테슬라 CEO인 일론 머스크가 중국 방문을 위해 베이징에 도착했으며, 완전 자율 주행 소프트웨어 롤아웃 및 해외 데이터 이전 허가에 대해 고위 관리자들과 회담할 예정이다. 중국 국영매체는 머스크가 중국 총리와 회담했으며, 중국 내 테슬라의 발전은 미중 경제 및 무역 협력의 성공적 사례로 평가받을 수 있다고 전했다.

미 교통안전 규제기관은 테슬라의 주장과 실제 결과가 일치하지 않는 것을 발견하고 두 번째 조사를 시작했으며, 적어도 13건의 치명적 사고가 테슬라의 오토파일럿과 관련되어 있다고 밝혔다.

더 능력있는 AI가 미래에 가져올 약속과 위험을 탐구합니다.

애플이 팬데믹 이후 첫 대규모 감원으로 캘리포니아에서 600명 이상의 직원을 해고했다. 이는 기술 산업의 합병 파도 가운데 애플의 첫 대규모 직원 감축이다.

리버풀 FC와의 장기 협력의 일환으로, 코너킥에 대한 조언을 제공하는 AI 시스템을 개발했다.

애플이 지난 10년간 거대한 자원을 소비해온 비밀스러운 프로젝트를 종결하고 전기 자동차 건설 계획을 취소했다고 보도됐습니다. 내부 회의에서 이를 발표하며 해고와 함께 다수의 직원이 생성적 인공지능에 일할 것이라고 이야기했습니다.

전기 자동차는 온난화되는 지구에서 당연한 선택일 수 있지만, 그들의 배터리 수명, 탄소 영향, 환경 및 인권 비용에 대한 회의론자들도 많다. 팟캐스트에서 전기 자동차 주변의 신화, 현실 및 회색 지대를 밝히는 Auke Hoekstra와의 대화를 통해 전기 자동차의 친환경성에 대해 알아본다.

Gemma는 Gemini 모델을 만드는 데 사용된 연구와 기술을 기반으로 한 책임 있는 AI 개발을 위해 만들어졌다.

구글이 Gemini를 더 많은 제품에 적용하기 시작했다.

GM의 Cruise 자율 주행 자동차 부문이 미국 법무부와 증권거래위원회의 조사를 받고 있는 것이 밝혀졌다. 지난 10월 자율 주행 차량이 보행자를 들이받은 후 끌고 다닌 사고를 계기로 회사는 문화 개선을 약속했다.

DeepMind가 AutoRT, SARA-RT, RT-Trajectory를 소개하며 고급 로보틱스의 미래를 모색하고 있다.

2023년은 인공지능 연구와 실용적인 응용 분야에서 엄청난 진전의 해였다.

NeurIPS는 세계 최대의 AI 학회로, 2023년 12월 10일부터 미국 뉴올리언스에서 열릴 예정이다. 구글 딥마인드 팀은 이 행사에서 150편 이상의 논문을 발표할 예정이다.

DeepMind가 새로운 AI 모델인 Gemini를 발표했다. Gemini는 DeepMind의 가장 크고 가장 능력있는 AI 모델로, 모든 사람들에게 더 도움이 되도록 설계되었다.

구글 딥마인드가 2.2백만 개의 새로운 결정체를 발견했고, 이는 약 800년치의 지식에 해당한다. GNoME은 새로운 물질의 안정성을 예측하여 발견 속도와 효율성을 크게 향상시키는 새로운 딥러닝 도구이다.

딥마인드가 음악 생성 모델과 두 가지 새로운 AI 실험을 발표했는데, 이는 창의성을 위한 새로운 놀이터를 열기 위한 것이다.

글래프캐스트는 전례없는 정확도로 중기 기상 예보를 수행하는 최첨단 AI 모델이다.

알파폴드의 최신 모델이 크게 향상된 정확도를 보이며 단백질뿐만 아니라 리간드 등 다른 생물 분자에 대한 범위를 확장하고 있다.

이 기사는 AI 시스템의 사회적, 윤리적 위험을 종합적으로 평가하기 위한 맥락 기반 프레임워크를 소개한다.

SynthID는 Imagen이 생성한 합성 이미지에 워터마크를 삽입하고 식별하는 데 도움을 주는 새로운 도구이다.

신규 백서가 선진 AI의 기회를 관리하고 위험을 완화하는 데 도움이 될 수 있는 국제 기관의 모델과 기능을 조사합니다.

최근 AI의 발전을 활용하여 다양한 방법으로 도와줄 수 있는 로봇을 만들기 위해 자체 발전하는 AI 에이전트인 로보캣을 소개하는 논문 발표.

YouTube는 모든 사람에게 목소리를 듣게 하고 세상을 보여주는 데 기술과 연구를 활용하는 것이 중요하다.

구글 클라우드는 기업이 더 스마트한 비즈니스로 디지털 변혁할 수 있도록 지원하며, 클라우드 컴퓨팅, 데이터 분석, 최신 인공지능(AI) 및 기계 학습 도구를 제공합니다.

MuZero, AlphaZero, 그리고 AlphaDev가 장치들을 구동하는 컴퓨팅 생태계를 최적화하는 방법에 대해 알아봅니다.

이 연구는 새로운 위협에 대응하기 위한 일반적인 모델을 평가하기 위한 프레임워크를 제안합니다.

11회 ICLR이 5월 1일부터 5일까지 루완다 키갈리에서 개최될 예정이며, 인공지능, 통계 및 데이터 과학, 머신 비전, 게임 및 로봇 과학 분야의 혁신적인 딥러닝 연구를 공유할 것.

철학적 관점에서 윤리적 AI를 위한 공정한 원칙을 도출하는 방법에 대해 탐구하고 있습니다.

경쟁 프로그래밍에서 새로운 문제 해결과 새로운 기준 설정

인공지능 연구자들은 현재 상황에 맞는 상호 작용의 미묘한 면을 포착할 수 있는 컴퓨터 코드를 작성하는 것이 불가능하다고 믿고 있다. 대신, 최신 머신러닝 연구자들은 이러한 상호 작용 유형에 대해 데이터로부터 학습하는 데 초점을 맞추었다. 비디오 게임 환경 내에서 인간 지시를 이해하고 안전하게 행동할 수 있는 에이전트를 빠르게 구축하기 위해 연구 프레임워크를 만들었다.

30년간의 컴퓨터 비전 연구를 활용하여 지식을 쌓아가는 방법을 학습합니다.

AI 파트너십과 함께 데이터 수집에 대한 책임있는 접근 방식 구축

인공지능이 원치 않는 목표를 추구하는 것을 방지하기 위해 새로운 매커니즘인 goal misgeneralisation (GMG)에 대해 연구하였다. GMG는 시스템이 원하는 목표를 올바르게 추상화하지 못하고 잘못된 목표를 추구하는 현상이다. 이는 명세 게이밍과 달리 올바른 명세로 훈련되어도 발생할 수 있다.

DeepMind이 Nature에 발표한 논문에서는 행렬 곱셈과 같은 기본 작업을 위한 혁신적이고 효율적이며 증명 가능한 알고리즘을 발견하는 인공지능 시스템인 AlphaTensor를 소개합니다. 이는 50년간의 수학적 문제를 해결하는 데 가장 빠른 방법을 찾는 데 도움이 됩니다. AlphaTensor는 AlphaZero를 기반으로 구축되었으며, 이 작업은 AlphaZero의 게임에서 수학 문제를 해결하기까지의 여정을 나타냅니다.

Sparrow는 위험하고 부적절한 답변의 위험을 줄이면서 유용한 대화 에이전트로, 사용자와 대화하고 질문에 답변하며 필요할 때 Google을 사용하여 인터넷을 검색하여 답변을 제공하는 에이전트를 소개하는 논문이 최신입니다.

DeepMind의 운영 원칙은 보급혜택 우선 및 추구하지 않는 연구 및 응용 분야를 정의하는 데에 기여했다. 이러한 원칙은 DeepMind의 결정에 중심 역할을 해왔으며, AI 분야의 변화와 성장에 따라 계속해서 개선되고 있다. 이러한 원칙들은 연구 주도 과학 기업으로서의 역할에 맞추어 설계되었으며, Google의 AI 원칙과 일관성이 있다.

DeepMind의 CBO인 Colin은 Alphabet과의 협업 및 윤리, 책임성, 안전성을 우리의 모든 활동에 통합하는 방법에 대해 논의합니다.

인간과 동물의 움직임을 활용하여 로봇에게 공을 드리블하고 시뮬레이션된 인간형 캐릭터에게 상자를 옮기고 축구를 시키는 방법을 연구했다.