OpenAI가 엔지니어링 및 제품 팀을 위해 자율 AI 시스템 구현을 탐색하는 실무 안내서를 게시했다. 실제 배치 사례를 바탕으로 한 이 가이드는 적합한 사용 사례 식별, 에이전트 아키텍처 구성, 안전성과 신뢰성을 보장하기 위한 견고한 보호장치 내장에 대한 체계적 접근 방식을 제공한다.
구글이 Gemini API를 통해 접근 가능한 AI 모델인 Gemini 2.5 Flash를 소개했다. Gemini 2.0 Flash의 기초를 바탕으로 하면서 추론 능력을 향상시키고 속도와 비용 효율성에 중점을 둔다. Gemini의 주요 기능 중 하나는 조정 가능한 사고 예산과 하이브리드 추론이다.
LLM 평가는 인공지능의 신뢰성과 유용성을 높이는 데 중요하며, 이를 위한 튜토리얼에서는 철저하고 다양한 방법론을 제시한다.
수학 및 프로그래밍 분야의 복잡한 문제 해결에 효율적인 추론이 중요하며, LLMs는 연쇄 추론을 통해 상당한 향상을 보여줌. 그러나 트랜스포머 기반 모델은 장기 시퀀스를 효율적으로 처리하는 것이 어렵기 때문에 한계가 있음. 이에 TogetherAI, Cornell, Geneva, Princeton 연구진이 M1이라는 하이브리드 AI를 소개하며 최신 성능을 3배의 추론 속도로 달성함.
AI 시스템이 외부 데이터 소스 및 운영 도구와의 실시간 상호 작용에 점점 더 의존하게 되면서, 이들 시스템은 동적 조치 수행, 변화하는 환경에서 결정 내리기, 실시간 정보 스트림에 액세스하는 것이 기대된다. 이를 위해 AI 아키텍처는 모델을 서비스 및 데이터셋과 연결하는 표준화된 인터페이스를 통합하여 능력을 가능하게 한다.
Hugging Face Hub에 사용자 정의 데이터셋을 업로드하는 과정을 안내하는 튜토리얼. Hugging Face Hub는 머신러닝을 위한 데이터셋과 모델을 공유하고 협업하는 플랫폼이다.
Model Context Protocol은 강력한 도구를 Cursor와 같은 현대적인 IDE에 직접 통합하는 것을 매우 쉽게 만들어주어 생산성을 크게 향상시킵니다. 몇 가지 간단한 단계로 Cursor가 Figma 디자인에 액세스하고 코드 생성 기능을 사용하여 몇 분 안에 웹 페이지를 디자인할 수 있습니다.
MLLM은 최근 세밀한 픽셀 수준 시각적 이해를 다루는 데 진전되어 정확한 영역 기반 편집 및 분할과 같은 작업에 확장되었습니다. 기존 방법들은 복잡한 아키텍처에 의존하는데, 이를 극복하기 위해 바이트댄스와 WHU의 연구자들이 픽셀-SAIL을 소개하며 7B MLLMs를 능가했습니다.
