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AI 활용

Pocket TTS Small: CPU voice cloning with models as small as 1.9M parameters

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AI 스타트업 큐타이(Kyutai)가 10월 20일, 190만 개(책 수백 권 분량)부터 1820만 개(책 수만 권 분량)까지 작은 크기의 영어 AI 음성 복제 모델 3종을 공개했습니다. 이 모델들은 CPU에서도 작동하며, GPU 자원이 부족할 때 유용합니다. 사용자는 데모 사이트에서 모델 크기를 선택할 수 있으며, 690만 개 모델부터 시작하는 것을 추천합니다.

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AI 입문

딥시크, 플래그십 모델 사전학습에 화웨이 칩 본격 투입...국산 AI 자립 속도

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AI 기업 딥시크가 화웨이와 협력하여 차세대 AI 모델 학습에 필요한 칩을 개발합니다. 딥시크 엔지니어들이 화웨이 사무실에 파견되어 칩 설계에 참여하고 있습니다. 이는 엔비디아 칩에 대한 의존도를 줄이려는 중국의 AI 자립 노력의 일환입니다.

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AI 활용

아마존, 파이토치 연동 '토치뉴런' 공개...엔비디아 SW 독점에 도전

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아마존이 AI 개발자를 위한 오픈소스 소프트웨어 '토치뉴런'을 공개했습니다. 파이토치(PyTorch)와 자체 AI 칩 트레이니움(Trainium)을 연결해 개발자가 AI 칩을 더 쉽게 사용할 수 있도록 돕습니다. 엔비디아의 AI 소프트웨어 독점에 도전하는 전략으로 보입니다.

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AI 심화

The Honest Raw LLM Code Review Benchmark: 21 Models, 7,980 Reviews

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AI 코딩 검토 성능을 비교하는 새로운 벤치마크(기준점)가 나왔습니다. Ironbee라는 회사에서 21개의 AI 모델을 대상으로 7,980건의 코드 리뷰(코드 점검)를 평가했습니다. 결과적으로 일부 모델은 사람이 하는 검토보다 더 나은 성능을 보였지만, 여전히 오류를 놓치거나 엉뚱한 조언을 하는 경우도 있었습니다. 특히, 오픈소스 모델과 상용 모델 간 성능 차이가 컸습니다.

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AI 활용

ornith-ai/Ornith-1.5-122B (Qwen finetune)

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AI 스타트업 오니스는 자체 개발 모델 '오니스 1.5'를 공개했습니다. 이 모델은 기존 '오니스 1.0'을 기반으로, 스스로 문제를 만들고 해결하며 학습하는 방식을 개선했습니다. 마치 학생이 스스로 시험 문제를 만들고 풀어보며 실력을 키우는 것과 같습니다. '오니스 1.5'는 122억 개의 학습 지식을 가지고 있으며, 앞으로 AI 모델 개발 방식에 큰 변화를 가져올 것으로 보입니다.

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AI 입문

Spotify pulled 50 million AI slop and spam tracks from its recommendations

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음악 스트리밍 서비스 스포티파이가 지난 1년간 AI가 만든 품질이 낮은 음악이나 스팸으로 판단되는 노래 5천만 곡(책 수만 권 분량의 정보)을 추천 목록에서 삭제했습니다. 사람의 손으로 만든 음악을 더 잘 보이도록 추천 시스템도 개선했습니다. 스포티파이는 AI 음악에 대한 사용자 불만이 줄어들었다고 밝혔습니다.

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AI 활용

Adobe Lightroom mobile can now open closed eyes in photos with a simple tap

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어도비가 어제 iOS, 아이패드OS, 안드로이드 앱에서 사진 속 감은 눈을 열어주는 기능을 발표했어요. 앱이 사람의 얼굴을 인식하면, 감은 눈을 여는 '빠른 조치' 아이콘이 사진 위에 나타나요. 이전에는 포토샵 엘리먼트에서만 가능했던 기능인데, 이제 라이트룸 앱에서도 간단하게 사용할 수 있게 됐어요.

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AI 활용

미니맥스 ‘M3.1 플래시’, 업무 자동화 성능 높이고 비용 낮춰…환각은 숙제

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중국 미니맥스가 새로운 AI 모델 'M3.1 플래시'를 출시했습니다. 이 모델은 기존 AI보다 추론 속도는 3배 더 빠르고, AI 조수(에이전트) 작업 비용은 70%나 낮췄습니다. 업무 자동화 테스트에서는 다른 유명 모델보다 좋은 성적을 냈지만, 어려운 질문에는 가끔 엉뚱한 답을 하는 문제가 있습니다.

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AI 활용

New AI models and developer tool changes #142

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Mistral社는 10월 15일, 시계열 예측에 특화된 첫 모델 'Timestral' 제품군을 공개했습니다. 가장 큰 모델(209만 개 매개변수, 학습 지식의 양)은 zero-shot 테스트에서 최고 성적을 기록했습니다. DeepSeek V4.1 Flash 1017 (Max) 모델은 5520억 개 매개변수(책 수만 권 분량의 패턴)로, 이미지와 텍스트 입력을 지원하며 100만 토큰(글을 잘게 쪼갠 조각)의 문맥을 이해합니다. GitHub CodeQL은 Xcode 27에서 일부 언어의 추적 기능을 지원하지 않아 개발에 불편이 있을 수 있습니다.

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