Tag: AIGC

사하라 이남 아프리카, 2만 달러 혁신가 보조금으로 발전

Meta와 Data Science Africa는 사하라 이남 아프리카의 사회, 경제적 발전을 위한 이니셔티브를 주도합니다. Llama Impact Grant는 이 지역의 스타트업과 연구자들에게 2만 달러의 자금을 지원하여 Llama를 활용한 혁신적인 프로젝트를 장려합니다.

사하라 이남 아프리카, 2만 달러 혁신가 보조금으로 발전

메타 Llama AI: 수익 창출과 저작권 논란

최근 공개된 법원 문서에 따르면, Meta는 Llama AI 모델을 통해 클라우드 호스팅 제공업체와 수익 공유 계약을 맺고 수익을 창출하고 있습니다. 이는 저작권 침해 소송과 Zuckerberg의 이전 발언과 맞물려 복잡한 상황을 야기합니다.

메타 Llama AI: 수익 창출과 저작권 논란

엔비디아의 조용한 혁명: 컴퓨팅 환경의 재편

엔비디아는 최첨단 GPU로 유명하지만, 컴퓨팅의 미래를 재정의할 혁신적인 이니셔티브를 시작하고 있습니다. 국내 칩 생산에 대한 대규모 투자, 보스턴에서의 양자 컴퓨팅 연구, Pasqal과의 파트너십 등을 통해 조용하지만 강력한 변화를 주도하고 있습니다.

엔비디아의 조용한 혁명: 컴퓨팅 환경의 재편

텐센트, 딥시크-R1 능가하는 AI 추론 모델 공개

텐센트가 새로운 AI 추론 모델 Hunyuan T1을 출시했습니다. DeepSeek의 R1과 경쟁하며, 강화 학습을 활용하고 벤치마크 성능에서 우위를 보입니다. 경쟁력 있는 가격과 하이브리드 아키텍처를 통해 차별화를 꾀하고 있습니다.

텐센트, 딥시크-R1 능가하는 AI 추론 모델 공개

AI 칩 주간 동향 - NVIDIA 협력, 분산 AI 컴퓨팅 재정의

InFlux Technologies와 NexGen Cloud의 협력으로 NVIDIA Blackwell GPU가 Hyperstack을 통해 배포됩니다. 이는 분산 AI 컴퓨팅 환경을 재정의하고 기업에 확장 가능하고 혁신적인 GPU 가속 리소스에 대한 접근성을 제공합니다.

AI 칩 주간 동향 - NVIDIA 협력, 분산 AI 컴퓨팅 재정의

카이푸 리, 중국 AI 모델 최종 승자 예측: DeepSeek 선두

01.AI 설립자 카이푸 리는 중국 AI 모델 개발 경쟁에서 DeepSeek, 알리바바, 바이트댄스가 최종 승자가 될 것이라고 예측했다. 투자자들은 이제 기반 모델 개발보다 응용 프로그램, 소비자 도구 및 인프라 혁신에 더 중점을 두고 있다.

카이푸 리, 중국 AI 모델 최종 승자 예측: DeepSeek 선두

Decidr, AWS와 협력하여 SME에 AI 역량 강화

Decidr, AWS와 전략적 제휴. 중소기업(SME)의 AI 기반 혁신 가속화 목표. AWS의 클라우드 인프라 활용, Amazon Nova 통합, 공동 마케팅. AI 접근성 향상 및 교육.

Decidr, AWS와 협력하여 SME에 AI 역량 강화

Gemini 심층 연구로 AI 팟캐스트 제작

Google Gemini 앱은 Deep Research에서 오디오 개요를 생성하는 기능을 도입했습니다. 사용자는 Gemini가 만든 보고서를 두 명의 AI 호스트가 진행하는 팟캐스트 스타일 대화로 변환할 수 있습니다.

Gemini 심층 연구로 AI 팟캐스트 제작

메이퇀의 AI 야망: 'LongCat' 모델 개발

중국 온디맨드 서비스 시장의 강자인 메이퇀(Meituan)이 인공지능(AI) 개발에 뛰어들었습니다. 자체 AI 모델 'LongCat' 개발을 통해 기술 발전을 추구하며, ByteDance 및 Alibaba와 같은 중국 거대 기술 기업들과 경쟁할 것입니다. 이는 AI 역량을 온라인과 오프라인 영역에 통합하려는 전략의 일환입니다.

메이퇀의 AI 야망: 'LongCat' 모델 개발

Mistral Small 3.1: 멀티모달 AI의 미래

Mistral AI의 최신 모델, Mistral Small 3.1은 텍스트와 이미지 처리를 통합하여 효율성과 정확성을 제공합니다. 오픈 소스 모델로서, 멀티모달 및 다국어 기능을 갖추고 있으며, Google Gemma 3 및 OpenAI GPT-4 Mini의 강력한 대안입니다.

Mistral Small 3.1: 멀티모달 AI의 미래