AI 뉴스 속보: OpenAI가 태국 고등교육과학연구혁신부(MHESI)와 협력해 8주간의 액셀러레이터 프로그램을 시작한다. 헬스, 헬스케어, 교육 분야에 집중하는 현지 스타트업 10곳을 대상으로 기존 AI 프로토타입을 신뢰할 수 있는 정식 제품으로 전환하도록 돕는다. 프로그램에는 기술 멘토링과 제품화 과정이 포함되지만, 원문 요약에는 구체적인 커리큘럼, 자금 규모, 선발 기준 등 세부 내용이 제공되지 않았다. 자세한 내용은 원문 링크를 참고하기 바란다…
AI 뉴스 속보: Piloting the world’s first double-blind AI evaluations 구글 딥마인드가 최근 독자적인 프론티어 AI 모델을 대상으로 한 세계 최초의 ‘이중맹검 평가’ 체계를 발표했다. 목적은 벤치마크 오염(benchmark contamination) 문제 해결이다 — 즉 모델이 사전에 테스트 문제를 ‘본 적’…
AI 뉴스 속보: Google Search의 AI Mode에 여행 계획 및 예약 관련 신기능 3가지가 추가되었다. 핵심은 Google Flights의 기존 가격 추적 기능을 AI Mode 대화 흐름에 통합한 것. 사용자가 출발지, 목적지, 날짜만 말하면 AI Mode가 300개 이상의 제휴 항공사 및 여행 사이트 데이터를 실시간으로 연동해 최신 항공권 가격과 최적의 옵션을 보여준다. 가격 하락 여부를 지켜보고 싶다면…
AI 뉴스 속보: Gemini가 Omni 1.1 Flash 버전을 출시했다. 일련의 창작 제어 기능과 생성형 영상 기능이 추가되었으며, Google AI Studio의 Gemini API를 통해 개발자에게 공개된다. 목표는 생성형 영상 도구가 더 높은 제어 가능성과 더 빠른 반복 속도를 갖추도록 하고, 정식 제품 배포에 걸맞은 품질 요구사항을 충족시키는 것이다. 이번 업데이트의 핵심 기능은 세 가지다. 첫 번째는 ‘장면 확장’(Scen…
AI 뉴스 속보: OpenAI가 브라질 시장 공략을 확대하겠다고 발표하며, 현지 개발자·기업·커뮤니티와의 협력을 강화해 AI 기술이 브라질 전역에 보급·활용되도록 추진한다. 이번 행보는 OpenAI가 라틴아메리카 시장 전략을 지속적으로 심화하는 흐름의 일환으로 평가되며, 현지와의 연결을 강화함으로써 브라질 개발자 커뮤니티와 기업이 AI 도구를 더 효과적으로 도입·활용하도록 돕는다는 취지다. 자세한 내용은 원문 링크를 참고하기 바란다…
AI 뉴스 속보: Google이 정밀하고 지능적인 음성 인식 기능을 내세운 새로운 음성-텍스트 변환 모델 Gemini 3.5 트랜스크라이브를 출시했습니다. 이미 Gemini 앱, Android Rambler, macOS Gemini 앱 등 여러 제품에 적용되었으며…
AI 뉴스 속보: OpenAI의 최신 보고서는 학생과 교육자가 ChatGPT를 어떻게 활용해 학습 과정을 교실 밖으로 확장하고, 시간과 장소에 구애받지 않는 지속적인 경험으로 만드는지 살펴봅니다. 자세한 내용은 원문 링크를 참고하세요….
AI 뉴스 속보: ChatGPT for Teachers 프로그램이 미국 55개 학군으로 확대되어 10만 명 이상의 교육자와 교직원에게 안전한 AI 도구, 교육, 지원을 제공한다. 이번 확대는 더 많은 학교 시스템이 안전 장치를 갖춘 ChatGPT를 도입하도록 지원하는 것을 목표로 하며, 교사들이 수업 계획, 행정 업무, 수업 지원 등 일상 업무에 AI를 활용할 수 있게 한다. 동시에 관련 교육 과정을 통해 교육 인력이 도구를…
AI 뉴스 속보: OpenAI가 AI 추론(inference) 워크로드 전용으로 설계된 차세대 자체 추론 칩 Jalapeño를 공개했습니다. 목표는 기존 최첨단 모델을 구동할 때 더 빠른 처리 속도와 더 나은 에너지 효율성을 제공하는 것입니다. 원문에서 구체적으로 언급되지 않은 기존 방식과 비교해, Jalapeño는 처리량(throughput…
AI 뉴스 브리핑: OpenAI CFO 사라 프라이어(Sarah Friar)가 칩, 컴퓨팅 파워, 모델, 제품이라는 네 가지 계층의 발전이 어떻게 서로 겹쳐 쌓이면서 AI 지능을 더 실용적이고, 더 큰 규모로, 더 저렴하게 만드는지 설명했다. 그녀는 이를 하나의 ‘풀스택(full stack)’ 효과라고 짚었다. 칩 성능 향상이 컴퓨팅 비용 하락을 이끌고, 컴퓨팅 자원 증가가 모델 학습과 추론 규모를 확장시키며, 모델 능력의 발전이 다시 그 위에 세워진 제품을 더 강력하고 더 널리 보급되게 만든다…