랩 노트(Lab Notes)는 연구소, 논문, 실험, 벤치마크, 모델 업데이트 및 기술적 진보의 실질적인 의미를 다룹니다. 이 카테고리는 Power AI Players 하위에 위치하며, 해당 주제에 대해 사이트 내에서 더욱 집중된 공간을 제공합니다. 이 카테고리의 목표는 전문가뿐만 아니라 일반 대중도 읽기 쉽고 유용하며 일관성 있게 주제를 이해할 수 있도록 만드는 것입니다. 여기 게시되는 글은 무엇이 변했는지, 왜 중요한지, 다음에 무엇을 주목해야 하는지, 그리고 실질적인 영향이 어디에서 가장 먼저 나타날 것인지를 설명해야 합니다. 이 섹션은 최신 뉴스와 상시 유용한 설명글(evergreen explainers) 모두에 적합해야 하며, 매일 발행되는 기사를 지원하는 동시에 시간이 지남에 따라 검색 가치를 쌓아갈 수 있어야 합니다. 이 카테고리의 우수한 게시물은 사이트 내 다른 곳에 있는 관련 스토리, 가이드, 비교 및 배경 기사와 자연스럽게 연결되어야 합니다. 어조는 명확하고 자신감 있으며 평이해야 하며, 전문 용어를 모를 수도 있는 호기심 많은 독자들을 위해 충분한 맥락을 제공해야 합니다. 잘 활용된다면, 이 카테고리는 신뢰할 수 있는 아카이브이자 트래픽 소스, 그리고 독자들이 한 유용한 주제에서 다음 주제로 이동하는 데 도움을 주는 강력한 내부 링크 허브가 될 수 있습니다.
지시를 따르는 소프트웨어에서 예제를 통해 학습하는 소프트웨어로의 전환은 컴퓨팅 역사상 가장 중요한 변화입니다. 수십 년 동안 엔지니어들은 가능한 모든 결과를 정의하기 위해 딱딱한 코드 줄을 작성했습니다. 이 방식은 스프레드시트에는 효과적이었지만 인간의 언어와 시각 인식에는 실패했습니다. 이러한 변화는 2012년 ImageNet 대회에서 특정 유형의 수학적 방식이 기존의 모든 방법을 압도하면서 본격적으로 시작되었습니다. 이것은 단순히 더 나은
인프라 사이클은 반복된다실리콘밸리는 종종 최신 돌파구가 전례 없는 것이라고 주장하지만, 사실은 그렇지 않습니다. 현재의 인공지능(AI) 급성장은 1800년대의 철도 확장이나 1990년대 후반의 닷컴 붐과 매우 닮아 있습니다. 자본이 어떻게 흐르고 컴퓨팅 파워가 어떻게 중앙 집중화되는지에 대한 거대한 변화가 일어나고 있는 것이죠. 핵심은 미래의 인프라를 누가 소유하느냐입니다. 미국이 앞서 나가는 이유는 가장 두둑한 자금력과 공격적인 클라우드
인공지능의 거대한 탈중앙화폐쇄적인 독점 시스템과 공개 모델 사이의 격차가 전문가들의 예상보다 훨씬 빠르게 줄어들고 있습니다. 불과 1년 전만 해도 수십억 달러의 자금을 쏟아붓는 거대 연구소들이 압도적인 기술 우위를 유지할 것이라는 게 중론이었습니다. 하지만 오늘날 그 격차는 수년이 아닌 수개월 단위로 좁혀졌습니다. 이제 오픈 웨이트(open weights) 모델은 코딩, 추론, 창작 등 모든 분야에서 가장 앞선
현재의 인공지능 열풍은 마치 갑작스러운 폭풍처럼 느껴지지만, 사실 수년 전 내려진 조용한 결정의 결과물입니다. 2017년, 구글 연구원들은 ‘Attention Is All You Need’라는 논문을 발표했습니다. 이 논문은 Transformer 아키텍처를 소개했죠. 이 독특한 설계 덕분에 기계는 문장 내의 단어들을 하나씩 순차적으로 처리하는 대신, 모든 단어와의 관계를 동시에 처리할 수 있게 되었습니다. 순차 처리의 병목 현상을 해결한
현재의 인공지능 열풍은 2022년 말 갑자기 등장한 챗봇에서 시작된 것이 아닙니다. 모든 것은 2017년 구글 엔지니어들이 발표한 “Attention Is All You Need”라는 연구 논문에서 시작되었습니다. 이 문서는 기계가 인간의 언어를 처리하는 방식을 완전히 바꾼 ‘Transformer’ 아키텍처를 소개했죠. 그 전까지 컴퓨터는 긴 문장의 맥락을 유지하는 데 애를 먹었습니다. 문단 끝에 도달할 때쯤이면 앞부분을 까먹기 일쑤였거든요.
클라우드 전용 인공지능의 시대가 저물고 있습니다. OpenAI와 Google이 거대 언어 모델의 첫 번째 물결을 주도했지만, 이제는 로컬 실행으로의 거대한 전환이 기업과 개인이 소프트웨어와 상호작용하는 방식을 바꾸고 있습니다. 사용자들은 더 이상 자신의 사적인 생각이나 기업의 기밀을 먼 서버로 보내고 싶어 하지 않습니다. 그들은 자신의 하드웨어에서 강력한 시스템을 구동할 방법을 찾고 있습니다. 이러한 흐름은 오픈 모델의