구글 AI5 오픈AI와 구글, 휴머노이드 로봇 개발로 AI와 하드웨어 융합 가속화 휴머노이드 로봇 개발의 새로운 국면: AI와 하드웨어의 융합오픈AI와 구글이 휴머노이드 로봇 개발에 본격적으로 뛰어들며 AI 기술과 하드웨어 융합의 시대를 예고하고 있습니다. 오픈AI는 AI 모델과 로봇 하드웨어의 잠재력을 탐구하는 단계에 있으며, 구글은 이미 로봇 기술 개발에 주도적으로 나섰습니다. 이 두 기술 대기업의 움직임은 AI와 로봇 공학의 결합이 곧 새로운 산업 혁명을 촉발할 가능성을 시사합니다. 오픈AI, 휴머노이드 로봇 개발의 첫걸음오픈AI는 최근 휴머노이드 로봇 개발 가능성을 검토했으며, 이는 AI 연구에서 하드웨어 영역으로 관심을 확장하려는 움직임으로 해석됩니다.파트너십과 초기 계획피규어 AI와의 협업: 오픈AI는 피규어 AI와 협력하여 AI 기반 로봇 개발을 추진하고 있습니다. 오픈A.. 2024. 12. 25. 구글의 차세대 AI 기술: 제미나이 2.0과 '딥 서치'의 혁신 구글이 차세대 AI 모델 제미나이 2.0을 출시하며, 대표 기능으로 '딥 서치(Deep Search)'를 발표했습니다. 이 기능은 AI가 사용자를 대신해 복잡한 자료를 탐색하고, 포괄적이고 읽기 쉬운 보고서를 작성할 수 있도록 설계되었습니다. 이는 AI 기술이 단순한 정보 검색을 넘어, 고급 분석과 자료 정리에까지 활용될 수 있음을 보여주는 혁신적인 발전입니다.제미나이 2.0과 딥 서치: 핵심 기능1. 고급 추론과 대규모 컨텍스트 처리딥 서치는 100만 토큰 컨텍스트 창을 지원하여 방대한 정보를 이해하고 분석할 수 있습니다. 이는 단순히 정보를 나열하는 것이 아니라, 중요한 내용을 추론하고 이를 요약하여 사용자 맞춤형 보고서로 제공합니다.2. 다단계 연구 계획사용자가 질문이나 요청을 입력하면, 딥 서치는.. 2024. 12. 13. 구글, 음성 기반 AI 채팅 서비스 '제미나이 라이브' 안드로이드에서 무료 제공 시작 구글이 최신 음성 기반 인공지능(AI) 채팅 서비스인 '제미나이 라이브(Gemini Live)'를 모든 안드로이드 사용자에게 무료로 제공하기 시작했습니다. 이는 AI 기술 경쟁에서 한 발 앞서나가기 위한 구글의 전략적인 움직임으로 해석됩니다. 특히 오픈AI가 고급 음성 모드를 아직 완전히 출시하지 않은 상황에서 구글은 선제적으로 서비스를 확대하며 사용자 경험을 향상시키고 있습니다. 제미나이 라이브란?제미나이 라이브는 지난달 구글의 '픽셀 9' 시리즈 출시 행사에서 처음 소개된 음성 기반 AI 채팅 서비스입니다. 초기에는 유료 사용자에게만 제한적으로 제공되었으나, 이제는 안드로이드 운영체제를 사용하는 모든 사용자에게 그 범위가 확대되었습니다. 이를 통해 구글은 더 많은 사용자들이 최신 AI 기술을 체험하고.. 2024. 9. 17. 구글, 혁신적인 AI 음성비서 '제미나이 라이브' 출시! GPT-4o 차별점은? 구글이 2024년 8월 13일, 새로운 AI 음성비서 '제미나이 라이브(Gemini Live)'를 발표하며 음성 인터페이스의 혁신을 예고했습니다. 이번 발표는 구글의 '메이드 바이 구글 2024' 이벤트를 통해 이루어졌으며, 제미나이 라이브는 기존 제미나이 AI에 고급 음성 기능을 추가한 버전으로, 오픈AI의 GPT-4o '고급 음성 모드'와 직접적인 경쟁을 목표로 하고 있습니다. 1. 제미나이 라이브의 주요 기능과 장점제미나이 라이브는 기존 제미나이 AI에 향상된 음성 엔진을 탑재해 사용자가 더 자연스럽고 현실적인 대화를 나눌 수 있도록 설계되었습니다. 구글은 이번 업그레이드를 통해 제미나이 라이브가 더 일관되고 감정적으로 표현력이 풍부한 대화를 제공한다고 주장했습니다. 이로 인해 사용자와의 대화에서 .. 2024. 8. 14. 구글 딥마인드, AI 훈련 속도 13배 빠르고, 10배 저렴한 ‘제스트’ 공개 구글 딥마인드가 AI 훈련의 속도를 대폭 개선하고 비용을 크게 절감할 수 있는 새로운 훈련 방법 ‘제스트(JEST)’를 공개했습니다. 이 새로운 기법은 이미지 및 텍스트 처리를 위한 멀티모달 AI 모델의 성능을 높이고 비용을 줄이는 데 초점을 맞추고 있습니다. 제스트(JEST)의 혁신적 접근일반적으로 AI 모델의 성능을 결정짓는 핵심 요인은 데이터의 품질입니다. 잘 선별된 데이터셋을 활용하면 적은 데이터로도 강력한 성능을 달성할 수 있습니다. 멀티모달 AI 모델은 이미지와 텍스트 쌍의 매핑을 최대화하고 관련이 없는 쌍의 매핑을 최소화하는 방식으로 학습합니다.기존에는 훈련 데이터를 무작위로 선택하거나, 개별 관련성을 기반으로 선택하는 방식을 사용했습니다. 반면, 제스트는 데이터를 개별적으로 선택하는 대신 .. 2024. 7. 8. 이전 1 다음
