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Google Arts & Culture: 최신 AI 실험 발견하기 Google Arts & Culture는 예술가와 엔지니어들의 협업을 통해 혁신적인 AI 프로젝트를 출시하며, 이를 통해 사람들이 문화에 더욱 쉽게 접근할 수 있도록 돕고 있습니다. 최신 실험을 통해 여러분은 예술 작품의 숨겨진 디테일을 발견하고, 사용자 맞춤형 조명 디자인을 시도하며, 새로운 방식으로 문화 콘텐츠와 소통할 수 있게 됩니다. 이 블로그 포스트에서는 가장 최근에 소개된 AI 실험인 핫스팟(Hotspots), 스파키(Sparky), 학습 조명(Learning Light), 그리고 팟캐스트(Podcasts)에 대해 살펴보겠습니다. 핫스팟(Hotspots) Google Arts & Culture는 오랜 기간 동안 예술 컬렉션을 초고해상도로 디지털화해 왔습니다. 이를 가능하게 하는 것은 특수 제작된 카메라인 Art Camera 로, 이 카메라는 10억 개 이상의 픽셀로 구성된 '기가픽셀' 이미지를 캡쳐하여 눈에 보이지 않는 디테일을 드러냅니다. 새로운 핫스팟 기능은 이러한 기법을 활용하여 문화 유산의 이미지에서 주요 관심 지점을 자동으로 식별하고, 해당 부분에 대한 흥미로운 정보와 세부 정보를 제공하는 인터랙티브한 점을 오버레이하여 사용자 경험을 제공합니다. 핫스팟을 클릭하면 예술품의 특정 부분에 대한 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다. 스파키(Sparky)와 학습 조명(Learning Light) 스파키 는 Google Arts & Culture Lab의 아티스트 Lex Fefegha의 실험으로, 여러분이 일상적인 물체를 조합하여 독특한 창작물을 생산할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, 여러분이 좋아하는 음식을 먹기 위한 도구를 만들거나, 새로운 악기를 구상하거나, 이동 수단을 설계할 수 있습니다. 사용자의 입력에 기반하여 발명가의 알...

AI와 기계 학습의 발전에 따라, 그 기술의 내부 메커니즘을 이해하는 것이 점차적으로 중요해지고 있습니다. 특히 대형 언어 모델(LLM)들이 다양한 작업에서 높은 성능을 발휘하고 있지만, 이들이 어떻게 결정을 내리는지에 대한 투명성은 여전히 부족합니다.   이러한 시대에, AI 해석 가능성 분야의 선두주자인 Anthropic에서는 최근 두 가지 중요한 연구 결과를 발표했습니다. 이것은 바로 회로 추적: 언어 모델의 계산 그래프 밝히기 와 대형 언어 모델의 생물학적 이해 입니다. 이 연구들은 해석 가능성을 향상시키기 위해 신경과학에서 영감을 얻은 새로운 경험적 방법론인 회로 추적을 도입합니다. Claude 3.5 Haiku의 계산적 기초를 분석한 이 연구들은 다단계 계획, 언어 간 일반화, 그리고 특정 도메인 회로의 모듈화와 같은 잠재적인 모델 행동에 대한 엄격한 증거를 제공합니다. 이러한 발견들은 LLM의 불투명성에 대한 기존의 가정을 도전하며, 출력 기반 평가에서 내부 프로세스 기반 평가로의 전환을 알립니다. 회로 추적 방법론 설명 회로 추적 방법론은 LLM이 내부적으로 데이터를 어떻게 처리하는지를 분석하는 데 중점을 둡니다. 이는 신경과학에서 사용되는 접근법을 채택하여, 언어 모델의 내재적 구조와 계산 프로세스를 더 잘 이해할 수 있도록 합니다. 이러한 방법론은 모델이 특정 입력에 대해 어떻게 반응하는지뿐만 아니라, 전체적인 아키텍처와 그 구성 요소 간의 상호작용을 시각적으로 보여줍니다. 예를 들어, 특정 단어 조합이 출력될 때, 내부의 어떤 경로가 활성화되는지를 추적할 수 있습니다. 이 과정은 뇌의 신경 회로가 특정 입력에 반응할 때의 방식과 유사합니다. 이러한 접근은 연구자들에게 모델의 내재적 작용 방식을 더 깊이 이해하게 하고, 이에 따른 신뢰성을 증대시키는 데 기여합니다. ...

AI 에이전트, CRM을 바꾸다 세일즈포스 AgentForce로 본 AI 에이전트의 실용화와 신뢰의 조건 📌 목차 AI 시대, 단순한 충격을 넘어서 실용화된 AI 에이전트의 등장 세일즈포스 AgentForce가 특별한 이유 반응형과 주도형 에이전트의 차이 AI 시대의 핵심 키워드 ‘신뢰’ 기술 도입을 위한 투트랙 전략 AI를 잘 다루는 기업이 미래를 지배한다 AI 시대, 단순한 충격을 넘어서 AI의 발전은 더 이상 이론의 영역이 아닙니다. 저도 처음 챗GPT를 접했을 때, “이거 진짜 게임체인저다!” 싶었는데요, 그것만으로 끝이 아니었습니다. 세일즈포스 코리아 손부한 대표님 말씀처럼, 챗GPT가 충격이었다면 ‘AI 에이전트’는 그 충격에 속도를 더한 존재입니다. 단순히 사람 말을 이해하고 답하는 수준을 넘어서, 이제는 행동하고 판단까지 내리는 시대가 열린 거죠. 특히 LLM(대형언어모델)은 이제 시작일 뿐이고, 그 위에 구축되는 AI 에이전트가 진짜 중요한 주인공이 되고 있습니다. 실용화된 AI 에이전트의 등장 AI 에이전트는 더 이상 영화 속 이야기만이 아닙니다. 이미 실무에서 놀라운 변화를 일으키고 있는데요, 세일즈포스가 개발한 ‘AgentForce’ 플랫폼은 그 대표적인 사례입니다. 기존 CRM 분야의 강점을 살려 AI 인프라부터 모델, 애플리케이션까지 하나로 묶은 올인원 솔루션이에요. 코딩을 몰라도 자연어 프롬프트만으로 AI를 다룰 수 있다니, 진짜 혁신이죠. 특히 한 글로벌 금융기업이 자체 AI를 18개월간 개발한 것을 이 플랫폼으로 불과 2주 만에 복제했다는 사례는, 실용성의 끝판왕이라는 생각이 들었습니다. 세일즈포스 AgentForce가 특별한 이유 AgentForce의 강점은 무엇보다 접근성과 통합성 입니다. 누구나 쉽게 사용할 수 있고, 기존 시스템과의 연결도 어렵지 않아요. 예를 들어, 기존 CRM 데이터와 연결해 고객 응대, 마케팅 자동화, 세일즈 예측 등을 ‘프롬프트 한 줄’로 구현할 수 있는 ...

2025년 4월 6일, 메타는 Llama 4의 발표와 함께 AI 에이전트의 새로운 이정표를 세웠다. Llama 4는 단지 발전된 알고리즘의 집합체가 아니라, 다양한 형태의 데이터를 처리하고 이해할 수 있는 고급 AI 시스템이다. 이번 기사에서는 Llama 4 Scout 및 Maverick 모델의 기능과 이를 통한 AI 기술의 진화에 대해 깊이 탐구하고자 한다. Llama 4의 혁신적 특징들 Llama 4는 두 가지 모델로 출시되었다: Llama 4 Scout와 Llama 4 Maverick. 이 두 모델은 각각 16개와 128개의 전문가를 포함하고 있으며, 그리드 기반의 복잡한 문제 해결을 위한 성능을 자랑한다. Llama 4 Scout는 17억 개의 활성 파라미터를 통해 단일 H100 GPU에서 최적화된 성능을 발휘하고, Llama 4 Maverick은 총 4000억 개의 파라미터로 더욱 향상된 성능을 보여준다. 이 모델들은 단순한 텍스트 처리에 국한되지 않고, 이미지 및 오디오 등 다양한 데이터 형식을 수용할 수 있는 멀티모달 기능을 갖추고 있다. 이러한 능력은 다양한 산업 분야의 애플리케이션에 적용 가능성을 열어 주며, 특히 법률 문서 분석이나 과학 논문 작성과 같이 긴 문맥을 필요로 하는 작업들에 효과적이다. AI 기술의 민주화 Llama 4의 또 다른 중요한 측면은 접근 가능성이다. 두 모델인 Scout와 Maverick은 오픈 소스의 형태로 제공되며, Hugging Face 및 llama.com에서 사용 가능하다. 이는 메타가 고급 AI 도구의 민주화에 대한 의지를 나타내는 부분으로, 연구자 및 개발자가 높은 성능의 AI 시스템을 구축할 수 있는 기반을 제공한다. 마주한 도전과 응전 AI 환경은 빠르게 변화하며, 개방형 모델의 증가로 인해 경쟁이 심화되고 있다. 메타는 Llama 4 Behemoth라는 새로운...

구글은 20년 이상 머신러닝과 AI 연구, 도구 및 인프라에 투자하여 우리가 매일 사용하는 제품들의 개선을 이끌어 왔습니다. 이번 3월, 구글은 AI의 혜택을 보다 많은 인원이 사용할 수 있도록 노력하고 있으며, AI가 구현된 여러 새로운 기능을 선보였습니다. 이번 글에서는 3월의 주요 AI 소식들과 업데이트에 대해 살펴보겠습니다.