첫 번째로 확인된 추세는 지속적 학습으로, 기존 지식을 손상시키지 않으면서 AI 모델에 새로운 정보를 가르치는 과제를 해결합니다. "재앙적 망각"으로 알려진 이 문제는 전통적으로 이전 데이터와 새로운 데이터를 결합하여 모델을 재학습하는 방식으로 해결되었습니다. 그러나 이 접근 방식은 종종 비용이 많이 들고 시간이 오래 걸리며 복잡하여 많은 조직에서 접근하기 어렵습니다.
VentureBeat는 AI 모델 업데이트를 위한 보다 효율적이고 접근 가능한 방법을 가능하게 하는 지속적 학습의 획기적인 발전을 예상합니다. 이를 통해 기업은 변화하는 데이터와 진화하는 비즈니스 요구에 AI 시스템을 보다 쉽게 적응시킬 수 있습니다.
이 보고서는 초점이 모델 자체의 순수한 지능에만 집중하는 것이 아니라 AI 모델을 중심으로 시스템을 엔지니어링하는 쪽으로 이동하고 있음을 강조합니다. 나머지 세 가지 추세는 소스 자료에 포함되지 않았습니다.
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AI 심층 분석
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2026년에는 효율적인 소규모 AI 모델이 현재의 대규모 언어 모델에 도전하고, 희귀 질환에 대한 유전자 편집 치료법이 발전할 것으로 예상됩니다. 포보스에서 샘플을 수집하는 임무 또한 중요한 이벤트가 될 것이며, 트럼프 행정부 하의 미국 과학 정책 변화는 과학계에 상당한 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.
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로 칸나 의원은 법무부의 엡스타인 파일 공개 지연을 비판하며, 법무부가 이미 알려진 문서의 양과 엡스타인 파일 투명성 법안 도입을 고려했을 때 더 잘 준비했어야 한다고 강조했습니다. 칸나 의원은 더 우려스러운 문제는 법무부가 적극적으로 보류하고 있는 문서들이라며 더 큰 투명성이 필요함을 시사했습니다. 이 상황은 대규모 데이터 세트 관리의 어려움과 정부 투명성 이니셔티브에서 사전 계획의 중요성을 강조합니다.
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