AI 기술 발전은 빠르게 진화하고 있으며, 새로운 기술이 등장하고 기존 기술이 개선되고 있습니다. 최근 개발에는 AI 메모리 아키텍처의 획기적인 발전, 사기 탐지에 AI 적용, 실험적인 AI 플랫폼의 부침 등이 포함됩니다.
주목할 만한 발전 중 하나는 Mastra가 개발한 오픈 소스 기술인 "관찰 메모리"입니다. 이 기술은 AI 에이전트 비용을 10배 줄이고 긴 컨텍스트 벤치마크에서 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템보다 뛰어난 성능을 보일 것으로 기대됩니다. VentureBeat에 따르면, 이 새로운 접근 방식은 동적 검색보다 지속성과 안정성을 우선시하여, 팀이 단기적인 챗봇에서 장기 실행형, 도구 중심 에이전트로 전환함에 따라 기존 시스템의 한계를 해결합니다.
동시에, AI는 실용적인 응용 분야에서도 발전을 이루고 있습니다. Mastercard의 Decision Intelligence Pro (DI Pro) 플랫폼은 정교한 AI 모델을 사용하여 개별 거래를 분석하고 수 밀리초 내에 사기 행위를 식별합니다. VentureBeat에 따르면, 이 시스템은 Mastercard의 네트워크가 연간 약 1,600억 건의 거래를 처리하고, 피크 시간대에는 초당 최대 70,000건의 거래가 발생한다는 점을 고려할 때 매우 중요합니다. Mastercard의 EVP인 Johan Gerber는 각 거래와 관련된 위험 평가에 플랫폼의 초점을 맞췄습니다.
실험적인 AI 플랫폼 분야에서, 봇을 위한 소셜 네트워크인 Moltbook은 빠르게 주목을 받았지만 곧 잊혀졌습니다. 1월 28일에 출시된 Moltbook은 AI 에이전트가 상호 작용하고 정보를 공유할 수 있도록 했습니다. 일부는 이를 유용한 AI의 미래를 엿보는 기회로 보았지만, 다른 사람들은 더 비판적이었습니다. MIT Technology Review의 AI 수석 편집자인 Will Douglas Heaven은 이 플랫폼을 포켓몬에 비유하며, 그 매력이 변혁적이기보다는 일시적이라고 암시했습니다.
OpenClaw라는 무료 오픈 소스 LLM 기반 에이전트를 활용한 이 플랫폼은 빠르게 입소문을 탔습니다. 그러나 MIT Technology Review가 지적했듯이, 이 플랫폼은 암호화폐 사기로 넘쳐났고, 많은 게시물이 실제로 사람이 작성한 것이었습니다.
다른 소식으로는, 한 개발자가 GPT-OSS-120B에게 Google Lens와 OpenCV를 사용하여 "보는" 법을 가르쳤습니다. 이를 통해 텍스트 전용 모델이 이미지에서 객체를 식별할 수 있게 되었으며, 기존 AI 모델에 시각 기능을 통합할 수 있는 가능성을 보여주었습니다. 개발자는 OpenCV를 사용하여 이미지에서 객체를 찾고, 잘라내어 Google Lens로 식별을 보냈습니다. Hacker News에 따르면, GitHub 및 PyPI에서 사용할 수 있는 이 프로젝트에는 Google 검색, 뉴스, 번역 등 17개의 도구가 포함되어 있습니다.
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