“많은 사람들이 AI를 무서워하고 있고, 당연히 그래야 합니다.” 굿 키드, 매드 AI 켄드릭 라마가 부른 것으로 추정되는 랩 곡이 최근 온라인에 공개되면서 드레이크를 겨냥한 것으로 보여 팬들 사이에서 논란이 일고 있으며, 두 사람의 오랜 불화가 더욱 심화되고 있습니다. 이제 슬라이 더 래퍼라는 별명을 가진 23세 뮤지션이 “프리스타일 “라는 제목의 바이럴 트랙의 배후에 자신이 있다고 주장하고 나섰습니다. 그리고 그 이유가 뭔지 아세요? 그는 이 영상이 인공지능이 생성한 것이라고 주장했습니다. 실제로 수많은 사람을 속여 진짜인 것처럼 보이게 하는 능력은 상당히 칭찬할 만합니다.

전 세계 최고의 배터리 생산업체가 최근 새로운 대규모 에너지 저장 솔루션을 선보였는데, 5년 동안 성능 저하가 전혀 나타나지 않았다고 주장합니다. 이 혁신적인 기술은 잠재적으로 전적으로 환경 친화적인 에너지원으로 연료를 공급하는 전력 네트워크로의 전환을 촉진할 수 있습니다. 태양광과 풍력은 완전히 통제할 수 없는 햇빛과 풍속과 같은 환경적 요인에 의존하기 때문에 간헐적인 특성이라는 어려움이 있습니다. 반면 석탄과 천연가스 같은 전통적인 에너지원은 기상 조건으로 인한 수요 변동에 관계없이 항상 신뢰할 수 있는 일관된 전력 공급을 제공합니다.

빠르게 진화하는 인공 지능 분야에 보조를 맞추는 것은 중요한 도전 과제입니다. 따라서 이 작업을 수행할 수 있는 인공지능의 개발을 기다리는 동안, 이전에 다루지 않았던 주목할 만한 연구와 실험을 포함하여 기계 학습 영역의 최근 발전과 발견에 대한 포괄적인 개요를 정리해 보았습니다. 메타는 최근 라마 시리즈 생성 AI 모델에 새롭게 추가된 두 가지 모델, 즉 라마 3 8B와 라마 3 70B를 출시했습니다. Meta에 따르면 이 모델들은 텍스트를 분석하고 생성하는 기능을 갖추고 있으며 오픈 소스 도구로 제공되고 있습니다.

인공 지능과 자연어 처리의 방대한 영역에서 소규모 언어 모델(SLM)은 상당한 발전을 이루었습니다. 더 많은 매개변수 수와 더 많은 연산 요구 사항을 자랑하는 대규모 모델과 달리 SLM은 리소스가 제한된 환경에서도 뛰어난 기능을 발휘하도록 최적화된 간소화된 설계를 자랑합니다. 오픈 언어 모델의 효율성 향상", Google DeepMind의 연구원 그룹은 Google의 최첨단 그리핀 아키텍처를 기반으로 개발된 새로운 오픈 소스 언어 모델인 RecurrentGemma를 소개했습니다. 이 모델은 메모리 소비를 최소화하고 확장된 시퀀스에서 효율적인 추론을 간소화함으로써 리소스가 제한된 환경에서도 효과적으로 작동하는 작지만 강력한 언어 모델을 만들 수 있는 흥미로운 기회를 열어줍니다.

최근 벡터 데이터베이스에 대한 관심이 급증하는 이유는 이 분야에 진출하는 스타트업 기업의 수가 증가하고 투자자들이 이러한 벤처를 재정적으로 지원하려는 의지가 높아졌기 때문일 수 있습니다. 이러한 현상은 대규모 언어 모델(LLM)의 광범위한 채택과 생성 인공 지능(GenAI)의 등장으로 벡터 데이터베이스 기술의 확장을 위한 토대를 마련한 덕분에 더욱 촉진되었습니다. Postgres와 MySQL을 포함한 기존의 관계형 데이터베이스는 행과 열에 체계적으로 구성된 명확하게 정의된 데이터 유형으로 구조화된 데이터를 관리하는 데 탁월합니다. 그러나 이러한 시스템은 이미지, 동영상, 이메일, 소셜 미디어 게시물 등 미리 정해진 데이터 스키마를 따르지 않는 기타 형태의 콘텐츠와 같은 비정형 데이터를 처리하는 데는 어려움을 겪습니다.

점점 더 악화되고 있습니다. ThirstGPT 중국은 인공 지능에 대한 투자를 강화하고 있으며, 운영에 막대한 양의 물이 필요한 대규모 신규 데이터 센터를 설립하는 데 집중하고 있습니다. 홍콩에 본사를 둔 비영리단체 China Water Risk의 최근 보고서 에 따르면 중국은 데이터 센터에서 곧 약 3430억 갤런의 물을 소비할 수 있으며, 이는 2600만 명의 주거용 물 사용량과 맞먹는 양입니다. 2030년까지 이 수치는 무려 792억 갤런으로 증가할 수 있으며, 이는 사우스차이나모닝포스트의 보도대로 대한민국 전체 인구의 필요량을 충당할 수 있는 양입니다 .