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주요 뉴스 & 신규 출시 소식 / Headlines & Launches
삼성, AI 번역 라이브 기능 공개 / Samsung teases AI translate live feature (2 minute read)
삼성은 AI 경쟁에서 대부분 조용한 모습을 보여 왔지만, 최근 전화 통화를 위한 실시간 AI 번역 기능을 선보였습니다. 이 기능은 2024년에 출시될 예정입니다.
Samsung has mostly been quiet in the AI race, but it recently showed off a live AI translation feature for phone calls. The feature is expected to launch in 2024.
Adept의 실험 데모 / Adept experiments demos (7 minute read)
Adept는 기업에 유용한 에이전트 시스템을 구축하고 있습니다. 이제 지식 작업 위임, 새로운 도구 사용 또는 비정형 데이터 작업과 같이 사람들이 상호작용할 수 있는 소규모 미니 데모를 공개하고 있습니다.
Adept is building a useful agent system for enterprises. It is now opening up small mini demos for people to interact with like delegating knowledge working tasks, using new tools, or working with unstructured data.
GPTs 기능 소개 / Introducing GPTs (2 minute read)
OpenAI는 사용자가 코딩 없이도 특정 작업에 맞게 AI를 조정할 수 있도록 사용자 지정 가능한 ChatGPT(GPT)를 도입합니다. 곧 출시될 GPT 스토어에서는 개인 정보 보호, 안전, 실생활에서의 활용성 확대에 중점을 두고 이러한 맞춤형 GPT를 공유하고 수익을 창출할 수 있습니다. 기업은 내부 전용 GPT를 배포하여 비즈니스 운영을 개선할 수 있습니다.
OpenAI introduces customizable ChatGPT (GPTs), enabling users to tailor the AI for specific tasks without coding. The GPT Store, launching soon, will allow the sharing and monetizing of these custom GPTs, with a focus on privacy, safety, and expanding utility in the real world. Enterprises can deploy internal-only GPTs, enhancing business operations.
연구 & 혁신 관련 소식 / Research & Innovation
더 나은 데이터로 LLM 교육을 개선하는 방법 / Better Data Improves LLMs Training (18 minute read)
이 연구에서는 LLM을 학습시키는 데 사용되는 데이터를 정리하여 공정하게 테스트하고 더 안정적으로 작동하도록 하는 더 나은 방법을 소개합니다.
This study introduces a better way to clean up the data used to train LLMs, ensuring they are tested fairly and work more reliably.
5만 개 이상의 칩에 대한 최대 규모의 분산형 LLM 교육 작업 / Largest distributed LLM training job on 50k+ chips (8 minute read)
Google은 66% 이상의 사용률을 유지하면서 동시에 엄청난 양의 칩에서 MaxText + Jax 트레이닝 작업을 실행하여 최고의 MFU에 대한 강력한 경쟁자를 만들었습니다. 이 프로젝트는 대부분 독점 기술을 기반으로 구축되었지만, 다른 대규모 분산 컴퓨팅 그룹에게 흥미로운 정보를 제공합니다.
Google ran a MaxText + Jax training job on an unbelievable amount of chips concurrently while maintaining 66+ utilization, creating a strong contender for the best possible MFU. The project was mostly built on proprietary technology, but it showcases some interesting tidbits for other large-scale distributed computing groups.
H100과 비교한 인텔 가우디의 달러당 성능 / Intel performance per dollar vs. H100 (12 minute read)
MLPerf는 플랫폼과 모델이 실제 환경에서 어떻게 작동하는지 정확하게 보여주는 표준 머신 러닝 성능 벤치마크입니다. MLPerf Training v3.1이 막 출시되어 절대적인 측면에서 놀라운 H100 성능을 보여주지만, 지출한 비용당 성능을 비교하면 여전히 인텔이 우위를 점하고 있습니다.
MLPerf is a standard machine learning performance benchmark that accurately shows how platforms and models perform in real-world settings. MLPerf Training v3.1 just landed and it showcases amazing H100 performance in absolute terms, but when comparing wall clock performance per dollar spent, Intel still holds its own.
엔지니어링 및 리소스 관련 소식 / Engineering & Resources
라이다로 강화된 도로 세분화 / Lidar-Enhanced Road Segmentation (GitHub Repo)
연구원들은 수작업이 덜 필요하면서도 시스템의 정확성을 유지하는 라이더 기술을 사용하여 자율 주행 차량이 도로를 인식하는 더 스마트한 방법을 개발했습니다.
Researchers developed a smarter method for self-driving cars to recognize roads by using lidar technology, which requires less manual work but still keeps the system accurate.
LongQLoRA: 효율적인 컨텍스트 확장으로 LLM의 컨텍스트 두 배로 늘리기 / Doubling the Context of LLMs with Efficient Context Extension (GitHub Repo)
LongQLoRA는 LLM이 긴 시퀀스를 이해할 수 있는 새로운 도구입니다.
LongQLoRA is a new tool that lets LLMs understand longer sequences.
LM4VisualEncoding: 시각적 작업에 텍스트 기반 AI 모델 사용 / Using Text-Based AI Models for Visual Tasks (GitHub Repo)
연구자들은 대규모 언어 모델이 텍스트용으로 설계되었음에도 불구하고 시각적 작업에 강력한 도구가 될 수 있다는 사실을 발견했습니다. 연구진은 이러한 텍스트 학습 모델의 일부를 사용하여 이미지와 동영상을 직접 처리함으로써 다양한 시각적 작업에서 향상된 결과를 얻었습니다.
Researchers discovered that large language models can be powerful tools for visual tasks even though they were designed for text. The researchers achieved improved results in various visual tasks by using parts of these text-trained models to process images and videos directly.
(광고) 플레이크가 없는 완전 자동화된 엔드투엔드 테스트 커버리지 / Fully automated end-to-end test coverage with zero flakes (Sponsor)
QA Wolf는 단 4개월 만에 웹 앱의 자동화된 테스트 커버리지를 80%까지 끌어올립니다. 그리고 이들과 협력하는 것이 QA 팀을 늘리는 것보다 비용 효율적입니다.
QA Wolf에게 제품 둘러보기와 환경 액세스 권한을 부여한 후 QA 엔지니어가 Playwright에서 포괄적인 엔드투엔드 테스트 스위트를 구축해 드립니다. 노 벤더 락인이 있으며 테스트를 쉽게 내보내기할 수 있습니다. QA Wolf는 24시간 유지 관리 및 분류 서비스도 제공합니다. 오탐이 없는 사람이 검증한 버그 보고서를 받을 수 있습니다. 또한 추가 비용 없이 인프라에서 무제한 병렬 테스트를 실행할 수 있습니다. 데모 예약에서 자세히 알아보세요.
QA Wolf gets web apps to 80% automated test coverage in just 4 months. And working with them is more cost-effective than growing your QA team.After giving QA Wolf a product tour and access to an environment, their QA engineers will build you a comprehensive end-to-end test suite in Playwright. There's no vendor lock-in and it's easy to export your tests. QA Wolf also provides 24-hour maintenance and triage. You receive human-verified bug reports— no false positives. Plus, you get unlimited parallel test runs on their infra at no additional cost. Schedule a demo to learn more.
그 외 소식 / Miscellaneous
Nvidia Envy: GPU 골드러시 이해 / Nvidia Envy: understanding the GPU gold rush (24 minute read)
엔비디아는 2023년에 AI 킹메이커가 되었습니다. 수천 개의 기업과 국가가 GPU 구매를 요청했습니다. 만족할 줄 모르는 수요가 지속될까요? 이 글에서는 엔비디아의 과잉 생산과 그로 인한 공급 부족, 그리고 GPU 수요의 미래에 대해 살펴봅니다.
Nvidia became the AI kingmaker in 2023. Thousands of companies and countries begged to purchase its GPUs. Will the insatiable demand persist? This piece explores the Nvidia run-up, the resulting shortage, and the future of GPU demand.
OpenAI 데이터 파트너십 프로그램 / OpenAI data partnership program (4 minute read)
OpenAI는 AI 학습을 위한 공개 및 비공개 데이터 세트 생성을 위한 파트너십을 구축하고자 합니다. 이는 다음 모델 트레이닝 실행을 위한 토큰이 부족하다는 신호일 수 있습니다.
OpenAI wants to build partnerships for open and private dataset creation for AI training. This could signal it is running out of tokens for its next model training runs.
인공지능이 컴퓨터 사용 방식을 완전히 바꿀 것 / AI Is About To Completely Change How You Use Computers (12 minute read)
현재의 소프트웨어는 다양한 작업을 이해하고 지원하는 능력에 여전히 한계가 있습니다. 빌 게이츠는 AI 에이전트가 소프트웨어 상호 작용에 혁명을 일으켜 특정 앱 없이도 다양한 작업에 걸쳐 개인화된 지원을 제공할 것이며, 이는 명령줄에서 그래픽 인터페이스로의 전환 이후 컴퓨팅의 가장 큰 변화가 될 것이라고 예측합니다.
Current software is still limited in its ability to understand and assist with diverse tasks. Bill Gates predicts that AI agents will revolutionize software interaction, offering personalized assistance across various tasks without needing specific apps, marking the biggest shift in computing since the move from command-line to graphical interfaces.
더 읽어보기 / Quick Links
VimGPT (GitHub Repo)
GPT-4V 및 Vimium으로 웹을 탐색하세요.
Browse the web with GPT-4V and Vimium.
Success.ai (Product)
AI 기반 콜드 이메일로 성장을 가속화하세요.
Supercharge your growth with AI-powered cold emails.
린디, AI 팀 생성을 위한 노코드 플랫폼 출시 / Lindy Launches No-Code Platform for Creating AI Teams (3 minute read)
린디는 코딩 기술 없이도 모든 작업을 수행할 수 있는 AI 직원으로 구성된 팀을 구축할 수 있는 최초의 플랫폼을 소개합니다. 사용자는 30초 만에 이러한 '린디'를 생성하여 고급 워크플로우를 지원할 수 있는 AI 팀으로 설정할 수 있습니다. 린디는 24시간 연중무휴로 근무하는 AI 직원을 통해 대규모 생산성을 향상시킵니다.
Lindy introduces the first platform for building teams of AI employees to perform any task without requiring coding skills. Users can create these 'Lindies' in 30 seconds and set them up in AI teams that can support advanced workflows. Lindy enlarges on-scale productivity with these 24/7 AI employees.