약물 연구의 파급 효과 분석.
  • 인간의 생명에도 긍정적 영향 미칠 가능성 제시.

 

POSIX 시간의 한계 (6분 읽기)

POSIX 시간은 하루의 길이가 항상 86,400초라는 가정 하에 작동하지만, 이는 사실 모든 경우에 적용되지 않습니다.

Seconds Since the Epoch

 

  • POSIX 시간이 전제하는 단점 분석.
  • 시간 측정의 왜곡 가능성 제기.

 

DeepSeek-V3 기술 보고서에 대한 메모 (2분 읽기)

DeepSeek-V3의 훈련 비용은 $5.576 백만에 이르며, 55일 동안 2048xH800 클러스터에서 수행되었습니다.

Some notes on the DeepSeek-V3 Technical Report :)

 

  • DeepSeek-V3의 경제성을 강조하는 연구 결과.
  • 훈련 기간과 비용 효율성을 정리.

 

DNS 네임서버 최적화 (19분 읽기)

도메인이 성능과 운영의 회복성을 고려할 때 최적의 접근 방식으로는 두 개의 이중 스택 다양한 애니캐스트 네임서버를 사용하는 것이 가장 이상적입니다.

DNS Nameservers

 

  • 네임서버의 성능 및 회복력 개선 방안 제안.
  • 도메인 운영에 있어 중요한 접근법 설명.

 

AI 발전과 기술 혁신은 우리의 미래를 확실하게 변화시킬 것이다.


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원문 : TLDR
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