비디오앰프는 AWS Generative AI Innovation Center (GenAIIC) 팀과 협력하여 비디오앰프 자연어(NL) 분석 챗봇 프로토타입을 개발하고 아마존 베드락을 활용해 미디어 분석 데이터에서 의미 있는 통찰력을 대규모로 발견하는 방법을 소개합니다.
GLIMPSE-1은 임의의 서열로부터 인간화 매개변수를 최적화하여 동물 면역, 구조 모델링, 합성 스크리닝에 대안을 제공합니다.
Nicoya Lifesciences는 Applied Photophysics와 합병하여 통합 기술 스위트를 제공해 생물약품 연구 및 개발 고객에 더 나은 서비스를 제공할 수 있다고 이유를 제시했다.
MIT 윤리 컴퓨팅 연구 심포지엄은 기술, 윤리, 사회적 책임이 교차하는 프로젝트를 선보인다.
광 프로세서 칩은 빛의 속도로 딥 러닝을 수행하여 엣지 장치에 실시간 데이터 분석 기능을 제공할 수 있다.
MIT 연구팀이 디지털로 제작된 필름을 사용해 원본 그림을 물리적으로 복원하는 새로운 방법을 개발했다. 필름은 원하는 경우 제거할 수 있다.
디즈니와 유니버설이 Midjourney를 상대로 A.I. 생성 이미지를 둘러싼 소송을 제기했다. 이는 할리우드 대기업이 A.I. 생성 이미지로 소송을 제기하는 첫 사례이다.
WWDC 2025에서 애플은 반투명한 액체 유리 디자인을 갖춘 iOS 26, macOS 26 Tahoe 및 iPadOS 26를 발표했으며, 경쟁사들이 신속히 발전하는 가운데 ChatGPT 통합을 특징으로 소개했다.
BaseData는 서열 기반 AI 모델 교육용으로 제안된 최대 데이터베이스로, 100만 개의 신종 종으로 구성되어 모든 공개 데이터베이스를 합친 것과 비교했을 때 단백질 다양성이 10배 확대되었다.
Mistral AI가 최신 시리즈인 Magistral을 소개했다. 이는 추론에 최적화된 대형 언어 모델(Large Language Models)로 LLM 능력 발전의 중요한 한 걸음이다. Magistral 시리즈에는 Apache 2.0 라이선스 하에 공개된 24B-파라미터의 Magistral Small과 기업용 Magistral Medium이 포함되어 있다.
샌프란시스코 스타트업 Mechanize는 백색인력 직종을 자동화하기 위한 인공지능 도구를 “가능한 빨리” 구축하고 있습니다.
최신 언어 모델은 훈련 데이터를 의미있게 기억하는지에 대한 논란이 있습니다. 메타의 새로운 프레임워크는 모델의 용량을 비트 수준에서 정의하여 이 문제를 다루고 있습니다.
인공지능, 전기차, 스마트 홈이 동시에 연결될 때의 영향에 대해 알아본다. 에너지 소비가 어떻게 변화하고 있는지, 미래의 에너지 트렌드를 탐구한다.
MIT-IBM 왓슨 AI 연구소의 새로운 프레임워크는 언어 모델을 강화하여 복잡한 여행 일정을 상호작용적으로 개발하고 검증할 수 있게 함.
무슈터 다렐 교수의 새 책은 데이터 과학의 공통 필요성을 통해 많은 전문 분야를 통합하는 독특한 횡단학제 센터의 창설을 소개한다.
인공지능이 발견의 규칙을 변화시키고 있습니다. 실제로, 98%의 생명 과학 기관이 생성적 AI를 활용하고 있으며, 95%가 에이전틱 AI를 사용하고 있습니다.
Recursion의 공동 창업자이자 CEO인 Chris Gibson은 직원 감축은 “Recursion 2.0 플랫폼의 최대 효과 실현을 위한 지속적인 노력, AI 도구의 성숙 및 생명과학 자본시장에서의 계속되는 마찰”의 일환이라고 말했다.
E.ON은 아마존 텍스트랙트의 창의적인 응용과 커스텀 이미지 분석, 펄스 카운팅을 결합하여 실제 문제를 대규모로 해결하는 방법을 소개한다. 스마트 미터 오류를 짧은 스마트폰 비디오로 진단함으로써 E.ON은 비용을 절감하고 고객 만족도를 향상시키며 전체 에너지 서비스 신뢰성을 향상시키고자 한다.
대부분의 사람들은 낙관론자 대 루딧파와는 별개로 AI를 실제 능력과 개인화 요구에 기반하여 평가한다.
사진의 진실성이 논란이 되고 있는 가운데 인공지능은 더 이상 진실을 숨기지 않을 것이라고 예측된다.
연구진은 당뇨병, 암, 천식과 같은 복잡한 질병의 기저에 있는 유전자 조합을 식별하기 위한 AI 기반 도구를 개발했는데, 이는 여러 유전자와 관련된 분자적 타겟을 활용한 치료 전략 개발에 도움이 될 것으로 기대된다.
애플의 최신 소프트웨어 이벤트에는 새로운 인공지능 기능이 거의 없었습니다. 몇몇 분석가와 투자자들은 회사가 땅을 메우기 위해 큰 돈을 지불해야 한다고 생각합니다.
메타는 Scale AI 창업자 알렉산드르 왕을 포함한 새 연구소를 설립하는데, 이는 메타의 인공지능 노력을 재정비하는 일환으로 마크 주커버그 아래에서 이루어진다.
VeBrain은 로봇 팔과 다리로 등장하는 기계들이 주변 환경을 인식하고 상황을 해석하며 의미 있는 조치를 취할 수 있도록하는 ML 모델의 통합을 통해 로봇 공학 분야를 발전시키고 자율적인 기계로 나아가고 있다.
이 AI 시스템은 바람과 같은 알 수 없는 방해요소에 자동으로 적응하도록 학습합니다.
MIT의 ‘미래 컴퓨팅 상상하기 상’ 수상 에세이가 건강 관리 격차를 중심에 두고 있다.
애플이 WWDC 2025에서 ‘액체 유리’ 디자인과 iOS 26를 선보였다. 또한 회사 컨퍼런스의 오프닝 프레젠테이션에서 인공지능을 기기에 도입했다.
MIT 동문 두 명에 의해 설립된 Coactive는 AI 플랫폼을 구축하여 모든 유형의 콘텐츠로부터 새로운 통찰을 얻을 수 있게 함.
알케미스트는 텍스트-이미지(T2I) 생성 분야에서 일관된 출력 품질을 달성하는데 도움을 주는 감독 미세 조정 데이터셋으로, 대규모 사전 훈련만으로는 높은 품질과 정렬을 달성하기 어렵다는 도전에 대응한다. DALL-E 3, Imagen 3, Stable Diffusion 3과 같은 모델의 발전에도 불구하고, 미학적 및 정렬 측면에서 일관된 출력 품질을 달성하는 것은 여전히 과제다.
대형 언어 모델(LLMs)은 각 토큰이 일관된 논리적 설명에 기여하는 Chain-of-Thoughts(CoTs)을 생성한다. 이러한 추론의 품질을 향상시키기 위해 다양한 강화 학습 기술이 사용되고 있으며, 이를 통해 모델은 생성된 출력을 정확성 기준과 일치시키는 피드백 메커니즘으로 학습할 수 있다.
오픈에이아이는 대학생들의 모든 측면에 인공지능을 통합하고자 합니다. 먼저, 캘리포니아 주립 대학 46만 명의 학생들 대상으로 진행될 예정입니다.
자율 주행차에 대해 다루는 기사가 많지만, 자율 의료 기술에 대해 논할 때는 거의 언급되지 않는다. 자율 의료가 항생제 내성을 완화시키는데 도움이 될 수 있을지에 대한 가능성을 탐구해볼 필요가 있다.
GEN의 Touching Base에서는 임상시험 업데이트, 볼츠-2의 AI 약물 발견 데뷔, 혈장 교환의 노화 방지 가능성, 면역요법 변형 가능한 유니버설 CAR T 요법을 다룸.
Boltz-2는 분자 결합 친화도를 빠르고 정확하게 예측하며 상업적 의약품 개발자가 모델을 내부적으로 사용하고 독점 데이터를 적용할 수 있는 MIT 라이선스 하에 제공된다.
하원 법안의 43201조는 10년간 주별 AI 규제를 우회하며 연방주의를 약화시키고 AI 피해에 대한 주별 보호를 약화하며 대신할 연방 가드레일을 제공하지 않는다.
ASML은 첨단 반도체를 생산하는데 사용되는 수백만 달러짜리 장비를 만드는 네덜란드 회사로, 기술 무역전쟁의 여파에 대응하고 있다.
웹 자동화 에이전트는 인공지능 분야에서 점점 더 주목받고 있는데, 이는 그들이 디지털 환경에서 인간과 유사한 작업을 수행할 수 있는 능력 때문이다. 이러한 에이전트들은 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 통해 웹사이트와 상호작용하며, 클릭, 타이핑, 다중 웹 페이지 탐색 등과 같은 인간의 행동을 모방한다. WebChoreArena 벤치마크는 에이전트에게 메모리 집중적이고 멀티페이지 작업을 제공하여 도전한다.
LLM으로 구동되는 AI 에이전트는 CRM과 같은 복잡한 비즈니스 업무를 처리하는 데 큰 잠재력을 보여준다. 그러나 실제 세계에서의 효과를 평가하는 것은 공개적이고 현실적인 비즈니스 데이터의 부족으로 어렵다. 기존의 벤치마크는 종종 간단한 일회성 상호작용이나 고객 서비스와 같은 좁은 응용에 초점을 맞추어 실제 업무를 놓치고 있다.
인공지능이 크게 발전해왔고 대형 언어 모델의 등장으로 성장의 주요 이정표를 찍었다. 최신 트렌드를 따라가는 한 가지 방법은 독서다. 2025년에 읽을 인공지능 도서를 소개한다.
시각 언어 모델의 씨토트 추론은 해석 가능성과 신뢰성을 향상시키는 데 중요하다. 현재의 훈련 방법은 짧은 주석으로 지배된 데이터셋에 의존하고 있는데, 이는 자세한 설명이 필요한 추론 작업에서 일반화가 부족하다는 한계가 있다. 이 한계를 극복하기 위해 짧은 답변 데이터를 확장한 두 단계의 후훈련 전략을 제안한다.
토크나이저 디자인은 언어 모델 성능에 상당한 영향을 미치지만, 토크나이저 품질을 평가하는 것은 여전히 어렵다. 최근 연구에서는 텍스트 압축이 일반적인 내재적 측도로 등장했지만, 신뢰성이 의문되고 있다. 저자들은 작은 모델(350M 매개변수)에서 토크나이저를 평가하는 것이 큰 규모(2.7B 매개변수)에서의 영향을 신뢰할 수 있는지 조사했다. 널리 사용되는 언어 모델의 토크나이저를 실험한 결과, 토크나이저 선택은 영어 작업에는 거의 영향을 주지 않지만, 중요한 차이를 보여준다.
세 개의 기계 학습 모델을 결합하여 과학자들은 인간 아연 손가락 단백질을 식별하고 최적화하기 위한 워크플로우를 개발했으며, 이는 면역 반응 유발 위험을 줄이기 위한 것이다.
다국어 간 전이는 NLP 작업의 훈련 데이터 양을 늘리는 인기있는 방법이지만, 어떤 다국어 데이터를 포함해야 하는지에 대한 최적 전략은 명확하지 않다. 본 연구에서는 263개 언어에 대한 다국어 간 전이를 분석하여 이 질문에 기여하고 있다. 세 가지 인기 NLP 작업을 포함한다.
MIT 연구팀이 Themis AI를 설립하여 AI 모델의 불확실성을 측정하고 지식의 공백을 해결하고 있다.
증류 스케일링 법칙은 학생과 선생님 간의 컴퓨팅 예산 및 할당을 기반으로 증류된 모델 성능을 예측하는 법칙이다. 컴퓨팅 최적 할당을 통해 학생 성능을 극대화하여 대규모 증류와 관련된 위험을 완화한다. 기존 선생님이 있는 경우와 선생님을 훈련해야 하는 경우에 대한 컴퓨팅 최적 증류 레시피를 제공한다.
MIT 연구팀은 시멘트 대체재 수요가 증가하는 가운데, 기계 학습을 활용하여 과학 문헌에서 새로운 재료를 찾고 있습니다.
MIT CSAIL 연구원들이 개발한 SketchAgent는 AI 모델에게 개념을 한 줄씩 스케치하도록 가르쳐, 언어 모델이 독자적으로 개념을 시각적으로 표현하고 인간과 협업할 수 있도록 돕는다.
일론 머스크가 워싱턴을 떠나면서 테슬라, 스페이스X, xAI, X 등의 사업들에 대한 장기간의 부재로 인한 우려에 직면하고 있다.
비전-언어 모델(VLMs)은 다중 모달 AI 시스템의 기초 구성 요소로, 시각 환경을 이해하고 다중 모달 콘텐츠를 추론하며 디지털과 물리적 세계와 상호 작용할 수 있게 함. MiMo-VL-7B는 일반 시각 이해와 다중 모달 추론을 강화하기 위한 강력한 모델로, 연구진은 새로운 아키텍처 설계와 교육 방법론에 대한 연구를 통해 분야에서의 신속한 발전을 이끌고 있음.
Leo Anthony Celi는 건강 관리를 위한 AI 모델을 개발하는 과정에서 편향을 식별하고 해결하는 데 더 많은 초점이 필요하다고 말했다.
블랙스톤과 같은 사모투자 기업들이 고객의 자금을 활용해 데이터 센터를 구매하고 구축하여 인공지능 붐을 격려하고 있습니다.
센터 마이크 라운즈는 미국이 중국의 지적 재산 도난과 AI의 역할을 대비하기 위한 전략에 대해 Fox Digital과의 독점 인터뷰에서 논의했습니다.
수많은 신앙 지도자들이 트럼프를 “AI 대통령”으로 칭송하면서 새로운 편지에서 윤리적 고민과 경제적 번창 사이의 균형을 맞추기 위해 책임있는 AI 개발을 촉구했다.
NovelSeek는 인공지능 도구들이 특정 작업을 처리하는 데 사용되는 반면, 보다 복잡하고 데이터 중심의 문제에 직면하면 발견 속도가 느려질 수 있다는 문제를 해결하기 위해 가설 생성부터 실험 검증까지 자율적으로 수행하는 통합 멀티 에이전트 프레임워크를 소개한다.
대규모 언어 모델(Large language models, LLMs)은 많은 AI 기반 서비스를 구동하지만 추론 중의 계산 비용이 큰 과제로 남아있었습니다. 본 논문은 WINA라는 훈련 무료 희소 활성화 프레임워크를 소개하며, 계산 효율성과 출력 품질의 균형을 최적화하는 것이 중요한 연구 분야임을 강조합니다.
AI 기술의 최신 트렌드를 파악하고 AI가 현재와 미래에 제공하는 도전과 기회에 대해 배우세요.
ALS 환자인 브래드 G. 스미스는 Neuralink 임플란트로 의사소통 능력을 회복하며, 뇌-컴퓨터 인터페이스의 말소통 장애 지원 능력을 보여줌.
이 논문은 인공지능의 추론 작업이 효율적이고 확장 가능한 문제 해결을 위한 ARM과 Ada-GRPO와 같은 적응 추론 모델을 소개합니다. 대형 언어 모델이 논리 추론의 다단계를 모방하려는 노력 중에 존재하는데, 이 논리 추론 작업은 상식 이해, 수학 문제 해결 및 상징적 추론과 같은 인공지능의 기본적인 측면을 포함합니다.
프리랜서 작업, 제품 설명 작성, 소셜 미디어 포스트 작성 및 할인 협상을 위한 이메일 작성에 사용할 수 있는 5가지 AI 프롬프트가 소개됩니다.
대학 졸업생들의 실업률이 급증하며 기업들이 엔트리 레벨 직원들을 인공지능으로 대체하려고 한다.
Apple과 Duke 연구진이 속도와 정확도를 향상시키기 위해 LLM이 중간 답변을 제공할 수 있는 강화 학습 접근 방식을 소개했다. 일반적인 “생각한 후에 대답” 방법은 응답 시간을 늦추고 챗봇과 같은 실시간 상호작용을 방해할 수 있으며, 이전 추론 단계의 오류가 최종 답변을 잘못 이끌 수 있는 위험을 안고 있다.
정부 연구소들이 상업용 인공지능 시스템 기술을 더욱 채택하려는 열망을 보여주는 새로운 슈퍼컴퓨터가 공개되었다.
2023년, 뉴욕 타임스는 OpenAI와 Microsoft를 저작권 침해 혐의로 고소했으나 이제 그들의 편집 콘텐츠가 아마존 플랫폼 전반에 나타날 예정이다.
이 AI 논문은 웹 네비게이션 에이전트를 구축하는 복잡성과 사용자 목표 해석, 웹사이트 구조 이해, 다단계 결정 등의 작업을 필요로 하는 것에 초점을 맞추고 있다.
연구진은 박테리아로부터 유래된 간결한 RNA-유도 효소를 재설계하여 인간 DNA의 효율적인 편집기로 만들었습니다.
박사과정 학생 Sarah Alnegheimish은 기계 학습 시스템을 접근 가능하게 만들고 싶어합니다.
Absci사가 AI로 설계된 항체를 사용한 임상시험에서 첫 건강한 자원봉사자에 투여했는데, 이 항체는 염증 반응에 관여하는 주요 사이토카인인 TL1A를 표적으로 잡아 염증성 장질환을 치료하는 것을 목표로 한다.
병원이나 클리닉에서 치료제를 생산하는 포인트 오브 케어 생산 방식은 CAR T 치료의 잠재적 이점을 제공한다. 이를 통해 CAR T 치료의 비용을 절감할 수 있다.
기술 전문가 Kurt “사이버가이” 눗손이 AI 도구가 개인 데이터를 노출시킬 수 있는 위험과 개인 정보 보호 방법에 대해 도와줍니다.
확산 모델은 고품질 이미지 생성에서 성공을 거두었으며, 이제는 다양한 데이터 유형 처리의 기초로 탐구되고 있습니다. 이 능력은 텍스트와 이미지와 같은 이산 데이터와 연속 데이터를 포함한 멀티모달 작업에 유망한 확산 모델을 만듭니다.
이 연구는 대규모 언어 모델의 추론 능력을 향상시키는 긴 사고 체인이 시간 효율성 및 첫 번째 토큰 도달 시간에 미치는 영향을 분석하고, 강화 학습을 활용하여 다중 단계 질문에 대한 간헐적 추론을 유도하는 새로운 학습 패러다임을 제안한다. 모델이 간헐적 추론을 수행할 수 있는 능력을 강화하기 위해 간단하면서도 효과적인 규칙 기반 보상 시스템을 도입한다.
다중 모달 대형 언어 모델(Multi-modal large language models, MLLMs)은 다양한 시각적 작업을 처리할 수 있는 다재다능한 AI 어시스턴트로 큰 발전을 이루었다. 그러나 이러한 MLLM들을 격리된 디지턀 엔티티로 배치하는 것은 그들의 잠재력을 제한한다. Meta AI는 Multi-SpatialMLLM을 소개하며 현재 MLLMs의 공간적 추론 결함을 극복하고 실제 응용프로그램에 통합하는 데 도움이 되는 것을 목표로 한다.
전기 모터는 가솔린과 디젤보다 에너지 효율성이 높습니다. 전기 트랙터는 에너지 효율성이 뛰어날 뿐만 아니라 유해한 대기 오염을 내뿜지 않고 화석 연료 트랙터보다 훨씬 조용합니다. 이러한 이점을 제공하며 포도원 관리에 도움을 주는 전기 모노크 트랙터와 AI 데이터 플랫폼이 소개되었습니다.
2025 AI 보안 보고서는 범죄자들이 인공지능을 활용하여 사람을 흉내내거나 사기를 자동화하며 대규모 보안 시스템을 공격하는 방법을 상세히 설명하고 있다.
MIT는 핵심 제조 분야 전반에 걸쳐 혁신을 촉진하여 산업을 강화하고 일자리를 창출하기 위한 Institute-wide 노력을 발표했습니다.
대규모 데이터셋에 대한 의존성을 줄이기 위해 생성 모델을 사용하는 CtrlSynth 기술 소개. 기존 방법과 달리 이미지와 텍스트를 모두 지원하며 합성과정을 세밀하게 제어할 수 있어 데이터 다양성을 높일 수 있음.
CLIP-Upcycling (CLIP-UP)은 밀집형 CLIP 모델을 희소 MoE 아키텍처로 변환하는 효율적인 대체 학습 전략으로, 훈련 복잡성과 비용을 현저히 줄인다. 다양한 설정과 보조 손실을 활용한 방대한 실험을 통해 CLIP-UP은 훈련 복잡성과 비용을 크게 낮추는 것을 입증했다.
UCSF 연구진이 합성 단백질 디자인 분야에서 한 발을 내딛었는데, 그들은 자연적인 이동을 흉내 내는 인공 단백질을 만들었다.
복잡한 데이터 기반 작업을 처리하는데 강력한 도구인 신경망은 종종 차량 라우팅이나 작업 일정 등 엄격한 제약 하에서 이산적인 결정을 내리는 데 어려움을 겪습니다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 연구된 새로운 AI 프레임워크인 Differentiable MCMC 레이어를 소개한 논문입니다.
현대자동차그룹이 KRW 1250억 규모의 ZER01NE 펀드 III를 설립하여 인공지능, 로봇공학, 사이버보안, 수소 및 에너지 기술과 관련된 스타트업에 조기 투자를 통해 미래 기술 혁신을 가속화하고 있습니다. 이 펀드는 이전 펀드의 성공을 바탕으로 전략적 분야에 부합하는 글로벌 스타트업을 대상으로 하고 있습니다.
현재 의회를 통과 중인 예산 법안은 우리가 직면한 재정적 도전을 악화시킬 것이다.
아마존의 소프트웨어 개발자들은 인공지능을 사용하도록 밀어붙여 더 빨리 일해야 하고 사고하는 시간이 적어졌다고 합니다. 다른 일부는 이러한 변화를 환영합니다.
AI 챗봇이 정신 건강 지원을 위해 인기를 끌면서, 전문적인 의료 조언과 맞춤 상담을 제공할 수 없는 위험성에 대해 전문가들이 경고하고 있다.
MLLM은 시각적 콘텐츠의 풍부함과 언어의 논리를 결합하는 모델을 만드는 것이 핵심. 그러나 두 영역을 효과적으로 연결하는 것에 어려움을 겪어 복잡한 추론 작업에서 성능 제한. 이 논문은 GRIT라는 방법을 소개하여 이미지와 텍스트를 교차시켜 복잡한 추론 작업에서의 성능을 향상시킴.
AI 기술 발전에 대해 최신 정보를 받아보고, AI가 현재와 미래에 제공하는 도전과 기회에 대해 알아보세요.
대형 언어 모델(LLMs)이 협업적으로 작동할 수 있는 방법들 중 하나로 다중 에이전트 시스템이 탐구되고 있다. LLMs를 기반으로 한 다중 에이전트 시스템은 작업을 분할하고 동시에 작업하여 어려운 문제를 조정하는 잠재력을 갖고 있으며, 실시간 응용 프로그램에서 효율성을 높이고 지연 시간을 줄일 수 있는 잠재력을 갖고 있다.
인공지능의 기본 개념을 이해하고, 신경망과 기계 학습을 통해 AI 세계를 자신있고 호기심 가득하게 탐험해보세요.
실리콘밸리의 기술계 요충지 인사들과 극우세력이 ‘반지의 제왕’에서 모든 잘못된 교훈을 배우고 있다. 이들이 톨킨의 작품을 어떻게 오용하고 있는지 살펴보자.
배우 켈시 그래머가 할리우드에서 AI의 역할에 대한 우려를 표명했는데, 특히 딥페이크의 위험과 인공지능의 무결성에 대해 걱정하고 있습니다.
현대자동차그룹과 인천국제공항이 협력하여 AI를 활용한 자동 충전 로봇 서비스를 상용화할 예정이다. 안전 인증된 이 서비스는 공항 내 편의성과 안전성을 향상시키며 스마트 공항 솔루션에 기여하고 로봇 사업 영역을 확대할 것이다.
Magentic-UI는 복잡한 웹 작업을 처리하고 다단계 계획과 브라우저 사용이 필요한 작업을 사람들과 협력하여 완료하는 오픈 소스 에이전트 프로토타입이다.
북한 김정은이 해군 구축함 발사 실패로 수치를 당했다. 이 사건은 조사를 촉발시키고 군사 현대화 노력을 강조했다.
대형 추론 모델인 OpenAI의 o1, o3, DeepSeek-R1, Grok 3.5, Gemini 2.5 Pro는 자체 수정, 되감기, 검증과 같은 고급 행동을 보여주며 “aha moments”로 알려진 강력한 능력을 나타냈다. 이러한 행동들은 지도된 미세 조정 없이 결과 중심 강화 학습을 통해 나타났다.
Anthropic이 새로운 언어 모델인 클로드 오퍼스 4와 클로드 소넷 4를 출시했다. 이 업데이트는 클로드 모델 패밀리의 기술적 세련성을 대폭 향상시켰는데, 특히 구조화된 추론, 소프트웨어 엔지니어링 및 자율 에이전트 행동과 관련된 영역에서 주목할만한 발전을 이루었다.
