오픈 소스 LLaMA 모델의 가장 큰 버전인 LLaMA 3 400B의 출시가 임박하면서 AI 세계가 들썩이고 있습니다. 이 400억 개의 매개변수 모델은 GPT-4와 같은 선두 모델 수준의 오픈 소스 AI 기능을 제공할 것으로 약속하고 있습니다.

Meta가 이러한 대규모 모델에 대규모로 투자하고 이를 무료로 공개하는 접근 방식은 오픈 소스 커뮤니티에 게임 체인저가 될 것입니다. 400B 버전은 MLU 벤치마크에서 GPT-4와 거의 대등한 성능을 달성할 것으로 보고되어, 오픈 소스 AI의 인상적인 발전을 보여줍니다.

커뮤니티는 이 모델의 성능을 시험해볼 기회를 간절히 기다리고 있으며, 그 기능을 탐구할 것입니다. 거대한 규모와 잠재력을 가진 LLaMA 400B는 최첨단 AI 기술에 대한 접근성을 민주화하는 데 있어 중요한 진전을 나타냅니다.

로봇 회사 Clone은 "근골격 초지능 안드로이드"의 놀라운 시연을 선보였습니다. 이 동영상은 로봇 창조물의 현실적인 움직임과 민첩성을 강조합니다.

로봇은 손과 팔의 현실적인 움직임, 즉 회내와 회외 운동을 보여줍니다. 이는 인간의 손과 팔을 모방하는 복잡한 동작입니다. 이러한 기능을 통해 로봇은 메스, 주사기, 드릴, 가위와 같은 도구를 다룰 수 있어 "최고의 도구 사용자"로 입증됩니다.

로봇의 유동적이고 조화로운 움직임은 인상적이면서도 약간 불편한데, 이는 로봇 기술의 급속한 발전과 이러한 기술이 인간 능력을 근접하게 복제할 수 있는 가능성을 시사하기 때문입니다. 이 시연은 이러한 정교한 로봇 시스템의 미래 응용 분야, 특히 로봇이 수행하는 자율 수술 절차에 대한 질문을 제기합니다.

전반적으로 Clone의 시연은 로봇 분야의 놀라운 발전을 보여주며, 인간과 기계 사이의 경계를 흐리게 하고 향후 이러한 기술이 미칠 변혁적인 영향을 암시합니다.

OpenAI는 DALL-E의 새로운 동영상을 공개하여 이 AI 기반 이미지 생성 시스템의 기능을 엿보여 주고 있습니다. 이 미리보기에는 환상적인 장면부터 사실적인 묘사까지 다양한 AI 생성 이미지가 선보입니다.

Ben Desai의 동영상에는 거대한 새, 멸종된 새 유사 생물, 공룡을 타고 도시 거리를 가는 사람이 등장하는 흑백 미학이 특징입니다. 이미지는 현실과 환상이 혼합된 초현실적이고 몽환적인 느낌을 줍니다.

Charlotte Tribus의 다른 동영상에는 물 속에 서 있는 플라밍고 유사 생물이 등장하는데, 그 움직임과 모양이 현실과 약간 어긋나 보입니다. 이러한 추상적이고 거의 조각 같은 형태는 DALL-E의 독특하고 상상력 넘치는 시각적 표현 능력을 보여줍니다.

동영상 중 하나에 나타난 유체 역학은 특히 인상적인데, 사람이 구름 위를 스케이트보드를 타고 있고 자동차가 공중에 떠 있는 모습이 나옵니다. 이러한 장면의 질감, 조명, 전반적인 일관성은 AI 생성 이미지의 발전을 증명합니다.

일부 인물 및 손 움직임이 약간 경직되거나 자연스럽지 않아 보일 수 있지만, DALL-E 미리보기의 전반적인 품질과 창의성은 분명히 매력적입니다. 기술이 계속 발전함에 따라 AI 생성 예술과 시각물이 인간의 상상력 경계를 확장할 잠재력은 매우 흥미롭습니다.

Twitter의 Chubby는 AI 생성 비디오 게임의 추가 사례를 게시하여 게임 개발 분야에서 AI의 놀라운 잠재력을 보여주고 있습니다. 돋보이는 도구 중 하나는 Buildbox 4로, 텍스트 프롬프트만 제공하면 실시간으로 완전한 비디오 게임을 생성할 수 있는 AI 중심 게임 엔진입니다.

Buildbox 4를 사용하면 누구나 안개 추가, 우주 슈터 생성, 바위 포함 등 다양한 요소를 사용자 정의하여 완전한 비디오 게임을 생성할 수 있습니다. 이러한 혁신적인 게임 생성 접근 방식은 프로그래밍 지식 없이도 아이디어를 현실로 구현할 수 있게 해줍니다.

Buildbox 4와 같은 게임 개발 엔진에 AI 기술을 통합하는 것은 업계에 중요한 변화를 나타냅니다. AI의 힘을 활용하여 사용자는 게임 개념을 빠르게 프로토타이핑하고 반복할 수 있으며, 이는 창의성과 실험을 위한 새로운 길을 열어줍니다. 이러한 AI 주도 접근 방식은 비디오 게임의 개념, 개발 및 배포 방식을 혁신할 잠재력을 지니고 있습니다.

게임의 미래가 계속 발전함에 따라 Buildbox 4와 같은 AI 기반 도구의 통합은 업계 발전에 핵심적인 역할을 할 것입니다. 주문형 맞춤형 게임 경험을 생성할 수 있는 기능은 AI 주도 비디오 게임 창작의 새로운 시대를 열 수 있습니다.

Mistol은 이번 주에 여러 개의 새로운 AI 모델을 출시했습니다:

1. Maol: 특히 수학에 능숙한 모델입니다. 작은 모델인 Maol 7B는 수학 작업에서 매우 우수한 성능을 보입니다. 32k 문맥 창과 Apache 2.0 라이선스로 공개되어 있습니다.

2. Codstrol Mamba: 트랜스포머 모델이 아닌 새로운 아키텍처입니다. Mamba 모델은 선형 시간 추론과 무한 길이 시퀀스 모델링 기능의 이점을 제공합니다. Codstrol Mamba는 다른 회사의 유사 크기 모델보다 우수한 성능을 보이며 Codstrol 22B와 유사한 성능을 작은 크기로 제공합니다.

3. Mistol Nemo: Nvidia와의 협업으로 개발된 모델입니다. Mistol Nemo는 12억 개의 매개변수와 128k 문맥 길이를 가진 매우 작지만 강력한 모델입니다. Llama 38B와 Gemma 29B를 전반적으로 능가하며 다국어 모델이기도 합니다. 다국어 사용 사례에서 Llama 3를 크게 능가합니다.

Mistol의 이 세 가지 모델 출시는 오픈 소스 AI 환경의 급속한 발전을 보여줍니다. Maol과 Codstrol Mamba와 같은 더 작고 효율적인 모델, 그리고 최첨단 Nemo 모델은 Mistol이 AI 분야를 발전시키고 강력한 모델을 더 넓은 커뮤니티에 제공하려는 노력을 보여줍니다.

애플, Nvidia, Anthropic 등 주요 기술 기업들이 자사 AI 모델 학습에 YouTube 동영상을 무단으로 사용했다는 사실이 밝혀져 큰 논란을 일으켰습니다.

이 문제는 Anthropic이 만든 "The Pile"이라는 오픈 소스 데이터셋에서 비롯되었습니다. Anthropic은 10만 개 이상의 YouTube 동영상 대본을 허가 없이 수집하여 이 데이터셋에 포함했습니다.

그 결과 MKBHD, Mr. Beast, PewDiePie, Jack Septic Eye 등 유명 유튜버들의 콘텐츠가 이러한 AI 모델 학습에 사용되었습니다. 이는 많은 콘텐츠 창작자들의 분노를 샀는데, 그들은 자신의 지적 재산권이 악용되었다고 느끼고 있습니다.

이 상황은 데이터 소유권과 AI 학습의 윤리성에 대한 지속적인 과제를 강조합니다. AI 기업들이 모델 학습을 위한 데이터 확보에 열을 올리면서, 공정한 사용과 명백한 도용 사이의 경계가 모호해지고 있습니다. 이 사례는 AI 업계에서 데이터 출처와 사용에 대한 더 큰 투명성과 책임감이 필요함을 보여주는 경고 사례입니다.

약 1주일 전에 저는 클로드의 가장 큰 문제 중 하나가 안드로이드 앱이 없다는 점을 언급했습니다. 그러나 Anthropic이 피드백을 듣고 이제 안드로이드용 클로드 AI 앱을 출시했습니다.

앱을 다운로드해 보았는데, 정말 훌륭합니다. Anthropic 구독자라면 이제 안드로이드 기기에서 자사 모델을 사용할 수 있습니다. 현재 사용 가능한 최고 모델은 GPT-4보다 우수한 것으로 알려진 클로드 3.5 Sonet입니다.

안드로이드 앱 출시는 중요한 발전으로, 사용자가 모바일 기기에서 Anthropic의 강력한 AI 기능에 손쉽게 접근할 수 있게 해줍니다. 이는 연구, 작문, 문제 해결 등 다양한 작업에 AI 어시스턴트를 필요로 하는 사용자에게 특히 유용할 것입니다.

전반적으로 안드로이드에서 클로드 AI 앱을 사용할 수 있게 된 것은 환영할 만한 발전이며, Anthropic 기술에 대한 접근성을 더 넓은 사용자층에게 제공하는 긍정적인 조치입니다.

인공 지능 분야의 선구자인 Andre Karpathy가 새로운 AI 교육 회사 Eureka Labs를 출범했습니다. 테슬라와 OpenAI에서 근무했던 Karpathy는 AI 기술을 활용하여 새로운 유형의 교육 경험을 제공하고자 합니다.

Eureka Labs의 핵심 아이디어는 학습자에게 개인 튜터와 같은 전문가의 지도를 받을 수 있는 기회를 제공하는 것입니다. 그러나 Karpathy는 이러한 전문가의 부족과 이를 전 세계적으로 확장하는 과제를 인식하고 있습니다.

이를 해결하기 위해 Eureka Labs는 대규모 언어 모델과 같은 AI 기술을 활용할 계획입