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[3월 12일 AI뉴스] Grok은 오픈 소스로 전환. AI를 사용하여 이력서 순위 지정 📖 xAI는 Grok 소스를 오픈. 바이든, AI 음성 흉내 금지 촉구.
[3월 12일 AI뉴스] Grok은 오픈 소스로 전환. AI를 사용하여 이력서 순위 지정 📖 xAI는 Grok 소스를 오픈. 바이든, AI 음성 흉내 금지 촉구.
1억 5천만 달러 규모의 사이드 허슬 이익간식  💰 1억 5천만 달러 규모의 사이드 허슬매년 176명의 사이클리스트가 세계 최대 규모의 자전거 경주에 참가하기 위해 준비합니다. 2,200마일 동안 이 자전거 운전자들은 3,865피트 마일 높이의 산을 오르고 최대 65mph의 속도에 도달합니다. 이것은 투르 드 프랑스(Tour De France)입니다. 인류에게 알려진 가장 권위 있고 미친 자전거 경주입니다.  2020년에 이 경주는 약 1억 5천만 달러의 수익을 창출했습니다 . (주당 경주 비용은 5천만 달러입니다!) 그러나 120년 전 투르 드 프랑스는 망해가는 신문을 살리기 위한 홍보 활동에 불과했다. 이것이 한 남자가 자신의 부업을 세계적인 행사로 만든 비결이자, 세계의 관심을 사로잡는 비결입니다. 우리가 당신을 위해 준비한 것은 다음과 같습니다:
읽는 시간: 4분 49초  🐘 극적인 시연1902년 프랑스 스포츠 신문인 L'Auto는 프랑스 스포츠에 대한 인기 뉴스레터인 Le Velo와 경쟁하기 위해 고군분투했습니다. 3년간의 소송, 스캔들, 홍보 실패 끝에 L'Auto에는 기적이 필요했습니다. 그리고 그 기적은 1903년 초 26세의 마케팅 졸업생인 Géo Lefèvre라는 이름으로 일어났습니다. 
지오 르페브르
L'Auto의 소유주인 Henri Desgrange와의 만남에서 Géo Lefèvre는 세계 최대의 자전거 경주인 Tour De France에 대한 자신의 아이디어를 제시했습니다. L'Auto는 경주를 후원하고 보고할 것입니다. 최신 업데이트를 받으려면 독자가 사본을 구입해야 합니다. Desgrange는 자신이 미쳤다고 생각했지만 신문을 구할 다른 아이디어가 없었습니다. 그래서 1903년 초 L'Auto는 1903년 7월 19일 경주를 발표했습니다. 
제1회 투르 드 프랑스 지도
첫 해에 L'Auto는 신문 판매량을 3배로 늘렸습니다. 1904년에 경쟁자인 Le Velo가 파산 신청을 했습니다. 1933년까지 L'Auto의 독자 수는 오늘날 NY Times보다 2배 더 많았습니다. 이것이 바로 극적인 시연의 힘입니다. 경쟁사의 관심을 끌어 당신에게 다가가는 미친 묘기입니다. 극적인 시위는 1844년 PT Barnum이라는 사람이 21마리의 코끼리를 데리고 브루클린 다리를 건너면서 시작되었습니다. 모두가 다리를 건너는 것을 두려워했고 PT Barnum은 이를 자신의 서커스 사업을 위한 무료 광고로 사용했습니다. 
다리를 건너는 코끼리 산책은 1929년까지 계속되었습니다. 1929년에는 코끼리 한 마리가 겁에 질려 많은 사람이 죽었습니다. 자세한 내용을 보려면 여기를 클릭하세요. 오늘날 우리는 Red Bull 과 같은 스포츠 브랜드 와 Flugtug와 같은 이벤트 에서 트렌드를 봅니다 … 그리고 요즘 유행하는 스탠리컵에도… 
비디오를 보려면 여기를 클릭하세요 L'Auto의 성공을 지켜본 후, 유럽 전역의 스포츠 신문들도 같은 일을 하기 시작했습니다. Informaciones의 La Vuelta Ciclista a España가 있습니다… 
La Vuelta 2023의 마지막 단계
그리고 Gazzetta dello Sport의 Giro D'Italia… 
2020 지로 디탈리아
당시 L'Auto의 독자 수는 Informaciones 및 Gazzetta dello Sport의 독자 수의 ¼ 미만이었습니다. 그렇다면 투르 드 프랑스가 이 두 경주보다 더 많은 성공을 거둔 이유는 무엇일까요? 이에 대한 추가 정보:  🧠 천 가지 계획. 하나의 목표.내가 말했듯이 L'Auto는 Tour De France를 출시했을 때 실패한 사업이었습니다. 실제로 독자가 너무 적어 처음 경주를 발표했을 때 등록한 라이더는 15명뿐이었습니다. 그래서 신문은 계획을 변경해야 했습니다… 행사를 후원하는 대신 그들은 비용을 충당하기 위해 주변 프랑스 기업을 활용했습니다. L'Auto는 자금을 모으기 위해 다음을 수행합니다. #1 - 가장 높은 입찰 도시에 야간 정류장 배치 코펜하겐은 3일간의 경주에 약 1,000만 달러를 지불했습니다. 올해 빌바오는 경주 시작을 주최하기 위해 1,200만 달러를 지불했습니다. 
2022년과 2023년 경주 경로
#2 - 경주에 기부한 레스토랑을 지나도록 자전거 경로를 개편했습니다.  #3 - 지역 업체로 가는 길에 있는 경매 표지판/배너 공간 (이러한 전술은 오늘날에도 여전히 많이 사용됩니다) 이 사업들은 사람들이 보러 와야 돈을 벌기 때문에 경주 광고도 하기 시작했는데… 다른 종족은 독자층이 넓으면 충분할 것이라고 생각했기 때문에 활용하지 않은 것이 있습니다. 경주가 시작될 때까지 60명의 라이더가 참가했습니다.  그러나 제2차 세계대전 이후 투르 드 프랑스는 수익성 있는 부업에서 1억 5천만 달러 이상의 사업으로 경주를 전환시킨 ASO(Amaury Sport Organisation)에 매각되었습니다. 경주를 영원히 변화시킨 방법과 방법은 다음과 같습니다. 이에 대한 추가 정보:
 🚴♀️ 투르 드 프랑스가 어떻게 1억 5천만 달러 규모의 사업이 되었나요?ASO에 판매한 후 투르 드 프랑스 수익은 다음 해에 두 배로 증가했습니다. 2010년까지 수익은 20배 증가했습니다. 무엇이 바뀌었나요? L'Auto가 Tour De France를 소유했을 때 수익은 주변 프랑스 경제에서 창출되었습니다. 그러나 ASO는 전 세계의 네트워크를 활용하기를 원했습니다. 그들이 가장 먼저 한 일은 글로벌 네트워크에 대한 방송권 경매였습니다. 현재 방송권은 수익의 50%를 차지합니다. 다음으로 모든 사람에게 후원에 입찰할 기회를 주었습니다. 처음에는 타이어와 자전거 회사만이 팀을 후원할 수 있었습니다. 오늘날에는 수백만 달러의 여유가 있는 사람이라면 누구나 팀을 후원하고 자동차에 자신의 브랜드를 알릴 수 있습니다.  이와 같은 큰 변화는 경주를 비즈니스로 변화시켰을 뿐만 아니라 라이더의 경쟁 방식도 변화시켰습니다. 일부 스폰서는 승리를 위해 노력하는 대신 라이더에게 비용을 지불하여 속도를 늦추거나 '무리에서 벗어나' 저지의 미디어 시간을 늘립니다. "전체 투어는 유니폼을 입은 회사를 살펴보는 것입니다… 스폰서가 만족하지 않고 자금을 삭감한다면 팀은 아마도 운이 좋지 않을 것입니다." - 익명의 라이더(더 허슬) 현재 ASO는 Tour De France, Giro D'Italia 및 La Vuelta Ciclista a España를 소유하고 있습니다. 그것들을 각자의 사업으로 바꾸는 것입니다.  읽는 시간: 4분 이내 돌아온 걸 환영해요, 슈퍼휴먼 그들의 게임에서 그들을 이길 수 없다면, 다른 게임을 해보세요. Elon Musk는 ChatGPT 경쟁사인 오픈 소스를 만들고 있다고 말합니다. 그런데 그 이유는 무엇일까요? 우리는 실리콘밸리를 분열시키고 있는 개방형 AI와 폐쇄형 AI 논쟁을 탐구합니다. 처음 읽으시나요? 이 뉴스레터를 받으려면 여기에서 가입하세요 오늘의 메뉴
소식오늘날 AI & 기술 분야
출처: 켄싱턴 궁
차세대 AIAI는 오픈소스여야 하는가? Elon Musk가 채팅에 다시 입장합니다.
X 소유자 엘론 머스크. 출처: 게티 이미지 Elon Musk는 소스 코드를 대중의 손에 넣지 않은 OpenAI를 비판(심지어 고소)한 후 이번 주말까지 경쟁 AI 플랫폼 Grok을 오픈 소스로 만들어 돈을 투자하고 있습니다. 열린 참깨 vs 판도라 상자 열기: '개방 vs 폐쇄' 논쟁이 실리콘밸리에서 급격한 분열을 일으키고 있습니다. 벤처 캐피탈의 거물급 기업인 Vinod Khosla와 Marc Andreessen 간의 최근 논쟁은 균열의 본질을 포착합니다 .
예방 및 이익. OpenAI와 같은 일부 주요 AI 회사는 안전 문제와 코드 공개에 따른 잠재적 위험을 언급하면서 소스 코드를 비밀로 유지합니다. 그러나 비밀 소스를 비밀로 유지하는 데는 부인할 수 없는 강력한 이익 동기도 있습니다. 그러나 Meta의 Llama 2 및 Mistral AI의 모델과 같은 다른 AI 모델은 오픈 소스이며 누구나 소스 코드를 조정하고 수정할 수 있습니다. Grok은 곧 그 대열에 합류할 것입니다. 위험은 높습니다 . 개방형 AI 모델과 폐쇄형 AI 모델 논쟁의 결과에 따라 AI가 모두에게 개방된 분산형 기술이 되는지, 아니면 소수의 지배적인 기업의 손에 집중된 강력한 도구가 되는지가 결정될 것입니다. 제시AE 스튜디오AI를 통해 개발자 워크플로를 재구성하기 위한 CIO 및 CTO 가이드 AE Studio는 선도적인 스타트업과 Fortune 500대 기업을 위한 제품 솔루션을 구축합니다. Salesforce , Polygon 및 Samsung 과 같은 클라이언트가 AI를 개발자 툴킷 및 워크플로에 통합하는 방법에 대한 예를 공유합니다 . 당신은 배울 것입니다:
보안 위험, AI 모델 선택, AI가 생성한 개발 결정에 과도하게 의존할 위험 등에 대해 논의합니다. AI 및 로봇공학AI를 물리적 세계로 가져오는 로봇 회사
로봇 팔이 농산물을 분류합니다. 출처: 공변 우리 대부분은 컴퓨터 화면에 프롬프트를 입력하여 생성 AI 플랫폼과 상호 작용합니다. 하지만 AI 플랫폼이 물리적 작업에도 도움이 될 수 있다면 어떨까요? 캘리포니아에 본사를 둔 Covariant라는 로봇 회사가 바로 그런 일을 하고 싶어합니다. 그게 뭘 할 수 있지? 스타트업의 소프트웨어는 이미 무작위 아이템 상자에서 토트백이나 사과를 가져오는 등 몇 가지 재미있는 트릭을 시뮬레이션할 수 있습니다. 그러나 이미 약 2억 2,200만 달러의 자금을 조달한 Covariant는 자사의 로봇 플랫폼이 결국에는 많은 실용적인 용도를 갖게 될 것이라고 생각합니다. 구축 방법: 대부분의 생성 AI 모델은 책 및 기타 소스와 함께 인터넷의 방대한 양의 텍스트 데이터로 교육됩니다. 그러나 Covariant의 모델에는 실제 세계에서 다양한 작업을 수행하는 로봇의 비디오를 포함하여 추가적인 동작 기반 데이터가 통합되어 있습니다. 이는 회사의 AI 모델이 사실 정보를 이해할 뿐만 아니라 물리적 공간을 이동하는 방법도 알고 있음을 의미합니다. 가치는 무엇입니까? 로봇은 일반적으로 하나의 특수 작업만 반복해서 수행할 수 있습니다. 대신 Covariant의 소프트웨어를 사용하면 로봇은 전적으로 직원의 구두 명령을 기반으로 다양한 활동을 수행할 수 있습니다. Peter Chen CEO는 최근 Wired와의 인터뷰에서 “로봇 공학에 중요한 다양한 양식을 모두 수용할 수 있으며 그 중 어떤 것도 출력할 수도 있습니다.”라고 말했습니다 . “조금 감동적이네요.” 차트수십 년 동안 AI 연구에 어떤 그룹이 기여했는지 분석 EpochAI의 최근 연구에 따르면 1950년대 이후 어떤 그룹이 주요 AI 혁신 및 혁신에 참여했는지 보여줍니다. 민간 부문 기업은 지난 몇 년 동안 AI 관련 활동이 가장 많이 증가한 것으로 나타났으며, 비영리 단체와 정부 단체도 연구 참여가 약간 증가했습니다. 제시AI를 통한 혁신2가지 도구, 5가지 사용 사례 - 코드 없이 사무실 자동화 그들은 AI가 당신의 삶을 단순화할 것이라고 말합니다. 그러나 끝없는 1,001개의 ChatGPT 아이디어 목록은 상황을 더 복잡하게 만듭니다. 이것이 바로 하버드, MIT, 세계은행에서 근무한 20년 경력의 기술 베테랑이 이끄는 Innovating with AI가 AI를 위한 가장 강력한 도구와 최고의 사용 사례에 대해 세심하게 선별된 가이드인 무료 No-Code AI Toolkit을 만든 이유입니다. 귀하의 사무실 작업 흐름. 그들은 모든 옵션을 샅샅이 뒤져 방해 요소를 제거하고 이러한 자동화를 연간 1백만 달러 규모의 자체 기술 비즈니스에 적용했습니다. 이제 무료로 코딩 지식이 필요하지 않은 상태로 여러분을 맞이할 준비가 되었습니다. 무료, 즉시 액세스: 지금 노코드 AI 툴킷 받기 → 직장에서의 AI일관된 얼굴의 이미지를 생성하는 방법 AI로 이미지를 생성해 본 적이 있다면 동일한 얼굴과 캐릭터로 두 개 이상의 이미지를 생성하는 것이 얼마나 어려운지 알 것입니다. 이미지 생성 앱 Midjourney가 어제 마침내 이 문제를 해결하는 기능을 출시했습니다. Midjourney에 가입하는 방법:
기능을 사용하는 방법:
그리고 거기에 있습니다. 프롬프트 끝에 간단히 추가하면 이제 모든 이미지에서 일관된 얼굴을 생성할 수 있습니다. 생산력생산성을 강화하는 5가지 AI 도구계수 : Google Sheets 또는 Excel에서 실시간 데이터를 연결, 자동화 및 공유하므로 보고서와 통계가 항상 최신 상태로 유지됩니다. PipeLime : 실시간 리드를 자동으로 수집하고 AI를 통해 판매 유입 경로를 통해 유도합니다. Chatsimple :*방문자가 귀하의 웹사이트와 대화할 수 있게 해주는 AI Copilot입니다. 몇 초 만에 원하는 것을 정확히 찾을 수 있도록 돕고 웹사이트 CTA 클릭수를 3배 늘리세요. EverLearn : 직원 교육에 도움이 되는 맞춤형 디지털 튜토리얼과 대화형 연습을 만듭니다. Lummi : AI로 만든 무료 스톡 사진과 로열티 프리 이미지를 찾아 다운로드하세요. *는 승격된 도구를 나타냅니다(있는 경우). AI 생성 이미지불가능한 건축 설계
출처: X의 @ARTiV3RSE
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  환영합니다, 인간들. 우리는 왕실 드라마 추종자가 아니지만 이야기가 이상합니다… "케이트 미들턴은 어디에 있습니까?!" 추측에 따르면, 가족은 끔찍하게 편집된 이미지를 공개했고 케이트 자신은 " 하하, 미안해요 . 그냥 새로운 도구를 가지고 놀았을 뿐이에요!"라고 말한 것 같습니다. 그녀는 우리와 마찬가지로 AI를 배우고 있습니다! 그녀가 즐겁게 지내도록 해주세요! 오늘날 AI에 대해 알아야 할 사항은 다음과 같습니다.
 만나서 반가웠어요, 신속한 엔지니어링… 2023년 초(읽기: ChatGPT 과대광고 최고조), 세계경제포럼(World Economic Forum)은 "신속한 엔지니어"를 미래의 1위 직업으로 선언했습니다 . 우리 테이크? 과대평가 됐어요 . 감히 말하자면, 한 AI 회사가 우리가 옳다는 것을 증명하고 있습니다. Anthropic은 프롬프트를 생성하는 프롬프트인 " 메타프롬프트 " 도우미를 출시했습니다 . 더 이상 프롬프트 프레임워크도 없고 프롬프트 "트릭"도 없습니다. 원하는 작업을 한 줄로 설명하면 나머지는 프롬프트가 알아서 처리합니다. 신속한 엔지니어링을 위해 LinkedIn 보증을 수집하고 있는 친구에게 이제 그만둬야 할 때가 왔다고 말하세요… 메타프롬프트에 대해 알아야 할 사항은 다음과 같습니다. ChatGPT 및 Gemini 사용자: OpenAI와 Google은 유사한 도구를 만들지 않았습니다. ChatGPT의 경우 Prompt Perfect 와 같은 GPT를 사용해 볼 수 있지만 이는 모두 커뮤니티에서 생성된 것입니다. 우리의 예측: 프롬프트를 표시하는 방법을 알아야 하는 유일한 사람은 도구를 만드는 사람들입니다. 나머지는 AI에게 물어보세요 ;)  파트너로부터다시는 CRM을 수동으로 업데이트하지 마세요. "저는 CRM을 업데이트하는 것을 좋아합니다."... 영업 담당자는 한 번도 말하지 않았습니다 ! The Neuron에서는 AI를 사용하여 영업 프로세스의 상당 부분을 자동화했습니다. 방법은 다음과 같습니다. Attention은 영업 통화 및 기타 고객 상호 작용을 기반으로 CRM을 자동 업데이트합니다. MEDDIC, BANT 또는 기타 데이터를 Salesforce, Hubspot 또는 Pipedrive에 수동으로 입력할 필요가 없습니다. 이 AI 마법사는 다음을 수행할 수 있습니다.
또한 담당자당 ARR로 250,000달러를 추가로 끌어낸 통찰력을 제공합니다.  Midjourney는 일관된 캐릭터를 출시합니다. AI로 인간을 생성하는 것은 뉴욕 지하철에서 평생의 사랑을 만나는 것과 같습니다. 그 자리에서 바로 대화하지 않으면 다시는 볼 수 없을 수도 있습니다. 지금까지 AI 이미지 생성기가 생성된 두 이미지에서 똑같은 인간을 추출하는 것은 거의 불가능했습니다(또는 적어도 약간의 기술적 마법이 필요했습니다). Midjourney는 이 문제를 해결하여 여러 이미지에 걸쳐 동일한 문자를 생성할 수 있는 새로운 기능을 출시했습니다. 몇 가지 주요 사용 사례를 잠금 해제하는 과소평가된 업데이트입니다.
 혼 주변.  시도해보세요.ChatGPT의 데이터 분석은 기술적으로 가능하지만 신중한 길들이기와 많은 인내심이 필요하다는 것을 알았습니다. 대부분의 경우 쓸모없는 그래프가 생성될 때까지 3분을 기다리게 됩니다. 그래서 우리는 좀 더 맞춤형 제품을 찾아 나섰습니다. 다음은 Harvard와 Rice의 경영대학원에서 사용하는 Julius AI 입니다 . 가지고 있는 모든 것(스프레드시트, CSV, PDF 등)을 업로드하고, 데이터와 채팅하고, 즉시 데이터 시각화를 생성하세요.  화요일 티커.지난주 여론조사 결과는 다음과 같습니다. 
우리는 The Neuron을 읽는 사람들이 AI를 사용하여 편안함을 느끼는 범위가 넓다는 것을 알고 있습니다. 다음과 같은 메시지를 이야기해 봅시다.   모두들 안녕. Daily Zaps에 오신 것을 환영합니다. 오늘 우리가 알려드릴 내용은 다음과 같습니다.
바로 들어가 보자! 기술AI를 사용하여 이력서 순위 지정 최근 블룸버그 조사에 따르면 생성 AI 모델인 OpenAI의 GPT 3.5가 채용 시나리오에서 인종적 편견을 보여주는 것으로 나타났습니다. LinkedIn의 Gen AI 보조자를 사용하는 기업을 포함하여 더 많은 기업이 AI 도구를 채용 프로세스에 통합하여 잠재적으로 인종차별을 영속화함에 따라 이러한 발견은 우려를 불러일으킵니다. 이 연구에는 동일한 이력서에 인구통계적으로 구별되는 이름을 할당하고 1,000개의 순위 시험에서 다른 인구통계보다 특정 인구통계에 대한 GPT 3.5의 선호도를 관찰하는 것이 포함되었습니다. 결과는 특정 인종 및 성별 그룹에 대한 편견을 나타냈으며, AI는 전통적으로 여성이 지배하는 역할에 대해 여성 이름을 선호하고 기술 직위에서 흑인 여성에 대한 선호도가 36% 더 낮은 것으로 나타났습니다 . OpenAI는 이것이 자사 소프트웨어의 일반적인 사용을 반영하지 않는다고 밝혔음에도 불구하고, 다양한 전문가와 협의한 조사는 편견을 해결하지 않고 생성 AI에 의존하는 윤리적 위험을 강조합니다. 스타트업xAI는 Grok 소스를 오픈합니다 Elon Musk의 AI 스타트업 xAI는 ChatGPT 경쟁사인 Grok을 오픈소스로 계획하고 있습니다. Musk는 원래 오픈 소스 약속에서 벗어났다는 이유로 OpenAI를 상대로 소송을 제기했습니다. 작년에 출시된 Grok은 X의 월 16달러 구독을 통해 사용할 수 있는 실시간 정보 액세스 및 PC 이외의 보기와 같은 기능을 제공합니다. 머스크는 OpenAI가 이익 중심의 마이크로소프트의 비공개 소스 자회사가 되어 모든 인류에게 이익이 되겠다는 사명을 저버렸다고 주장합니다. xAI는 오픈 소스 Grok을 통해 Meta 및 Mistral과 같은 다른 회사와 협력하여 AI 개발의 투명성을 높입니다. 오랫동안 오픈 소스를 옹호해 온 머스크는 이전에 Tesla 특허와 트위터 알고리즘을 오픈 소스화한 적이 있으며, OpenAI가 창립 원칙에서 벗어났다고 보는 입장을 재확인했습니다. 드롭챗 콘텐츠코드 없는 맞춤형 AI 챗봇 일은 어떻게 되나요? 데이터 통합: 웹사이트, PDF, YouTube 비디오 등 다양한 소스의 콘텐츠를 사용하여 챗봇을 쉽게 교육합니다. 프롬프트 사용자 정의: 사용자 친화적인 노코드 인터페이스를 통해 챗봇의 응답을 손쉽게 맞춤화할 수 있습니다. 챗봇 공유: 고유 URL을 공유하여 챗봇을 빠르게 배포하거나 몇 번의 클릭만으로 웹사이트에 원활하게 통합할 수 있습니다. 사용 통찰력: 분석 대시보드를 통해 챗봇의 성능과 사용자 상호 작용을 추적합니다. 스타트업Sam Altman이 OpenAI 보드로 돌아왔습니다. Sam Altman은 신뢰 문제로 인해 짧은 기간 동안 해임된 후 CEO뿐만 아니라 이사회 이사로도 OpenAI에서 다시 책임을 맡고 있습니다 . 그는 세 명의 새로운 이사회 멤버인 Sue Desmond-Hellmann, Nicole Seligman, Fidji Simo와 합류했습니다. 이들 모두는 성공적인 비즈니스 여성입니다. 그들의 임명은 조사 결과 알트만을 제거할 필요가 없다는 사실이 밝혀진 후에 이루어졌습니다. Altman은 이 장이 끝나서 기쁘다고 말했으며 특히 전 이사회 멤버인 Helen Toner와의 의견 불일치와 관련하여 자신의 실수로부터 교훈을 얻었다고 인정했습니다. 이번 개편은 모두의 이익을 위해 ChatGPT 및 Dall-E와 같은 AI 기술을 개발한다는 목표에 초점을 맞춰 OpenAI를 안정적인 방향으로 나아가는 것을 목표로 합니다. 정부바이든, AI 음성 흉내 금지 촉구 바이든 대통령은 국정연설에서 AI 음성 흉내 관련 엔터테인먼트 및 기술 산업계의 우려를 강조하며 이를 금지할 것을 제안했습니다 . 그는 더 엄격한 펜타닐 밀매 처벌, 온라인에서 어린이를 보호하기 위한 개인 정보 보호법, 보호를 위한 AI 활용 등 잠재적인 향후 입법에 대한 다양한 문제를 다루었습니다. AI 오용에 대한 규정이나 처벌에 대한 구체적인 내용은 자세히 설명되지 않았지만, 이러한 움직임은 AI의 영향에 대한 인식이 높아지는 것을 반영합니다. 이 문제는 이전에 AI가 생성한 "합성" 연기자를 금지하지 않고 배우의 초상과 목소리를 복제하는 데 AI를 사용하는 것에 대한 동의와 보상을 협상한 배우 조합인 SAG-AFTRA의 초점이었습니다 . 관심이 있으신 경우 Daily Zaps 도구 허브 에 수백 가지의 멋진 AI 도구가 나열되어 있습니다 . 공유할 수 있는 멋진 도구가 있으면 언제든지 제출하거나 이 이메일에 회신하여 연락해 주세요.  🗞 기타 기술 관련 정보    📮 Daily Zap 참조나에게 확실한 답변을 해주고 친구, 동료 또는 가족에게 Daily Zaps를 추천해 주실 수 있나요? 감사의 표시로 170개가 넘는 AI 중심 스타트업의 Airtable 목록을 해당 사이트의 링크, 설립자 이름, 자금 조달 금액, 투자자 및 모든 유용한 정보와 함께 보내드리겠습니다 .  추천할 사람이 없는 경우에도 아래 방법을 통해 도움을 줄 수 있습니다.
최신 모델에 대한 OpenAI 힌트 AI 아침식사 후원자:  좋은 아침이에요. 3월 11일 월요일입니다. 알고 계셨나요? 148년 전 오늘, 세계 최초로 전화 통화가 이루어졌습니다. 오늘 이메일에서:
당신이 읽는다. 우리는 듣는다. 50,000명 이상의 가입자가 최신 인공 지능 뉴스 및 릴리스에 대한 간결하고 통찰력 있는 분석을 위해 AI Breakfast를 신뢰합니다. 우리의 임무는 AI 산업에 대한 간단하고 의미 없는 정보를 통해 귀하에게 최신 정보를 제공하는 것입니다. 우리는 귀하의 의견을 소중히 여깁니다! 귀하의 의견을 이 이메일에 회신해 주시면 귀하의 경험을 지속적으로 개선하고 개선할 수 있도록 도와주세요.  MIT의 인공 지능 온라인 단기 코스인공 지능을 연구하고 조직에 통합하는 데 필요한 지식을 얻으세요. 오늘날 비즈니스 세계에서 경쟁 우위를 확보하고 싶다면 이 인공 지능 온라인 과정이 완벽한 선택이 될 수 있습니다. MIT 인공 지능: 비즈니스 전략에 대한 시사점 온라인 단기 과정을 완료하면 다음과 같은 이점 을 얻을 수 있습니다.
오늘의 AI 뉴스 트렌드
Altman, OpenAI 보드로 돌아와 다음 모델 힌트> OpenAI는 CEO인 Sam Altman 의 행위에 대한 독립적인 조사를 거쳐 CEO를 이사회에 복귀시켰습니다 . 조사 결과 알트만의 조치가 "해임을 요구하지는 않았지만" 이전 이사회와의 신뢰 붕괴로 인해 해고된 것으로 나타났습니다. 세 명의 새로운 멤버인 Sue Desmond-Hellmann , Nicole Seligman , Fidji Simo 가 확장 보드에 Altman과 합류했습니다. 알트만은 과거의 오해에 대해 유감을 표시했지만 추가 언급은 거부했습니다. 오픈AI는 이해상충 정책을 강화하고 내부고발 핫라인을 구축할 계획이다. 별도의 개발 과정에서 OpenAI의 비디오 생성 AI 도구인 Sora는 가까운 미래에 연구 단계를 유지하여 공개 출시 전 사용자 피드백 및 오디오 통합에 중점을 둘 것입니다 . 한편 회사는 더 쉬운 이미지 생성을 위해 사전 정의된 스타일과 종횡비를 사용하여 DALL-E 3의 사용자 인터페이스를 간소화했습니다 . Midjourney와 같은 경쟁업체가 일부 영역에서는 여전히 우위를 점하고 있지만 OpenAI는 진전을 이루고 있습니다. 회사의 C2PA 표준 구현은 안전하고 책임감 있는 AI 이미지 생성에 대한 약속을 강조합니다. 이러한 변화 속에서 Altman은 소셜 미디어에서 " 기다릴 가치가 있을 것입니다 " 라고 말하면서 중요한 새로운 AI 모델을 예고했습니다 . 최근의 조직 변화와 결합된 이 비밀스러운 메시지는 OpenAI가 인공 지능 분야를 재정의할 수 있는 주요 혁신을 공개할 준비를 하고 있음을 시사합니다. 더 읽어보세요 . > Claude 3 Opus는 AI 연구 기관에서 다른 모델을 물 밖으로 밀어냅니다. Qian Huang 의 연구는대규모 언어 모델을 연구 에이전트로 사용하는 데 있어 잠재적인 돌파구를 제시합니다. Huang의 팀은 Claude 3 Opus가 다양한 작업에 걸쳐 효과적인 기계 학습 알고리즘을 구축하는 데 있어 GPT-4-turbo 및 기타 모델보다 훨씬 뛰어난 성능을 발휘하여 MLAgentBench 벤치마크에서 35.6%의 성공률을 달성했다는 사실을 발견했습니다. 그러나 이 성공률은 매우 다양합니다. 확립된 작업에서는 정확도가 거의 90%에 가깝지만 최근 Kaggle Challenges 또는 BabyLM 과 같은 새로운 연구 문제에서는 10% 이하로 떨어집니다. GPT-4와 Claude 사이에는 뚜렷한 오류 패턴과 효율성의 절충점이 관찰됩니다. Huang의 연구 결과는 가능성을 보여주지만 LLM 기반 연구 에이전트를 안정적으로 사용하려면 추가 개발이 필요합니다. 더 읽어보세요 . 추가 참고 사항: Claude 3을 더 자세히 탐색하는 데 관심이 있는 독자는 최적화된 응답을 위한 Anthropic의 프롬프트 라이브러리를 발견할 수 있습니다 . > Midjourney의 "터보 모드"는 이미지 생성 속도를 높이고 아티스트 불만을 촉발합니다. Midjourney의 " 터보 모드 "는 이미지 생성 속도를 크게 향상시키지만 논란의 여지가 있는 아티스트 이름 제안 기능으로 인해 자신의 작품이 모방될 수 있다는 두려움을 느끼는 아티스트가 분노하여 표절 및 평가절하 혐의로 기소되었습니다. . 이는 AI가 생성한 예술 작품의 저작권, 귀속, 진위에 대한 중요한 질문을 제기합니다. 이 논쟁은 획기적인 판결이 아직 계류 중이기 때문에 AI가 창조 산업에 미치는 영향에 대한 보다 명확한 법적 지침이 시급하다는 점을 강조합니다. 더 읽어보세요 . > 화웨이의 PixArt-Σ는 효율적인 이미지 생성에서 오픈 소스 모델을 능가합니다 . 화웨이의 새로운 PixArt-Σ 이미지 생성은 더 적은 매개변수를 사용함에도 불구하고 품질과 효율성 면에서 오픈 소스 경쟁사를 능가합니다. PixArt-Σ의 성공은 "약한 대 강한" 훈련 접근 방식, 고급 토큰 압축 및 강력한 VAE(가변 자동 인코더)에서 비롯됩니다. 이러한 혁신은 교육을 최적화하고 컴퓨팅 요구를 줄입니다. 신중한 데이터 선택과 세련된 이미지 설명으로 성능이 더욱 향상됩니다. PixArt-Σ는 AI 생성 콘텐츠의 중요한 발전을 강조하여 더 넓은 접근성으로 뛰어난 결과를 제공합니다. 더 읽어보세요 . > Microsoft의 새로운 AI는 음성을 복제하여 감정을 불러일으킬 수 있습니다. Microsoft Research Asia와 파트너가 개발한 NaturalSpeech 3는 신경 코덱을 사용하여 음성을 하위 단위로 분석하여 콘텐츠, 운율 및 음향 세부 사항에 대한 제어를 강화합니다. 이전 제품보다 성능이 뛰어난 NaturalSpeech 3는 음성 품질, 유사성, 운율 측면에서 실제 음성 녹음에 필적할 만큼 뛰어납니다. 사용자는 음성 속성을 조작하여 원하는 감정을 불러일으키고 합성 음성 품질에 대한 새로운 표준을 설정할 수 있습니다. 보안 문제로 인해 공개적으로 공개되지 않았음에도 불구하고 Microsoft는 책임감 있는 사용을 강조합니다. 더 읽어보세요 . > Pika Labs는 AI 비디오 제품군에 음향 효과를 추가합니다 . 선도적인 AI 비디오 생성 플랫폼인 Pika Labs는 새로운 음향 효과 기능을 공개했습니다. 이 추가 기능을 통해 사용자는 맞춤형 또는 AI 생성 음향 효과와 음악을 비디오에 쉽게 추가할 수 있어 후반 작업 프로세스가 단순화됩니다. 이 기능은 분주한 도시 풍경부터 평화로운 자연 장면까지 광범위한 사운드를 포괄합니다. 이 포괄적인 사운드 통합은 Pika Labs를 경쟁적인 AI 비디오 생성 공간에서 매력적인 옵션으로 자리매김합니다. 더 읽어보세요 . > Nvidia CEO: 우리 GPU는 무료 경쟁업체와 비교해도 그만한 가치가 있습니다. Jensen Huang은 Nvidia GPU가 데이터 센터 AI에 있어 매우 우수하여 "무료 경쟁업체 칩"조차도 더 비용 효율적인 솔루션을 제공하지 못할 것이라고 대담하게 주장합니다. 그는 GPU 가격이 총 소유 비용(TCO)의 주요 요소라고 일축하고 클라우드 플랫폼 전반에 걸친 프로그래밍 가능성과 표준화의 중요성을 강조합니다. Huang은 Nvidia GPU가 경쟁사 가격에 관계없이 배포 속도, 성능, 활용도 및 유연성 측면에서 비교할 수 없는 이점을 제공한다고 주장합니다. Nvidia가 AI 하드웨어 시장에서 지배력을 유지함에 따라 그의 강력한 발언은 논쟁을 불러일으키고 AMD 및 Intel과 같은 경쟁업체에 도전할 가능성이 높습니다. 더 읽어보세요 . 최신 AI 산업 애플리케이션> 새로운 AI 도구는 복잡한 생체분자의 설계를 지원합니다. Baker Lab의 연구원은 생체분자 설계를 위한 획기적인 AI 도구인 RoseTTAFold All-Atom을 개발했습니다단백질에만 초점을 맞춘 이전 도구와 달리 철, DNA/RNA와 같은 작은 분자를 포함하여 단백질과 상호 작용하는 광범위한 생체 분자를 모델링할 수 있습니다. RoseTTAFold All-Atom은 서열과 구조를 학습함으로써 복잡한 분자 구조를 매우 자세하게 매핑하여 고급 치료법 설계를 돕습니다. 이 도구는 생성 AI와 협력하여 약물과 상호 작용하거나 필수 분자를 제어하는 단백질을 생성하여 약물 개발 잠재력을 크게 확대할 수도 있습니다. 이제 과학자들이 이용할 수 있습니다. 더 읽어보세요 . > 미 공군은 AI 드론 1,000대를 배치할 계획입니다. 협력 전투 항공기(CCA)는 전술적 능력을 강화하고 비용을 절감하는 것을 목표로 전투 임무에서 유인 항공기를 지원할 것입니다. AI 기반 드론은 조종사가 조종하는 전투기와 협력해 정찰을 수행하고 목표물과 교전하게 된다. 우크라이나의 드론 성공에서 영감을 받은 이 계획은 공중전을 재정의할 가능성이 있는 주요 전략적 변화를 의미합니다. 더 읽어보세요 . 전 세계적으로> 중국 연구자들은 '사전 지식'을 통합하여 AI를 더욱 스마트하게 만드는 것을 목표로 합니다. 중국 연구자들은 AI 모델에 물리 법칙이나 수학적 논리와 같은 '사전 지식'을 갖추기 위해 노력하고 있습니다. Cell Press에 게시된 이 "정보 기반 기계 학습" 접근 방식은 AI를 실제 시나리오에 더 정확하고 적용 가능하게 만드는 것을 목표로 합니다. 데이터에만 의존하는 기존 딥러닝 방법과 달리 이 프레임워크는 데이터를 기본 원칙과 통합합니다. Peking University와 Eastern Institute of Technology의 과학자들은 모델을 훈련할 때 관련 규칙을 평가하고 선택하는 방법을 개발했습니다. 이들의 목표는 AI가 데이터에서 독립적으로 지식을 발견해 '진짜 AI 과학자'로 이끄는 것이다. 이 새로운 접근 방식은 과학적 발견, 엔지니어링, 그리고 전반적으로 더욱 강력하고 효율적인 AI 시스템 개발을 약속합니다. 더 읽어보세요 . > 유럽 프로젝트, 언어 다양성 촉진을 위한 AI 모델 공개: 학술 연구 집단인 Occiglot은 유럽의 언어 다양성과 디지털 주권 보존을 목표로 주요 유럽 언어에 대한 10개의 중간 AI 모델을 출시했습니다. Mistral 7B 모델을 기반으로 하고 이중 언어 사전 훈련 및 교육 조정을 통해 최적화된 이러한 오픈 소스 모델은 Hugging Face에서 사용할 수 있습니다. Occiglot은 데이터 세트와 평가 방법을 만들기 위해 협력하면서 24개 EU 공식 언어 모두로 적용 범위를 확장하려고 합니다. 저명한 연구 기관의 지원을 받는 Occiglot은 AI 분야에서 유럽의 경쟁력을 높이는 동시에 다양한 언어 및 문화 유산을 보호하는 것을 목표로 합니다. 더 읽어보세요 . 
웹에서 찾아볼 수 있는 5가지 새로운 AI 기반 도구
IdeaApe 는 사업 아이디어를 검증하기 위한 AI 시장 조사 도구입니다. 고급이면서도 사용자 친화적인 SaaS 솔루션을 제공합니다. ChatDesigner는 대화형 AI를 통해 이미지 생성 및 편집을 단순화합니다. 사용자는 손쉽게 스톡 사진을 만들고, 정밀하게 편집하고, AI 인물 사진을 생성하고, 로고를 디자인할 수 있습니다. Salt AI는 무료 GPU 리소스가 포함된 플랫폼, 다양한 애플리케이션을 위한 원클릭 배포 및 자동 확장 인프라를 제공하여 AI 워크플로 생성, 공유 및 확장을 간소화합니다. Invoke AI 는 텍스트, 이미지 프롬프트 또는 스케치를 고품질 비주얼로 신속하게 변환하는 AI 이미지 생성기입니다. 사용자는 완전한 IP 제어를 즐길 수 있으므로 몰입형 세계, 브랜드 이미지, 건축 렌더링 및 제품 디자인에 이상적입니다. Repeto.ai 는 개인화된 개정 일정과 적응형 학습 기술을 제공하는 AI 기반 학습 도구입니다. 간격 반복 알고리즘을 활용하여 정보 보유력을 향상시킵니다. 
는 연구자들이 출판 전 논문을 공유하는 무료 온라인 라이브러리입니다.
Gemini 1.5 Pro는 획기적인 멀티모달 AI 기능을 제공하여 텍스트, 비디오, 오디오 전반에 걸친 긴 상황의 작업에 대해 거의 완벽에 가까운 회상을 달성합니다. 벤치마크에서 이전 모델을 능가하며 최대 1천만 개의 토큰의 컨텍스트를 처리합니다. 이는 Gemini 1.5 Pro가 긴 문서, 몇 시간 분량의 비디오 또는 며칠 분량의 오디오 녹음과 같은 방대한 입력을 처리할 수 있음을 의미합니다. 전문가가 드물게 혼합된 아키텍처를 통해 효율적인 계산이 가능하며 과도한 교육 요구 없이 인상적인 성능을 제공합니다. 이 강력한 장기 컨텍스트 이해를 통해 코드 분석, 언어 번역, 큰 텍스트 프롬프트의 복잡한 장면 인식과 같은 고급 작업이 가능해졌습니다. Gemini 1.5 Pro는 기능을 확장하는 동시에 고품질 핵심 기능을 유지하여 여러 평가에서 이전 제품보다 뛰어난 성능을 발휘합니다. 이 보고서는 다중 모드 AI의 경계를 넓혀 긴 컨텍스트 처리를 통해 모델을 철저하게 평가하기 위한 혁신적인 테스트 방법의 필요성을 강조합니다. 📄 DeepSeek-VL: 실세계 시각-언어 이해를 DeepSeek-VL은 실용적인 애플리케이션을 위해 구축되었으며 유사한 모델이 직면한 한계를 극복하도록 설계된 오픈 소스 VL(Vision-Language) 모델입니다. 웹 스크린샷, PDF, 차트, 전문 지식 등 다양하고 확장 가능한 데이터 세트를 학습하여 다양한 작업에 적용할 수 있습니다. DeepSeek-VL은 고해상도 이미지를 효율적으로 처리하는 고유한 비전 인코더를 갖추고 있어 상세한 시각적 정보 캡처를 보장합니다. 균형 잡힌 훈련 전략은 언어 능력을 우선시하는 동시에 비전 훈련을 통합하여 두 영역 모두에서 강력한 성능을 발휘합니다. 비전 언어 챗봇인 DeepSeek-VL은 실제 시나리오에서 비공개 소스 모델에 필적하는 뛰어난 사용자 경험을 제공합니다. 이 오픈 소스 모델은 고급 MoE(Mixture of Experts) 기술의 확장 및 통합 계획을 통해 다중 모드 데이터 처리의 혁신을 촉진하는 것을 목표로 합니다. ELLA(Efficient Large Language Model Adapter)는 강력한 LLM(대형 언어 모델)을 효과적으로 통합하여 텍스트-이미지 확산 모델을 크게 개선합니다. 기존 접근 방식과 달리 ELLA는 U-Net이나 LLM 교육이 필요하지 않아 가볍고 효율적인 솔루션입니다. 핵심 혁신인 TSC(Timestep-Aware Semantic Connector)는 LLM에서 정보를 동적으로 추출하여 확산 모델이 복잡한 프롬프트를 정확하게 이해하도록 돕습니다. 이는 특히 여러 개체, 속성 및 복잡한 관계와 관련된 프롬프트의 경우 우수한 결과를 가져옵니다. ELLA는 커뮤니티 모델 및 도구에 쉽게 통합되어 향상된 텍스트-이미지 정렬을 제공할 수 있습니다. 또한 새로운 DPGBench(Dense Prompt Graph Benchmark)를 사용하면 길고 복잡한 프롬프트에서 모델을 자동으로 평가할 수 있습니다. 연구원들은 LLM을 확산 모델에 통합하여 캡션 교육 및 이미지 품질의 한계를 해결하는 방법을 추가로 탐색하는 것을 목표로 합니다. Spotify 연구원들은 맞춤형 오디오북 추천을 위한 새로운 아키텍처인 2T-HGNN을 개발했습니다. 이 모델은 콘텐츠 다양성, 데이터 희박성, 확장성과 같은 문제를 해결하여 궁극적으로 보다 매력적인 사용자 경험을 제공합니다. 2T-HGNN은 HGNN(Heterogeneous Graph Neural Network)과 2T(Two Tower) 모델을 결합합니다. HGNN은 "공동 청취 그래프"를 활용하여 오디오북 간의 미묘한 관계를 포착하는 반면, 2T 모델은 사용자 데이터를 별도로 유지하여 확장성을 보장합니다. 추천 기능을 더욱 강화하기 위해 Spotify는 팟캐스트 및 오디오북 메타데이터와 사용자 상호 작용을 통합합니다. 평가 결과 오디오북 스트림이 23% 증가하고 새 오디오북을 시작하는 사용자가 46% 증가하는 등 상당한 개선이 나타났습니다. 이 모듈식 설계는 기존 시스템과 원활하게 통합되어 수백만 명의 사용자에게 효율적이고 유연한 권장 사항을 제공합니다. A/B 테스트를 통해 모델의 효율성이 확인되었으며 이제 Spotify에서 라이브로 제공되어 다양한 콘텐츠에 걸쳐 보다 개인화된 경험을 약속합니다. 이 연구에서는 특히 Raven의 RPM(Progressive Matrices)을 사용하여 복잡한 시각적 추론이 필요한 작업과 관련하여 VLM(Vision-Language Model)의 한계를 조사합니다. LLM(언어-언어 모델)은 텍스트 기반 추론에 탁월한 반면, VLM은 다단계 논리, 순전히 시각적 단서에만 의존, 제한된 교육 데이터와 같은 문제로 인해 시각적 추론에 어려움을 겪습니다. 평가에 따르면 VLM은 텍스트 기반 작업에서는 잘 수행되지만 시각적 추론에서는 부족합니다. LLM과 함께 작동하는 기술은 VLM으로 직접 변환되지 않으며 인식이 병목 현상이 됩니다. 이 연구는 벤치마크를 설정하고 데이터 세트를 제공하며 VLM의 시각적 추론 기능을 향상시키기 위한 향후 연구의 개요를 설명합니다.  AI가 만화를 그린다 오늘의 호를 읽어주셔서 감사합니다.
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