전체 AI 소식

Claude, CRISPR 유사 반복 서열을 가진 새로운 효소 시스템 발견

우리는 Anthropic에 새로운 생명과학 연구 그룹과 실험실을 설립했음을 알려드립니다. 이 글은 이 연구를 이끄는 팀을 소개하고, 우리 과학자들의 높은 수준의 방향 제시만으로 Claude가 CRISPR를 연상시키는 특성을 지닌 새로운 효소 시스템을 발견한 초기 결과를 공유합니다.

NVIDIA Isaac ROS 5.0, 에이전트형 오픈 소스 로보틱스 개발을 진전시키다

동적 환경에서 인지하고 추론하며 행동할 수 있는 정교한 로보틱스 애플리케이션을 구축하고 배포하려면 개발자에게 새로운 피지컬 AI 모델과 도구가 필요합니다. ROS 오픈 프레임워크는 인간이 로봇을 만들 수 있도록 돕는 Open Robotics의 프로젝트입니다. NVIDIA Isaac ROS 5.0 — ROS를 기반으로 구축된 GPU 가속 패키지 모음으로, 오늘 […]에서 발표되었습니다

GPT‑6 Astra를 사용하면 연구 시간과 비용을 절반으로 줄일 수 있습니다.

GPT‑6 Astra는 Parallel의 에이전트가 노동시장 데이터를 연구하고 종합하는 데 시간과 비용을 이전 모델보다 절반으로 단축할 수 있도록 해주었다.

효과적인 제3자 평가를 위한 우선순위와 원칙

OpenAI는 첨단 모델과 보호 장치에 대한 엄격하고 안전하며 독립적인 제3자 AI 안전 평가를 위한 우선순위와 원칙을 제시합니다.

영국 AISI와 EvalEval이 벤치마크 결과를 재현 가능하게 만드는 방법

oMLX 창시자이자 유지관리자인 Jun Kim이 MLX 커뮤니티를 지원하기 위해 Hugging Face에 합류합니다

NVIDIA, AI 팩토리용 전력 및 냉각 제품을 인증하는 DSX Ready 출시

모든 AI 팩토리에는 컴퓨팅 아키텍처에 맞는 전력과 냉각이 필요합니다. AI 인프라가 확장됨에 따라 전력, 냉각, 물, 부지 및 전력망 제약이 구축자가 배치할 수 있는 범위를 결정하고 있습니다. 완전한 팩토리 설계에 맞는 제품을 선택하면 구축자가 컴퓨팅 용량을 유용한 AI 출력으로 전환하는 데 도움이 됩니다. 구축자가 이러한 결정을 내릴 수 있도록 NVIDIA는 […]를 도입합니다.

물리적 AI를 대규모로 배포하려면 모든 계층에서 안전이 요구되는 이유

Physical AI는 연구에서 대규모 배포로 빠르게 이동하고 있습니다. 2035년까지 ABI Research는 49 million대의 레벨 3-5 자율주행차(AV) 설치 기반을 예측하는 한편, Omdia는 2026년과 2035년 사이에 약 60 million대의 산업용 로봇이 배포될 것으로 추정합니다. 이러한 기계들이 사람들과 공유되는 도로, 공장, 창고 및 기타 환경에 진입함에 따라 […]

지원에서 실행으로, 이집트 AI 생태계가 프로덕션 규모에 도달하다

오늘 이집트의 AI 빌더들이 그랜드 이집션 뮤지엄에서 열린 리셉션에 모여 AI 네이티브, 개발자, 연구자, 스타트업, 기업을 아우르며 여러 산업 분야에서 애플리케이션을 구축하는 이집트의 급성장하는 AI 생태계를 조명했습니다. 행사에서는 NVIDIA의 EMEA 부사장 파올로 구글리엘미니(Paolo Guglielmini)의 기조연설이 있었습니다. 아흐메드 무스타파(Ahmed Mostafa), NVIDIA의 중동·아프리카 지역 AI 도입 리드 […]

대규모 모델 강화학습이 규모화로 나아갈 때, Batch Size Scaling은 무엇이 다를까?

더 큰 batch는 매 업데이트에서 더 많은 시퀀스를 처리할 수 있게 하여 더 많은 병렬 연산 자원을 활용할 수 있게 한다. 하지만 샘플 예산이 고정되어 있을 때는 모델이 업데이트할 수 있는 횟수도 줄어든다. 강화학습에서 언제 batch를 늘려야 목표 성능에 도달하는 데 필요한 실제 시간을 단축할 수 있을까? 대규모 언어 모델의 경우, 학습 궤적(trajectory)을 온라인으로 생성해야 한다는 점, 그리고 생성과 학습이 요구하는 연산 자원이 서로 다르다는 점도 반드시 고려해야 한다. 우리는 목표 달성에 필요한 샘플 수와 엔드투엔드 처리량(throughput)을 연결하는 분석 프레임워크를 구축했다: 처리량 이득이 추가적인 샘플 비용을 초과할 때에만 더 큰 batch가 학습을 가속할 수 있다. 이는 실용적인 하이퍼파라미터 튜닝 순서도 제시한다: 먼저 batch size 변화 후에도 학습 효과가 거의 변하지 않는 범위를 찾고, 그 범위 내에서 처리량을 최적화한다. GRPO와 PPO 실험에서 학습률을 재조정하면 서로 다른 batch의 학습 곡선이 일정 범위 내에서 누적 샘플 수 기준으로 비교할 때 대체로 정렬됨을 보였다. 고정된 하드웨어에서 batch를 늘리면 생성 처리량이 최대 2.29배 향상되었다. 우리가 측정한 최적의 GRPO 구성은 GPU를 추가하지 않고도 동일한 검증 목표에 도달하는 데 필요한 시간을 29% 단축했다.

Hy Image3.5 preview 출시: 전문 창작을 위한 높은 비용 대비 성능의 모델

상황 보고서

확인된 백신이 없는 희귀 에볼라 변종이 콩고민주공화국 동부에서 확산되고 있다. 세계 보건 기구들은 이에 맞서 최대한 신속하게 대응하기 위해 Claude를 사용하고 있다.

Claude Opus 5.5를 소개합니다

Opus 5.5는 대부분의 작업에서 Claude Fable 5.1 수준의 성능을 발휘하며, 실행 비용은 Opus 5보다 40% 저렴합니다.

RetroChimera를 통한 대규모 소분자 합성 예측 개선

맞춤형 분자는 의학, 재료, 농업을 발전시키고 있지만, 이를 생산하는 것은 느리고 비용이 많이 듭니다. 새로운 Nature 논문은 화학 합성을 가속화하여 연구자들이 다양한 분자를 탐구할 수 있도록 돕는 예측 모델인 RetroChimera를 조명합니다. 이 게시물 'RetroChimera를 통한 대규모 소분자 합성 예측 개선'은 Microsoft Research에 처음 게재되었습니다.

AI 보안은 엔지니어링 문제다 — 에이전트 스택의 모든 계층에서 해결하는 방법

AI 보안은 엔지니어링 문제다. 이는 곧 정의된 보안 요구사항, 강제 가능한 통제, 지정된 책임자, 그리고 보호 조치가 작동한다는 증거를 의미한다. AI가 더욱 강력해짐에 따라, 업계는 보안 엔지니어링을 가속화하고, 방어 도구에 대한 접근을 확대하며, 효과가 있는 것을 더 빠르게 공유해야 한다. 기술은 변해도 보안의 기본은 지속된다 인터넷과 클라우드 컴퓨팅은 소프트웨어가 작동하는 방식을 바꾸었지만, […]

물리학자처럼 LLM을 가지치기하기: 블록 제거를 이징 최적화 문제로

수학 및 인공지능 자문 그룹

OpenAI는 신흥 AI 결과물의 검토와 전달을 안내하기 위해 독립적인 수학 및 인공지능 자문 그룹(Advisory Group on Mathematics and Artificial Intelligence)과 협력하고 있습니다.

Higgsfield AI, GPT-6 Astra와 함께 하루 만에 신규 비디오 기능 출시

GPT-6 Astra를 통해 Higgsfield AI는 소규모 비즈니스를 위한 비디오 광고 제작을 더 쉽게 만들고 새로운 크리에이티브 도구를 더 빠르게 시장에 선보입니다.

NVIDIA AI를 청정 에너지에 활용하는 5개 기업

청정 에너지는 구하기 어렵지 않지만, 대규모 도입 속도는 역사적으로 더뎠습니다. 그 원인은 구식 인프라, 장기화된 연구개발 일정, 초기 비용 장벽 등의 병목 현상입니다. 뉴욕 기후 주간에서 NVIDIA는 AI를 기반에 내장한 청정 에너지 프로젝트를 선도하는 5개 기업을 조명하며, 연구에서 도입까지의 파이프라인을 가속화하고 궁극적으로 저탄소 전력망 구축을 돕고 있습니다 […]