일리아 석(Ilia Suk), 오픈AI 전 직원이 샘 알트만에 대한 반란을 시도했던 인물이 "Safe Super Intelligence Inc."라는 새로운 회사를 설립했습니다. 이 회사는 안전한 초지능 추구에 전념하고 있으며, 석은 이것이 우리 시대의 가장 중요한 기술적 문제라고 믿고 있습니다.

석은 다니엘 그로스와 다니엘 레비 등 공동 설립자를 포함한 경험 많은 엔지니어와 연구원들로 팀을 구성했습니다. 이 회사의 미션은 안전성을 앞서 나가면서 가능한 한 빨리 역량을 높이는 것입니다. 이는 오픈AI의 우선순위에 대한 석의 우려와 대조됩니다.

Safe Super Intelligence Inc.는 단일 초점과 제품으로 "직선 접근법"을 취하고 있습니다. 이 회사는 팔로알토와 텔아비브에 사무소를 두고 있는 미국 기반 기업으로, 최고의 기술 인재를 채용할 수 있습니다. 석은 이 회사의 비즈니스 모델, 투자자, 전체 제품 로드맵이 관리 오버헤드나 제품 주기의 방해 없이 안전한 초지능 달성에 맞춰져 있다고 강조했습니다.

이 회사의 출시 게시물에 따르면 "초지능은 가까운 미래에 실현 가능"하며 Safe Super Intelligence Inc.는 이 중요한 과제에 전념하는 "세계 최초의 직선 접근 SSI 연구소"라고 합니다. 석의 목표는 소규모 집중 팀을 통해 안전한 초지능 분야에서 혁명적인 돌파구를 찾는 것입니다.

일론 머스크와 테슬라는 델과 엔비디아의 도움을 받아 엄청나게 큰 서버 팜을 구축하고 있습니다. 이 서버 팜은 대규모 언어 모델과 AI 시스템을 구동하기 위해 설계되고 있습니다.

이 프로젝트는 몇 달 전 이 거대한 작업에 필요한 냉각 시스템의 규모를 보여주는 사진이 공개되면서 처음 암시되었습니다. 어제 델의 창립자 마이클 델은 "엔비디아와 함께 GPT용 Dell AI 공장을 건설하고 있다"고 확인했습니다.

이 서버 팜은 강력한 냉각 시스템이 필요한 텍사스에 위치해 있습니다. 사진에서는 서버를 식히기 위해 설치된 거대한 팬의 규모를 볼 수 있습니다.

일론 머스크, 마이클 델, 엔비디아의 이 협력은 첨단 AI 시스템 개발을 지원하기 위한 막대한 투자와 인프라가 필요하다는 것을 보여줍니다. 이 거대한 서버 팜을 구축함으로써 그들은 차세대 대규모 언어 모델과 AI 애플리케이션을 구동할 수 있는 위치를 확보하고 있습니다.

최근 발표된 연구 논문은 Q와 유사한 기술의 구현을 소개하는 것 같습니다. Q는 몬테카를로 트리 탐색과 딥러닝을 결합한 강력한 알고리즘입니다. 이 접근법을 통해 에이전트는 시행착오 과정을 통해 의사결정과 추론을 학습할 수 있습니다. 이는 인간이 학습하는 방식과 유사합니다.

핵심 혁신은 MCTS(몬테카를로 트리 탐색)와 자기 개선 기능의 사용입니다. 이를 통해 모델은 미래를 계획하고, 다양한 옵션을 시도하며, 실수에서 배울 수 있습니다. 이는 단순히 다음 단어를 예측하는 전통적인 언어 모델보다 큰 진전입니다.

그 결과는 인상적입니다. 이 모델은 수학 벤치마크에서 96.66%의 정확도를 달성하여 GPT-4와 Gemini와 같은 대규모 언어 모델을 능가했습니다. 이는 200배 적은 매개변수를 사용했습니다. 이는 단일 프레임워크에서 계획, 추론, 학습을 결합하는 힘을 보여줍니다.

계획, 실험, 접근법 개선 능력은 더 일반적인 지능으로 나아가는 중요한 단계입니다. 이와 같은 분야에서 계속해서 돌파구가 마련됨에 따라 인공 일반 지능(AGI) 실현 가능성이 점점 더 현실적으로 다가오고 있습니다.

Meta AI는 최근 몇 가지 새로운 모델과 기술을 출시했습니다:

1. Meta Chameleon: 7억 개와 34억 개의 매개변수를 가진 언어 모델로, 멀티모달 입력과 텍스트 출력을 지원합니다. 이 모델은 이전 오픈소스 모델과 달리 멀티모달 입력을 기본적으로 처리할 수 있습니다. 현재 연구 라이선스 하에서만 제공되지만, 이는 멀티모달 AI 기능의 중요한 진전입니다.

2. Multi-Token Prediction: Meta는 기존의 단일 단어 예측 방식 대신 여러 단어를 동시에 예측하는 새로운 언어 모델링 접근법을 제안했습니다. 이를 통해 모델 기능과 학습 효율이 향상되며 속도도 빨라집니다. Meta는 비상업적 연구 라이선스 하에 코드 완성을 위한 사전 학습 모델을 공개할 예정입니다.

3. Generative Text-to-Music Models: Meta는 텍스트 입력으로부터 음악을 생성할 수 있는 모델을 개발했습니다. 다양한 조건 입력을 통해 더 큰 제어 기능을 제공합니다. 이 사전 학습 모델과 추론 코드는 이번 달 내에 MIT 라이선스 하에 공개될 예정이며, 연구자들이 이 새로운 기능을 탐구할 수 있게 할 것입니다.

이러한 릴리스는 Meta의 멀티모달 AI, 언어 모델링, 생성 기능 분야에서의 지속적인 발전을 보여줍니다. 이러한 모델과 기술의 오픈소스화를 통해 이 분야의 연구와 개발이 더욱 촉진될 것입니다.

Anthropic은 최근 클로드 3.5 소네트라는 새로운 버전의 클로드 언어 모델을 출시했습니다. 발표에 따르면 이는 "가장 지능적인 모델"이며 3.5 모델 제품군의 첫 번째 릴리스입니다.

Clau de 3.5 소네트의 주요 특징은 다음과 같습니다:

• 주요 평가에서 경쟁 모델을 능가합니다. GSM 8K(96.4%), 대학원 수준 추론(60%), 코드(92%) 등에서 우수한 성능을 보이며, 클로드 3과 오퍼스의 2배 속도와 1/10 비용으로 구현되었습니다.

• 클로드 3 오퍼스를 모든 표준 비전 벤치마크에서 능가하여 Anthropic의 가장 강력한 비전 모델이 되었습니다.

• "아티팩트"라는 새로운 기능을 도입했습니다. 사용자가 클로드에게 문서, 코드, 다이어그램, 벡터 그래픽, 심지어 간단한 게임까지 생성하도록 요청할 수 있습니다.

Clau de 3.5 소네트의 출시는 Anthropic이 고도로 능력 있고 효율적인 언어 모델을 개발하는 데 지속적으로 진전을 이루고 있음을 보여줍니다. 다양한 벤치마크에서의 성능 향상과 새로운 아티팩트 기능은 클로드 모델 제품군의 중요한 업데이트입니다.

Arc Prize는 추상화 및 추론 코퍼스(ARC)를 능가하는 솔루션을 개발하기 위한 100만 달러 규모의 공개 경쟁입니다. ARC는 인공 일반 지능(AGI)의 유일한 공식 벤치마크로 간주됩니다.

이 경쟁에 대한 주요 사항은 다음과 같습니다:

• ARC 벤치마크는 특정 기술이 아닌 일반 지능을 측정합니다. 새로운 기술을 효율적으로 습득할 수 있는 능력, 즉 진정한 지능의 특징을 테스트합니다.

• 기존 AI 모델은 다른 벤치마크를 빠르게 능가할 수 있었지만, ARC 벤치마크는 여전히 큰 도전과제로 남아 있습니다. 현재 선두 구현은 38%의 성공률만 달성했습니다.

• 이 경쟁은 마이크 미르자야노프, 프랑수아 숄레, 그렉 브록만이 주최하며, AGI라는 어려운 목표를 향한 진전을 촉발하는 것이 목적입니다.

• ARC 벤치마크를 해결할 수 있는 AI 시스템을 개발한 최초의 개인 또는 팀에게 100만 달러의 상금이 수여됩니다.

이 경쟁은 AI 연구 커뮤니티에 새로운 가능성의 문을 열어주는 흥미로운 기회입니다. 도전과제는 어렵지만, 100만 달러의 상금과 이 분야의 개척자가 될 기회는 업계 최고의 인재들을 끌어들일 것입니다.