미국 정부가 SK텔레콤의 중국 연루 의혹을 제기하며 앤스로픽의 AI 모델 접근 차단을 요구했습니다. 이에 따라 앤스로픽은 미토스와 페이블 5 모델의 운영을 중단했습니다. 이번 사태는 AI 기술의 국가 안보적 중요성이 기업의 파트너십 검증에 미치는 영향을 보여줍니다.

앤스로픽이 개발 도구인 클로드 코드에 아티팩트 기능을 추가했습니다. 개발 팀은 코딩 세션 결과를 실시간 웹 페이지로 공유하며 협업 효율을 높일 수 있습니다. 현재 클로드 팀 및 엔터프라이즈 고객을 대상으로 베타 서비스를 제공합니다.

오픈에이아이가 새로운 지피티-5.5 인스턴트 모델을 통해 의료 상담 정확도를 대폭 높였습니다. 전 세계 의료진의 검수를 거쳐 오류 비율을 71퍼센트 낮췄으며, 의료 특화 서비스를 확대하고 있습니다.

허깅페이스가 인공지능 에이전트의 작업 효율성을 측정하는 새로운 벤치마크 도구를 공개했습니다. 에이전트가 소프트웨어를 효과적으로 구동하도록 라이브러리 설계 방식을 개선하는 것이 핵심입니다. 정답 여부뿐만 아니라 토큰 사용량과 오류 발생률 등 경로 효율성을 평가합니다.

인공지능 모델 학습 시 저비용 고효율을 달성하는 매개변수 효율적 미세조정 기술을 살펴봅니다. 특정 기법에 편중된 시장 상황을 분석하고 객관적인 성능 검증의 중요성을 제시합니다.

기업용 AI 에이전트가 외부 검색을 수행할 때 발생하는 정보 유출 위험인 모자이크릭스를 분석합니다. 허깅페이스와 서비스나우는 이를 방지하기 위한 새로운 강화학습 기법을 제시했습니다.

미국 연방에너지규제위원회가 인공지능 데이터센터와 반도체 시설의 전력망 연결을 가속화하는 새 정책을 발표했습니다. 대규모 전력 수요처의 능동적인 참여를 유도해 전력망 효율을 높이고 산업 경쟁력을 강화합니다.

오픈에이아이가 기업용 챗GPT 엔터프라이즈 고객을 대상으로 지출 관리 도구와 사용량 분석 기능을 새롭게 선보였습니다. 이번 업데이트는 기업의 인공지능 활용 규모 확장을 지원하고 예산 운영의 효율성을 높이기 위해 마련되었습니다.

홍콩중문대학 등 공동 연구진이 보이지 않는 과거 정보를 추론하고 행동하는 다중모달 거대언어모델(MLLM)의 능력을 평가하는 RNG-Bench를 발표했습니다. 이 연구는 모델이 단순히 현재 상황을 인지하는 것을 넘어, 과거 관측을 재구성하여 복잡한 게임 환경에서 의사결정을 내리는 능력을 측정합니다.

연구진은 확산형 거대언어모델(dLLM)을 위한 새로운 자기 증류 학습 기법인 d-OPSD를 제안했습니다. 기존 방식과 달리 미래 정보를 활용하는 방식으로 학습 효율을 10배가량 높였습니다.