명상, 한때 정신적 휴식 상태로 여겨졌지만, 최근 연구에 따르면 뇌 활동이 고조되는 시기인 것으로 밝혀졌다. 동시에 인공 지능의 발전이 계속해서 나타나고 있으며, 새로운 언어 모델은 기록적으로 낮은 환각률을 달성하고, 혁신적인 기술을 통해 기존 지식을 잃지 않고 새로운 기술을 학습할 수 있게 되었다. 이러한 발전은 인간 의식과 기술 혁신의 진화하는 모습을 보여준다.
몬트리올 대학교와 이탈리아 국립 연구 위원회의 연구자들은 로마 외곽의 불교 수도원에서 태국 숲 전통의 승려 12명의 뇌 활동을 분석했다. 자기뇌파도(MEG)를 사용하여, 그들은 명상이 뇌 역학을 크게 변화시킨다는 것을 발견했으며, 명상을 정신적 정지 상태로 보는 전통적인 견해에 도전했다 (출처 1).
AI 분야에서는 중국 AI 스타트업 z.ai가 최신 대규모 언어 모델인 GLM-5를 공개했다. MIT 라이선스 하에 출시된 이 오픈 소스 모델은 독립적인 인공 분석 지능 지수 v4.0에서 기록적으로 낮은 환각률을 달성했다. AA-Omniscience 지수에서 -1점을 기록한 GLM-5는 이전 모델보다 35점 향상되었으며, 지식 신뢰도 측면에서 업계를 선도했다 (출처 2). VentureBeat에 따르면, "GLM-5는 정보를 조작하기보다는 삼가는 방법을 앎으로써 구글, OpenAI, Anthropic과 같은 미국 경쟁사를 포함한 전체 AI 업계를 지식 신뢰도 측면에서 선도하고 있다" (출처 2).
한편, MIT, Improbable AI Lab, ETH 취리히의 연구자들은 자기 증류 미세 조정(SDFT)이라는 새로운 기술을 개발했다. 이 방법은 대규모 언어 모델이 기존 기능을 손상시키지 않고 새로운 기술과 지식을 습득할 수 있도록 한다. SDFT는 현대 LLM의 문맥 내 학습 능력을 활용하여 기존의 지도 학습 미세 조정(SFT)보다 지속적으로 우수한 성능을 보인다 (출처 3).
AI의 급속한 발전은 또한 우려를 낳고 있다. MIT Technology Review에서 언급했듯이, AI 에이전트는 특히 외부 세계와 상호 작용하는 도구를 갖춘 경우 위험할 수 있다. 이로 인해 Peter Steinberger와 같은 독립 개발자가 등장했으며, 그의 도구 OpenClaw를 통해 사용자는 자신만의 맞춤형 AI 어시스턴트를 만들 수 있다 (출처 4).
앱 개발을 포함한 다양한 응용 분야에서 LLM의 사용도 증가하고 있다. Hacker News 게시물에서 강조했듯이, LLM은 새로운 기능 구현을 가속화할 수 있다. 그러나 이러한 기술을 완전히 수용하기 전에 윤리적 고려 사항을 해결해야 한다 (출처 5).
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