OpenAI, 범용 언어 모델 GPT-4.5 공개
OpenAI가 최신 범용 대규모 언어 모델(LLM)인 GPT-4.5의 연구 프리뷰를 공개했습니다. 이전 모델보다 부정확한 정보 빈도를 줄여 안정성을 향상시켰습니다. 초기에는 소프트웨어 개발자와 ChatGPT Pro 구독자에게 제공됩니다. 향상된 상호 작용, 'EQ' 증가, 지식 기반 확장이 특징입니다.
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OpenAI GPT4.5 공개
OpenAI가 내부적으로 Orion이라 불리는 최신 제너레이티브 AI 모델 GPT-4.5를 출시했습니다 이전 모델보다 크기와 성능이 향상되었고 사용자 프롬프트 이해도가 개선되어 ChatGPT 사용자와 더 직관적인 상호작용을 제공합니다
OpenAI, GPT-4.5 공개, '프론티어 모델은 아냐'
OpenAI가 내부적으로 Orion으로 알려진 최신 주요 AI 모델 GPT-4.5를 출시합니다. 하지만 OpenAI는 이 모델을 '프론티어' 모델로 분류하지는 않습니다. GPT-4.5는 성능 향상보다는 개선 및 효율성에 중점을 두어, 획기적인 발전은 아닙니다. 더 자연스럽고 직관적인 상호작용, 향상된 글쓰기 능력, 확장된 지식을 제공합니다.
OpenAI GPT4.5 곧 출시 GPT5 임박
OpenAI가 다음 주에 GPT-4.5를 출시할 수 있으며 GPT-5도 곧 공개될 예정입니다 샘 알트만이 이끄는 회사는 미래 모델이 AGI를 달성할 수 있다고 암시합니다
OpenAI 제품 라인 대개편: GPT-5 출시 임박, 기본 액세스 무제한 무료
OpenAI의 대대적인 제품 개편: GPT-5 출시 임박, 모두에게 무료 액세스 제공. 통합 모델인가, 경쟁에 대한 대응인가? GPT-4.5를 중간 단계로 거쳐 GPT-5 출시 예정.
인공지능 인프라 구축을 위한 5000억 달러 규모의 스타게이트 프로젝트
OpenAI가 주도하는 스타게이트 프로젝트는 5000억 달러의 예산을 확보하여 차세대 인공지능 모델 개발을 위한 인프라 구축에 나섰습니다. 이 프로젝트는 인공지능 기술의 발전을 가속화하고 미국 내 일자리 창출에 기여할 것으로 기대됩니다.
AI 모델, 세계사 이해도 부족 연구 결과
최근 연구에 따르면 OpenAI의 GPT-4, Meta의 Llama, Google의 Gemini와 같은 최첨단 AI 모델조차 세계사 질문에 대해 46%의 정답률만을 보이며 역사적 이해에 심각한 결함을 드러냈습니다. 이는 AI가 역사적 맥락을 제대로 파악하지 못하고 데이터 패턴에만 의존하는 경향 때문이며, 교육, 정책 결정, 문화 유산 등 다양한 분야에서 오해와 오류를 초래할 수 있습니다. AI의 역사적 이해를 개선하기 위해서는 데이터셋의 다양성 확대, 알고리즘 개선, 역사 전문가 참여가 필요하며, 비판적 사고와 미디어 리터러시 교육이 중요합니다.
오디오 모델 스타트업 WaveForms AI, 4000만 달러 시드 투자 유치
OpenAI의 음성 모드 리드였던 알렉시스 코노가 설립한 WaveForms AI가 4000만 달러의 시드 투자를 유치하며 오디오 AI 분야의 선두주자로 떠올랐습니다. 이 스타트업은 감성 지능을 갖춘 오디오 LLM 개발에 집중하며, 인간과 AI 간의 상호작용을 재정의하고자 합니다.
OpenAI 박사급 슈퍼 AI 에이전트 출시 임박
OpenAI가 박사급 슈퍼 AI 에이전트 출시를 앞두고 있으며, 이는 소프트웨어 엔지니어링 분야에 큰 변화를 가져올 수 있습니다. Meta와 Salesforce 같은 기업들은 이미 AI 에이전트 도입으로 인한 인력 구조 변화를 겪고 있으며, 슈퍼 AI 에이전트는 복잡한 문제를 자율적으로 해결할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이 기술은 머신러닝, 자연어 처리, 시스템 모델링 및 최적화 기술을 융합하여 개발되었으며, 다양한 산업 분야에서 혁신적인 변화를 가져올 것으로 예상됩니다.
OpenAI 실시간 AI 에이전트 20분 개발 공개
OpenAI가 단 20분 만에 개발 가능한 실시간 AI 에이전트 기술을 공개했습니다. 이 기술은 효율적인 데이터 상호작용, 다단계 협업 에이전트 프레임워크, 유연한 작업 핸드오프, 상태 머신 기반 작업 처리, 대형 모델을 활용한 의사 결정 향상 등 다양한 기능을 제공합니다. 또한, 사용자 인터페이스 및 모니터링 도구를 통해 실시간으로 에이전트 성능을 관리할 수 있습니다. 이 기술은 AI 애플리케이션 개발의 효율성을 크게 향상시킬 것으로 기대됩니다.