최근 AI 기술의 발전 속도가 상상을 초월하고 있습니다. 현재의 AI 모델들은 단순히 정보 처리를 넘어서, 스스로 학습하고 진화하는 능력을 지니고 있습니다. 그 중심에는 DeepSeek과 같은 신생 기업이 있습니다. DeepSeek은 효율적인 학습 방식으로 인해 대규모 AI 모델 시장에 도전장을 내밀고 있으며, 이는 테크 업계의 판도를 뒤흔들고 있습니다. 반면 OpenAI는 심층 연구(deep research)라는 새로운 개념을 통해 자사의 AI 모델이 가지는 잠재력을 극대화하고 있습니다. 이러한 흐름 속에서 AI 기술의 미래가 어떻게 변화할지 기대되는 시점입니다.
AI 기술의 발전이 초래할 새로운 변화들, 그리고 이에 대응하는 대기업과 신생 기업들 간의 치열한 경쟁이 진행되고 있습니다.
💻 빅테크 및 스타트업
DeepSeek이 가져온 AI 혁신
DeepSeek의 AI 모델은 다른 주요 모델에 비해 훨씬 저렴한 비용으로 훈련될 수 있어, AI 시장을 혼란에 빠뜨리고 있습니다. 이 모델들은 자원을 효율적으로 사용할 수 있는 능력을 보여줍니다. 과거보다 적은 투자로도 성과를 올릴 수 있다는 점이 투자자들을 설레게 하고 있습니다. 이는 단순한 재정적 투자를 넘어 혁신이 경쟁력을 가져올 수 있다는 사실을 보여줍니다.
Why everyone is freaking out about DeepSeek (13 minute read)
- DeepSeek 모델은 훈련 비용이 저렴합니다.
- 기존 AI 시장에서의 경쟁력을 재정의하고 있습니다.
- 효율적 자원 사용이 이 회사의 성공 비결입니다.
🔬 과학 및 미래 기술
OpenAI의 심층 연구 소개
OpenAI는 ChatGPT 내에서 다단계 연구를 수행하고, 방대한 온라인 소스를 종합하여 정보를 제공하는 'Deep Research'라는 자율 연구 에이전트를 도입했습니다. 이는 최신 OpenAI o3 모델로 최적화되어 있어 향후 AI 연구에서 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.
OpenAI's Deep Research (4 minute read)
- ChatGPT의 능력을 극대화하는 심층 연구 모델입니다.
- 스스로 정보를 종합하고 학습합니다.
- AI 연구의 미래를 바꿀 가능성이 큽니다.
🔧 프로그래밍
인공지능 모델을 위한 간단한 테스트 타임 스케일링
이 새로운 연구는 모델이 사고 프로세스를 더 길게 사용할 수 있도록 유도하는 방법을 탐구하고 있습니다. 예를 들어, 특정 데이터셋을 사용하고, 사고 순서 끝에 'wait'를 추가함으로써 모델의 성능이 개선될 수 있다며 유의미한 결과를 보여줍니다.
s1: Simple test-time scaling (45 minute read)
- 사고 순서 종료에 'wait'를 추가하는 방법입니다.
- 수학 및 추론 작업에서 성능이 향상되었습니다.
- 데이터셋과 훈련 방법론의 중요성을 증명합니다.
🎨 디자인 및 데이터 과학
이미지 토크나이저를 위한 확장 가능한 확산 자동 인코더
이 연구에서는_visual Tokenizer_의 고품질 및 안정성에 대한 새로운 접근 방식을 제시하고 있습니다. 복잡한 튜닝 없이 단일 확산 손실로 많은 성과를 이끌어낼 수 있음을 보여줍니다.
Diffusion Autoencoders are Scalable Image Tokenizers (12 minute read)
- 어려운 학습 없이 간단한 방법으로 구현할 수 있습니다.
- 아주 높은 품질의 투기적 작업을 가능케 합니다.
- 기존 방법론에 비해 향상된 성과를 보여줍니다.
🔗 기타
AI 스크래퍼를 포획하기 위한 방법론
Nepenthes는 AI 웹 크롤러를 포획하고 훼손할 수 있도록 설계된 멀웨어입니다. 이는 AI 데이터 수집 과정을 방해하고 산업에 큰 재정적 영향을 미칠 수 있는 새로운 도구로 주목받고 있습니다.
AI haters build tarpits to trap and trick AI scrapers that ignore robots.txt (12 minute read)
- Nepenthes는 AI 데이터를 방해합니다.
- AI 스크래퍼의 수집 능력을 제한하는 도구입니다.
- 산업에 재정적 손실을 일으킬 수 있습니다.
⚡ 빠른 링크
DeepSeek의 GPU 사양 공개
DeepSeek는 NVIDIA H100 GPU를 활용하여 R1 모델을 개발하였으며, 이는 OpenAI 및 Meta의 주요 모델과 경쟁관계에 있습니다. 이 강력한 리소스가 기술 개발의 중요한 요소가 되고 있습니다.
- DeepSeek는 5만 개의 GPU를 보유하고 있습니다.
- 이들은 신규 AI 모델 개발에 필수적입니다.
- 미국의 제한 속에서도 진행되는 혁신입니다.
AI 발전 속도는 기하급수적으로 증가하고 있으며, 새로운 연구 및 기업들이 이에 맞춰 나아가고 있습니다.
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