AI 발전, 기술 뉴스 장악: 데이터 처리부터 핵에너지, 확장 프로그램 지문 추적까지
최근 인공지능의 발전이 데이터 처리 간소화부터 온라인 개인 정보 보호에 대한 우려 제기까지 다양한 분야에서 헤드라인을 장식하고 있습니다. 여러 뉴스 매체에서 AI 기술의 빠른 발전과 잠재적 영향에 대해 집중 조명하고 있습니다.
DeepMind 출신들이 설립한 샌프란시스코 소재 AI 기업 Fundamental은 2026년 2월 5일 VentureBeat에 따르면 테이블 형식 데이터를 위한 네이티브 기반 모델인 NEXUS를 출시했습니다. 이 기술은 데이터 과학에서 전통적으로 노동 집약적인 수동 ETL(추출, 변환, 로드) 프로세스를 우회하는 것을 목표로 합니다. NEXUS는 ERP 시스템, CRM 및 재무 원장에서 발견되는 구조화된 관계형 데이터를 크게 간과한 딥러닝 혁명의 "기묘한 사각지대"를 해결합니다.
한편, MIT Technology Review는 AI 연구 비영리 단체인 METR(Model Evaluation - Threat Research)이 관리하는 그래프를 참조하여 AI 기능의 기하급수적인 성장에 대해 보도했습니다. 이 그래프는 Anthropic의 Claude Opus 4.5와 같은 새로운 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 추적하는 AI 커뮤니티의 핵심 지표가 되었습니다. 이 그래프는 특정 AI 기능이 기하급수적인 속도로 개발되고 있으며, 최근 모델 릴리스가 이미 인상적인 추세를 능가했음을 시사합니다.
Mitchell Hashimoto는 2026년 2월 5일 Hacker News에 자신의 "AI 도입 여정"을 공유하여 AI 도구를 워크플로우에 통합한 경험을 자세히 설명했습니다. Hashimoto는 "비효율적인 기간, 적절한 기간, 그리고 마침내 워크플로우와 삶을 변화시키는 발견의 기간"이라는 3단계 프로세스를 설명했습니다. 그는 챗봇 삭제, AI로 자신의 작업 재현, AI 활용을 엔지니어링하여 작업을 최적화하는 등의 단계를 설명했습니다.
다른 기술 뉴스에서는 Hacker News가 LinkedIn이 페이지를 로드할 때마다 2,953개의 Chrome 확장 프로그램을 자동으로 검색하는 관행을 문서화한 GitHub 저장소를 강조했습니다. "linkedin-extension-fingerprinting"이라는 제목의 이 저장소는 확장 프로그램 목록, 이름 및 Chrome 웹 스토어 링크를 제공합니다. 이는 LinkedIn의 데이터 수집 관행 범위에 대한 개인 정보 보호 문제를 제기합니다.
AI 외에도 MIT Technology Review는 차세대 원자력 발전에 대한 질문을 다루었습니다. 이 기사는 첨단 원자로의 연료 요구 사항에 초점을 맞추어 많은 원자로가 기존 원자로와 같이 저농축 우라늄을 사용하지 않는다는 점을 지적했습니다. 이 보고서는 또한 기업이 이러한 새로운 연료 요구 사항과 관련된 공급망 문제를 해결하는 방법에 대해서도 언급했습니다.
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