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AI 심화

Space Bunny was MiniMax M3.1 Flash. 428B-A23B, weights drop Thursday

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AI 모델 '스페이스 버니'는 '미니맥스 M3.1'이라는 이름으로 돌아왔습니다. 이 모델은 오픈루터에서 10일 동안 1위를 차지했던 모델로, 10월 5일에 사라졌습니다. 10월 23일 API를 통해 출시되었으며, 총 428억 개의 학습 지식(매개변수) 중 23억 개가 활성화되어 있습니다. 텍스트, 이미지, 동영상 처리가 가능하며, 사용량에 따라 토큰당 0.15달러에서 0.6달러가 부과됩니다. 자동화 벤치마크에서는 '오퍼스 5'보다 성능이 좋지만, 터미널 벤치마크에서는 뒤쳐집니다.

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AI 활용

텐센트, 챗봇마다 따로 저장하던 AI 메모리 통합...클로드·챗GPT 등에서 공유

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텐센트가 여러 AI 챗봇의 기억을 하나로 연결하는 오픈소스 기술을 공개했습니다. (2024년 5월 16일) 이 기술은 챗봇마다 따로 저장되던 대화 기록을 하나로 묶어, 다른 챗봇을 사용해도 이전 대화 내용을 이어갈 수 있게 해줍니다. 마치 여러 앱을 쓰면서도 정보가 이어지는 것처럼 편리해지는 것이죠.

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AI 활용

엘로리안, 시각 추론 AI ‘글림프스’ 공개…일부 평가서 아스트라 앞서

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AI 기업 엘로리안이 이미지와 영상을 보고 추론하는 AI 모델 '글림프스'를 공개했습니다. 자체 평가에서 과학 차트 분석, 물체 세기 등 일부 과제에서 GPT-6 아스트라보다 성능이 좋았습니다. API와 채팅 인터페이스로 제공되며, 그림의 특정 부분을 확대하거나 영상을 다시 보면서 판단을 수정하는 방식이 특징입니다.

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AI 입문

AI Proved the Quasi-Riemann Hypothesis. What Happens Now?

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AI가 복잡한 수학 문제인 ‘거의 리만 가설(원문에 구체적 데이터 미제시)’을 증명하는 데 성공했습니다. 이 가설은 소수(2, 3, 5처럼 1로 나누어지지 않는 수)의 분포를 예측하는 중요한 문제입니다. AI는 기존의 복잡한 수식 계산 대신 패턴을 발견하는 방식으로 문제를 해결했습니다. 이번 성과는 수학 연구 방식에 큰 변화를 가져올 수 있으며, AI가 수학 분야에서 새로운 가능성을 열었다는 평가를 받습니다.

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AI 심화

MiniMax M3.1 Flash released, Space Bunny was an early version, weights Oct 23

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AI 스타트업 MiniMax가 M3.1 Flash라는 새로운 AI 모델을 공개했습니다. 이 모델은 이전 'Space Bunny' 모델의 개선 버전으로, M3 모델 대비 3분의 1 가격에 3배 빠른 속도를 자랑합니다. Automation-Bench에서는 62%의 성능을 보였으며, API 사용료는 입력 100만 토큰당 0.15달러입니다. 100만 토큰(책 수만 권 분량)의 기억 용량을 가지고 있으며, 10월 23일에 모델 가중치가 공개될 예정입니다.

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AI 입문

트럼프 행정부, 연방기관 시스템서 中 '딥시크' AI 모델 퇴출

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미국 트럼프 행정부가 딥시크(DeepSeek)라는 중국 AI 기업의 모델을 정부 기관 시스템에서 퇴출했습니다. 딥시크는 거대 언어 모델(LLM, 텍스트 생성 AI)을 개발하는 회사로, 이 모델이 정부 보안에 위협이 될 수 있다는 우려 때문입니다. 이번 조치는 정부 기관의 데이터 보안 강화 움직임의 일환으로 보입니다.

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AI 활용

Building an AI assistant that negotiates appointments and bookings for you

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개발자들이 AI 비서를 만들어 약속 잡기처럼 귀찮은 일을 대신 처리하게 합니다. 이 AI 비서는 사용자의 캘린더와 연동하여 약속 시간을 정하고, 다른 사람과의 조율도 알아서 해줍니다. GitHub에서 관련 코드를 공개되었으며, 현재는 초기 단계입니다. 원문에 구체적 데이터 미제시

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AI 활용

Show HN: ApolloOffice – Local AI workers that turn GitHub issues into tested PRs

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개발자 ApolloOffice는 깃허브 이슈를 자동으로 해결하고 수정 코드를 제안하는 AI 서비스입니다. 현재 macOS, Linux, Windows에서 사용할 수 있으며, ArtCraft 프로젝트에 기여하여 5일 만에 상위 10명 안에 들 정도로 높은 효율을 보였습니다. 총 361개의 수정 제안 중 234개가 채택되었으며, 하루 평균 51개의 수정 제안을 처리합니다. (원문에 구체적 데이터 미제시)

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