AI뉴스 - Jev 열풍, OpenAI 해킹, Astra for Law, 구글도 드디어 해킹, Gemini 4 Pro 소문, RSI 등 transcript

제브. 요즘 엄청난 열풍인데요. 채치를 공동 발명한 분이 만드신 새로운 모델입니다. 모델을 훈련하는 새로운 방법을 개발했다고 합니다. 그래서 새로운 유형의 프론티어 AI 모델을 공개했는데 그게 바로 제V입니다. LM이 다음 단어 다음 단어로 쭉 생성하는 언어 모델이잖아요. 말 그대로. 얘는 결정을 하는 모델입니다. 그래서 결정에만 집중하다 보니까 20에서 200배 더 빠르다고 하고요. 또 40에서 최대 400배까지 저렴하다고 합니다. 심지어 출력 토크는 무료예요. 네. 일단은 얼마나 빠른지 좀 직관적으로 보여 드리면요 정도로 빠릅니다. 가벼운 모델들 있잖아요. 뭐 GPT 5.6 루나라든가 뭐 이런 가벼운 모델 대비해서도 훨씬 빠릅니다. 원리를 일단 설명드리자면 LM의 경우에는 LRM 특성상 이렇게 한 글자 한 글작씩 다음 단어 다음 단어를 추측하면서 쭉 요런 식으로 생성할 수밖에 없습니다. 그래서 요런 하나의 응답을 만드는데도 굉장히 느리죠. 근데 재부는 뭐가 다르냐? 결정만 합니다. 어전시 예오. 어떤 걸 선택할지만 결정을 합니다. 리스크 하이 로우가 있으면 하이가 몇 %다. 컴플릿 노예스가 있으면 노인지 예인지만 딱 결정을 해 줍니다. 그래서 딱 고정된 어떤 형식 중에서 결정하는 요런 방법이라고 볼 수가 있겠습니다. 결정에 엄청나게 빠른 모델인 거죠. 약간 더 세부적으로 소개를 드리자면 초이스 놀 스코어라는 세 가지 방식이 있습니다. 초이스 방식은 여러 개 중에 뭐야라고 이렇게 선택하는 거.

A B C A가 61%가 나오면 A부서 담당이다라고 이렇게 결정을 해 주는 거죠. 노은 맞아. 아니야. 예소 노를 결정하는 거. 그리고 스코어는 어느 정도야? 퍼센트로 결정하는 거. 이렇게 딱 결정하는 타입밖에 없다 보니까 훨씬 더 빠르게 진행을 할 수가 있는 거죠. 그래서 일반적인 어떤 랭귀지 처리는 당연히 LRM이 나은데 딱 결정해야 되는 거는 재브가 훨씬 빠릅니다. LRM과 비교를 했을 때 네. 요렇게 속도 차이가 어마어마하죠. GPT 5.6 테라 한참 걸립니다. 순서대로 쭉 출력을 해야 되기 때문에 한참 걸리는데 얘는 한 방에 빵하고 결정이 되죠. 구체적으로 좀 그래프로 비교해 보자면 코스트 굉장히 낮은데 정확도가 높다라는 거죠. 이런 게임플레이 같은 경우가 실시간으로 화면을 보면서 내가 총을 쏠지 뭐 뒤를 돌지 도망갈지 뭐 이런 거를 결정을 빨리빨리 해야 되잖아요. 그래서 이런 것도 빠른 처리를 할 수 있다는 거죠. 그래서 어떤 처리를 해야 될지 화면을 보고 빨리빨리 반영해서 진행을 하는 거죠. 다양한 사례들이 많이 나오고 있습니다. 조코딩 투자 자동화 보신 분들은 아시겠지만 바이셀 홀드 이런 거 결정하거나 하는 거를 이제 LM을 시켰죠. 그런 것처럼 이제 뭐 투자 자동화에도 사용할 수가 있겠습니다. 그래서 매수할지 매도할지 투자할 때이 결정만 하면 되잖아요. 가격에 따라서 바이셀 바이셀을 빠르게 결정할 수 있으니까 그러면 이제 빠른 결정을 내릴 때 좋겠죠. 그리고 또 이런 거 네. 빠르게 옷 입히는데 사용한다고 합니다. 옷 종류가 여러 개 있다고 했을 때이 중에 상이 하나, 하이 하나 뭐 이런 식으로 결정해 가지고 옷잎히 결정 뭐 이런 것도 빠르게 할 수 있다고 합니다. 흰색은 어때 하면네 흰색 옷 중에서 딱 결정을 해 주는 거죠. 캐주얼로 선택해 줘 하면은 캐주얼한 옷 중에서 딱 선택을 빠르게 하는 거죠. 그래서 어떤 선택을 하거나 예소노를 하거나 이럴 때 굉장히 빠르게 처리를 할 수가 있겠죠. 그리고 뉴스 분류하는 거. 뉴스 384개를 읽고 15개 브랜드에 대해서 어떤 스토리에 올라타야 할지 이런 거 분류하는 거가 굉장히 빠릅니다. 이렇게 다양한 뉴스가 나오면 그 뉴스가 어느 회사 뉴스인지 이렇게 분류해 주는 거 굉장히 빠릅니다. 오퍼스 같은 모델은 너무 느리죠. 얘는 결정에만 특화돼 있어서 가장 확률이 높은 걸로 싹 분류를 하는 거죠. 그리고 리플레이 영상 몇백만 개 이렇게 분석해야 되는 대용량 처리해야 될 때가 있잖아요. 그럴 때 유저가 짜증나는 클릭인지 아닌지 뭐 이런 거 전반적으로 오류의 원인을 찾는 것도 이렇게 분류를 빨리빨리 해 줄 수가 있습니다. 굉장히 많은 이런 결과들 리플레이 영상들을 빠르게 탐색을 해 가지고 어떤게 원인인지 이렇게 분류를 해 주는 걸 볼 수가 있죠. 제프로 할 수 있는 가장 또 유의미한 사례 중에 빠른 결정이 필요하니까 테슬라 풀 셀프 드라이빙 한시간도 안 돼서 제구 축했다고 합니다. 풀 셀프드라이빙이 이제 들어오는 시각 정보를 보고 빠르게 빠르게 판단을 해야 되잖아요. 네. 그래서 요거를 이렇게 어떻게 갈지 재브가 빨리빨리 판단을 내려 가지고 실제로 멈췄다가 주행했다가 할 수가 있겠죠. 예. 그래서 요렇게 자율 주행에 활용한 사례 요것도 유의미한 어떤 사례가 되지 않을까 싶습니다. 그래서 요게 어느 정도로 지금 화재냐? 셀에서도 지금 요걸 제공하고 있는데 제브는 AI 게이트의 역사상 어떤 다른 모델보다 빠르게 채택되었다고 합니다. 5.6이나 재미나이나 뭐 이런 것들 굉장히 느리게 사용량이 올랐는데 재부는 순식간에 이렇게 올랐다는 거죠. 그만큼 이제 바이럴되고 실제로 유용하다고 느껴져서 많은 분들이 쓰고 있는 상황입니다. 그래서 저도 잠깐 구현을 해 봤습니다.

API를 쓸 수가 있는데 여기에 조인 웨일리스트가 있습니다. 웨일리스트 등록하면 금방 허용이 돼요. 비트코인 차트입니다. 그거 실시간으로 불러오고 있고요. 시작을 하면 제브가 돌면서 롱숏을 결정해 줍니다. 얼마나 잘 맞추는지 보도록 하겠습니다. 오 지금 숏이라고 합니다. 진짜 떨어지는지. 어, 떨어졌다. 떨어졌다. 오, 맞았죠. 맞았죠. 그래서 롱으로 바뀌면 이제 다시 롱으로 갈아타고 딱 상승에 배팅을 하는 거죠. 어, 평균 응답이 500m예요. 0.5초만에 5초만에 결정해 가지고 롱을 딱 때릴 수가 있는 겁니다. 뭐 투자 이런 쪽에 되게 유용하지 않을까 싶어요. 그리고 요거 요즘에 무료로 제공되는 것도 있거든요. 벌셀 들어가시면 이거 무료로 쓸 수가 있습니다. 네. 저도 요거 연결해 놔서 지금 무료로 쓰고 있는데셀 AI 게이트웨이로 들어가 보시면 25일까지 무료입니다. 인풋 아웃풋 다 프리로 쓰실 수 있으니까요. 짜로 한번 이용해 보시면 좋을 것 같습니다. 근데 요거가 이제 핫하다 보니까 다른 기업들에서도 다 요런 식으로 결정에 특화된 모델들 많이 출시를 하고 있습니다. 디퓨전 잼마를 재브의 방식으로 응용해 가지고 쓰는 사례도 나오고 있는데 디퓨전 잼마라고 해서 디퓨전 방식으로 결과물을 굉장히 빠르게 생성하는 랭귀지 모델이거든요. 결정에 특화했더니 결과가 좋았다고 합니다. 네. 그래서 결과를 보면 실제랑 비교를 해 봤을 때 재브보다 더 빠르게 결정하는 것도 나왔고요. 그래서 이미 다른 모델도 충분히 빠른게 있으면 아웃풋의 형태만 딱 정해 놓으면은 이렇게 제부처럼 동작할 수 있지 않을까 싶습니다. 그 외에도 오픈 소스로도 나왔어요. 라야 직접 실행하고 학습할 수 있는 제부 오픈 소스 대안도 나왔습니다. 선택 지별 확률, 점수, 3일 확률 요것만 결정하면 되잖아요. 그래서 요런 식으로 다른 모델을 이용해서 만드는 경우가 많이 나오고 있습니다. 심지어 아파트 2.0이라서 명이라서 그냥 바로 써 먹을 수가 있겠습니다. 질문 10개를 처리할 때 질문당 7.2m세컨드니까 점미세컨드니까 엄청 빠릅니다. 아무튼 요런 식으로 오픈 소스도 많이 등장을 하고 있고 뭐 또 다른 것도 많습니다. 디스크 포크 님블 요것도 이제 로컬 타입드 디시전 결정 모델 그래서 제브랑 거의 비슷하게 성능을 낸다고 합니다. 그래서 요런 것들이 이제 워낙 많이 나오고 있는데 좀 종합해서 보자면 2일 만에 여섯 개가 나왔다고 합니다. 오픈 소스로 풀린 다양한 사례들이 나오고 있고요. 이거에 대한 성능 평가들도 이루어지고 있습니다. 제브 벤치 스코어라고 제브 모델처럼 동작하는 거에 벤치마크 점수도 나왔는데 제브가 1등이고요. 그 밑에 이제 엔. 4빌리언을 이용해서 비슷하게 재부처럼 구현한 사례. 요것도 이제 꽤 점수가 높습니다. 그리고 아까 나왔던게 이제 디퓨전 잼마를 이용한 재부도 나왔고요. 요것도 점수가 높죠. 그리고 아까 오픈 소스라도 있고. 이것도 꽤 괜찮습니다. 이런 식으로 다양한 모델들을 응용해서 재부를 만드는 경우가 많이 나오고 있습니다. 그다음에 오픈에 아스트라 4로 법률을 위한 아스트라를 따로 공개를 했습니다. 그럼 이제 이런 전문 분야들을 이제 곧 하나씩 다 정복을 해 나가지 않을까 싶습니다. 법률 관련 어떤 스타트업을 만든다라고 하면 이런 아스트라폴 로우 같은 걸 연결해 가지고 법률 데이터나 아니면 따로 본인들의 한해스를 연결해서 법률 서비스를 만들 수가 있겠죠. 일단은 미국에서 출판된 설레 판례 99.9 9% 이상을 포함하는 판례 모음을 제공한다고 합니다. 확실히 그냥 아스트라를 썼을 때보다 법률을 위한 아스트라 쓰면 훨씬 더 점수가 높습니다. 법률 업무 전반의 성능 향상이 있었다고 합니다. 네. 요렇게 이제 어떤 특정 전문 분야들도 하나씩 정복해 나가고 있는 AI의 모습입니다. 그다음에 채치T 데스크탑 앱에서 크롬 확장 프로그램 지원이 된다고 합니다.이 채치T 데스크톱 앱 쓰시는 분들은 요렇게 브라우저 있는 거 아마 써 보셨을 텐데요. 기본적으로 브라우저 관련 조작을 여기 안에서 띄워 가지고 진행을 하죠. 그런데 여기에 익스텐션도 쓸 수가 있다고 합니다. 그래서 요런 거 크롬 익스텐션 중에 이런 거 있잖아요. 패스워드 입력해 주거나 이런 거 이런 거 연결해 가지고 안에 있는 브라우저 안에서도 크롬 익스텐션을 쓸 수가 있다고 합니다. 그다음에 이번 주 대규모 출시하는게 앞두고 있었는데 그리고 데브데이를 위해 엄청나게 많은 출시를 앞두고 있다고 샘 알트만이 이렇게 트윗을 올렸어요. 요거는 좀 미뤄지긴 했습니다. 이번 주 출시할 예정이었던 기대했던 주요 상황이 다음 주로 미뤄졌다고 합니다. 그럼 이제 다음 주에 엄청난 것들이 좀 출시가 될 수 있지 않을까 싶습니다. 그래서 이거에 대한 추측도 많이 나오고 있는데 아마 제일 많이 거론되는게 그거예요. 브록보이나 아니면 메타의 뮤즈 같은 오픈 클로우 같은 제품 있죠? 컴퓨터와 함께 제공해 주는 요런 거를 이제 오픈해야 해서 할 거다라는 그런 소문이 많습니다. 그래서 아마 그 기능이 다음 주쯤에 출시가 될 수 있지 않을까 싶습니다. 근데 이게 웃긴게 지난주까지만 하더라도 다리오 아모데이가 아 이거 프론티어 속도 늦추자라고 이렇게 주장을 해 가지고 세마르트만이 아이 어그리 뭐 일로 머스크도 아이 어그리 했었던게 불과 지난주였는데 갑자기 아 출시 지금 하고 다음에 대부대이 엄청 출시합니다 하고 일론 머스크도 아 그록 4.7 곧 나온다니 뭐 이런 필을 날렸습니다. 그래 속도를 늦치자고 했지만 바로 그냥 풀악셀로 달리고 있는 AI 기업들의 모습입니다. 아이 어그리의 속뜻은 네가 늦추는 걸 동의하겠다라는 뜻이 아닐까? 그리고 9월 말에 이제 오픈 AI의 최대의 개발자 행사가 있거든요. 그래서 데브데이에 뭐가 나올지 좀 기대가 되는게 티보 이분이 이런 트윗을 남겼는데 함께 키노트 작업을 하고 있다고 합니다. 아마 데브데이 키노트겠죠. 훌륭한 내용들이 너무 많아서 연이어 쏟아내는게 터문이 없을 정도라고 합니다. 그 정도로 이제 엄청난 것들이 많이 발표가 되지 않을까 싶습니다. 진짜 풀 학세를 밟고 있습니다. 그다음에 오픈 AI가 해킹을 당했습니다. 7월 25일 날 해킹 그룹이 오픈 AI를 털었다고 하거든요. 어떻게 털었는지 자세한 좀 내용이 나와 있습니다. 이미지 업로드 기능에 코드 실행하는게 포함되 있었다고 합니다. 그래서 이미지 업로드 기능에 악성 코드를 넣고 실행할 수 있게 해 가지고 실행을 시킨 거죠. 오픈아의 커뮤니티를 통해서 뚫었다고 합니다. 여기에 이미지를 올리면 그게 코드가 실행되는 그런 취약점이 있었다고 합니다. 오픈이로 접근해서 오픈에 직원분의 어떤 계정을 뚫었다고 해요.

PT 코덱스를 이제 변경할 수 있는 권한도 얻어서 연결된 기터브에 엑세스하고 네. 그거에 PR까지 날릴 수 있는 그런 상황이 됐다고 합니다. 그래서 오픈 AI도 보안이 취약합니다. 보안을 AI 기업들은 더 신경을 써야 되지 않을까 싶습니다. 그다음에 클로드 코워크와 채팅 기능이 하나로 통합된다고 합니다. 네. 그래서 원래는 이전에 네, 요런 식으로 채팅하고 코워크가 따로따로 있습니다. 요렇게 선택하는게 사실 큰 의미가 없다라는 생각이 들긴 했거든요. 요거 선택하는 거를 그냥 통일한다고 합니다. 하나로. 몇 주 동안 프로와 맥스 사용자에게 순차적으로 배포돼서 이제는 그냥 하나의 채팅에 물어보면 코워크, 채팅 다 똑같이 동작을 한다고 합니다. 그다음에 엔트로픽이 물리적 실험으로 확장을 하고 있다고 합니다. 이게 무슨 말이냐면 생물학 연구소를 조용히 구축했다고 합니다. 아예 물리적 실험까지도 수행할 수 있도록 그 물리적인 생물학 연구소를 지은 거예요. 그래서 여기 안에서 이제 AI랑 뭐 로봇이랑 해 가지고 같이 막 생물학 실험을 하는 거겠죠. 우리는 AI를 사용해 실험실 작업의 실행을 자동화하는 초기 단계에 있습니다. 어느 정도 실험을 하려면 물리적인 공간과 막 물리적인 실제 생물학 실험을 할 수 있는 실험실이 있어야겠죠. 그것까지 이제 적용한다는 거죠. 앤트로픽은 연구소가 구체적으로 약물 발견을 위한 것은 아니라고 명확히 했으며 자세한 설명을 거부했다고 합니다. 속도 늦추자 하는게 불과 지난주 얘기였는데 생물학, 실험실, 풀학셀까지도 밟고 있는 아모데입니다. 그다음에 월스트리트 전널에 따르면 구글의 재미나이가 사이버 보안 테스트에서 세 개의 회사를 실제 해킹했다고 합니다. 구글도 뭔가 저질렀습니다. 그래서 테스트 환경에 실수로 인터넷 엑세스가 허용되어 가지고 노출된 자격 증명 사용해 가지고 3 컴퍼니를 해킹을 했다고 합니다. 원래 이런 민 많았거든요. 범죄 좀 저질러 봐 하고 찔러보던 네. 이런 민 돌았었거든요. 왜냐 구글은 조용했잖아요. 그랬더니 드디어 해킹에 성공해 가지고 구글 팀 해킹하는 걸 본 다음에 축제 분위기입니다. 드디어 우리도 해킹했어. 이제 재미나이도 나쁜 짓을 저질러서이 주목을 받는 이런 사건이 발생을 했습니다. 자세한 어떤 리포트에 따르면 뭐 이렇게 피해를 입히진 않았다고 합니다. 그다음에 제미나이 3.8 라이브와 3.8 라이브 익스텐드 think킹 요런 모델이 새롭게 등장을 했습니다. 말 그대로 라이브 모델입니다. 그래서 실시간 소통에 특화된 모델인데 굉장히 성능이 좋다고 합니다. 최근에 공개됐던 GPT 라이브 1 아스트라 보다도 높습니다.이 익스텐드 싱킹 하면 이런 추론까지도 해 가지고 더 점수가 높게 나오고요. 제미나 3.8 라이브도 괜찮게 나오는 걸 볼 수가 있습니다. 실제 데모를 보자면 이런 식으로 클릭하면서 알려줄 수도 있겠죠. 그리고 좀 더 복잡한 추론도 가능합니다. 익디드 think킹 하면은이 추론 강도를 더 높여서 심층적인 어떤 사고를 할 수가 있겠죠. 데모 하나 볼까요? 그림을 그립니다. >> 야, 또 멀티모델이 되니까 이렇게 그림 그리면서 말로 설명하면서 이걸 바로 앱으로 구현해 냅니다. 그러면 이제 이렇게 코딩까지 구현해서 앱을 만들어 주는 것도 네, 가능하다는 거죠. 그래서 음성 기반의 어떤 작업을 처리할 때 꽤 유용하게 쓸 수가 있겠습니다. 성능이 되게 잘 나왔다고 합니다. 아티피셜 아날시스 기준으로 보면 1등이라고 합니다. 스피치 투 스피치 인덱스 여기서 제미나의 3.8 라이브 익스텐드 think킹을 하니까 82.5점으로 1등을 했습니다. 그냥 3.8 라이브도 꽤 높죠. 그다음에 데미나의 4프가 굉장히 잘 나올 것이다라는 이런 추측들이 나오고 있습니다.이 아마 가짜 것 같긴 한데 요런 벤치마크 점수들이 유출돼서 돌아다니고 있습니다. 보면은 말도 안 되게 좋긴 합니다. 딥 소프트웨어 엔지니어 이거 88.7%죠. 나머지 뭐 70점대 뭐 이랬다가 갑자기 88.7까지 아스트라보다도 좋아요. 아스트라보다 다 높죠. 그런데 이게 뭐 진짜지 모르겠어요. 네. 그래도 제미나의 4 Pro에 대한 엄청난 기대감은 다 높아지고 있는 상황입니다. 이런 짤 같은 것도 많이 돌고 있습니다. 네. 그래서 현재 AI 정세는 아스트라가 엄청나게 강력한데 이제 다음 주에는 요렇게 된다라고 추측을 하고 있습니다. 기대를 해 보면 좋을 것 같습니다. 그다음에 나노바나 2.5가 출시 예정이라고 합니다. 아레나에 올라왔다고 해요. 스파이시 마요오라는 이름으로 올라왔다고 합니다. 네. 성능을 보면요 정도로 나온다고 합니다. 나쁘진 않은데. 네. 자, 아무튼 나노바나 2.5도 나오니까 아마 이미지 모델 측면에서도 좀 더 좋아지지 않을까 싶습니다. 그리고 딥마인드 인스티튜라는 곳이 출범을 했다고 하는데 요게 어떤 거냐면 이제 AGI 시대 안전과 사회 변화를 논의하는 플랫폼이라고 합니다. 우리가 이제 AGI에 다가갈수록 뭐 이런 걸 준비해야 된다라는 거죠. 그래서 진짜 AI가 되게 다가오고 있다라는 거를 이제 딥마인드 측에서는 체감하고 이런 걸 만들 거 같습니다. 그래서 구글과 딥마인드 연구자들이 AGI의 안전한 개발과 사회적 영향을 연구하고 토론하는 딥마인드 인스티튜고요. 기술 개발뿐만 아니라 일자리 경제, 정책, 인간의 가치, 제도와 거버넌스 이런 문제를 좀 진지하게 다루고 있는 상황입니다. 이런게 진짜 필요하겠죠. 이제 AJI의 시대가 되면은 많은 것들이 바뀔테니까 이걸 준비를 슬슬 시작하고 있는 거 같습니다. 그다음에 구글과 메릴랜드 대학 등에서 드림 RSI라는 요런 논문을 공개를 했습니다. 요즘에 RSI가 굉장히 주목을 받고 있잖아요. rec커브셀프 플루먼트 즉 이제 AI가 AI 스스로를 발전시켜 가지고 계속 재규적으로 AI가 스스로 발전하는 요런 단계를 RSI라고 하죠. 구글에서 공개한 거는 그 사람들이 일반적으로 생각하는 그 RSI는 아니긴 합니다.

AI 에이전트가 이제 역사적 탐색 기록에서 접비용 자기 진화를 하는 건데 어떤 거냐면 에이전트가 자는 동안의 가상으로 요거를 시뮬레이션을 돌려 가지고 다음 탐색은 좀 더 접이용으로 할 수가 있다는 거죠. 역사적 궤적에서 꿈꾸듯이 제언을 해 가지고 이제 모델 호출을 반복해 실제 코드를 실행할 필요 없이이 개선하는 방법이라고 합니다. 그래서 동시 탐색 호출 비용을 최대 162배 줄인다라고 합니다. 진짜 그 AI 모델이 셀프 임프먼트 하는 건 아니고 그냥 효율적으로 찾는 방법 중에 하나입니다. 그리고 GLM 5.3 투워드 RSI라고 해서 AI 모델이 AI 모델을 개선하는 거를 이제 어느 정도 보여준 사례를 공개를 했습니다. GLM 5.3이 GLM 5.3 플래시를 제공하는 추론 인프라를 구축하고 최적화하는데 어떻게 도움이 되었는지에 대한 블로그를 공개를 했습니다.

GLM도 이제 그 API 제공해서 추론을 제공해야 되잖아요. 근데 이게 처음에는 효율적이지 않았다고 합니다. 그래서 요렇게 효율적이지 않게 서빙이 됐는데 AI가 스스로 개선을 했다고 합니다.이 서빙 인프라를. 그래서 GLM 5.3 플래시를 GLM 5.3을 이용해서 계속 효율적으로 개선을 했더니 점점이 효율성이 올라가면서요 정도까지 올라갔다는 거죠. 그래서 이제 대용량 처리도 더 효율적으로 처리를 할 수 있었다고 합니다. 즉 GLM 모델이 GLM 모델 자체의 서빙을 더 좋게 한 거니까 네. AI가 계속 AI 스스로를 더 효율적으로 만들고 있습니다. 네. 그리고 앤트로픽에서 공개한 것도 인상적이거든요. AI가 얼마나 많은 AI 연구 배를 수행하는지 별도의 블로그를 공개를 했습니다. 그래서요 내용에 따르면 엔트로픽이 AI가 거의 자율적으로 연구를 진행한 단계의 비율이 오래들어 급격히 증가했다고 합니다. 월별로 이렇게 퍼센티지가 나타나 있는데 3월에만 해도 1%밖에 안 된다고 해요. 근데 점점 증가하더니 8월에는 26%까지 증가를 했습니다. 5개월 만에 1에서 66%로 엄청나게 올렸는데 이게 이제 AI가 자율적으로 연구하는 정도라는 거죠.이 속도가 지속된다면 내년 연구는 거의 전부를 AI가 주도하는 계산이 된다고 합니다. 이제는 AI가 연구하는 거 인간이 개입하지 않고도 거의 전부 AI가 스스로 AI를 개선한데 쓰여 가지고 AI 발전이 된다라는 거죠. 그래서 내년은 얼마나 더 자체 개선을 할지 기대가 됩니다. 그리고 3.8 옴니플래시 모델이 또 공개가 됐습니다.

Q 3.8이 되게 잘 나왔잖아요. 옴니 플래시도 되게 잘 나왔습니다. 벤치마크를 일단 보자면 비교하는게 제미나이 3.8 플래시랑 비교를 하고 있거든요. 네. 근데 웬만한 영역들에서 재미나이 3.8 플래시보다 펜 3.8 옴니 플래시가 더 점수가 높습니다. 그 외에도 펜 3.8 라이브트랜슬레 실시간 번역 모델도 공개를 했습니다. 어, 이런 식으로 거의 실시간에 맞춰서 굉장히 빠른 속도로 목소리도 바뀌어 가면서이 중국어가 영어로 번역돼서 나오는 걸 볼 수가 있죠. 어, 평균 지연 시간 2.8초에서 2.3초까지 줄였다고 합니다. 굉장히 빠릅니다. 그다음에 퀸 이미지 2.1 모델이 나온다고 합니다. 오픈 소스로 풀린다고 하는데 펜 이미지 2.0 이전 버전 꽤 잘 나왔거든요. 근데 2.1 버전이 또 새롭게 나오니까 이제 다운 받아서 누구나 내 컴퓨터에서 공짜로 돌릴 수 있는 이런 이미지 모델이 또 새롭게 등장을 합니다. 그다음에 미니맥스에서 미니맥스 코드 CLI를 공개를 했습니다.

CLI가 뭐 클로드 코드 CLI 아니면 뭐 코덱스 CLI 이런 것처럼 어떤 모델을 감싸는 코딩에 특화된 하네스죠. 근데 이제 미니맥스에서도 이걸 만들어서 이걸 오픈 소스로 공개를 했다고 합니다. 프론티어 하네스 이발에서 보면은 일단 점수는 높습니다. 다른 뭐 클로드 코드나 코덱스보다도 훨씬 더 잘 돼 있다고 주장을 하고 있습니다. 한스를 직접 구축하고 싶은 분들은 요런 거 참고해 가지고 구축해 봐도 좋겠죠. 그다음에 10센트 AI에서 브라우저 스킬 또 오픈 소스로 공개를 했습니다. 에이전트와 브라우저 사이에 다리 역할을 할 수 있는 그런 오픈 소스라고 합니다. 이미 사용하고 있는 브라우저 있잖아요. 거기에 붙어 가지고 이미 브라우저에 로그인 돼 있으니까 거기서 바로 작동하고 그래서 이렇게 에이전트가 직접 뭔가 호출할 때 도움을 줄 수 있다고 합니다. 브라우저 조작을 할 때 클로드코드, 코덱스, LMS 이런 거 이용해서 브라우저 스킬 연결하면 내 브라우저를 조작해 볼 수가 있겠습니다. 그다음에 퀴 AI라는 곳에서 L2라는 모델을 공개를 했습니다. 벡터 그래픽을 생성하는 AI 모델인데 미전 버전도 꽤 좋았거든요. 네. 얘로 2.0 새롭게 공개가 됐습니다. 그래서 어떤 걸 만들 수 있냐? 요런 거. 어, 요런 벡터 이미지 있잖아요. 마치 설명서에 나오는 요렇게 일러스트 같은 요런 이미지. 네. 요것도 만들 수가 있다고 합니다. 아이콘, 뭐 테크니컬 드로잉. 야, 이런게 되게 종교하게 나온다고 합니다. 오, 이렇게 SVG 코드로 만들거든요. 그래서 이렇게 벡터입니다. 벡터. 이런 거를 이제 만들어 낼 수 있다고 합니다. 그래서 뭔가 티셔츠 뭐 그래픽 디자인하거나 굿즈에 들어갈 뭐 이렇게 벡터 이미지 만들 때 유용할 것 같아요. 한번 써 보도록 하겠습니다. 로고 오브 조코딩. 오, 괜찮나요? 요렇게 조코딩 로고를 요런 식으로 만들어 줬습니다. 자전거 타는 SVG도 한번 시켜 보도록 하겠습니다. 오, 이렇게 야, 이거 벡터 이미지입니다. 벡터 괜찮죠? 배경도 이렇게 다양하게 만들어 주고 산도 나오고 아무튼 SVG 잘 만들어 준 걸 볼 수가 있습니다. 그다음에 뮤즈 공개하고 좀 핫한데 개발자들이 뮤즈 커넥터를 구축할 수 있도록 엑세스를 개방한다고 합니다. 그래서 뮤즈가 뭐냐? 그록봇이나 오픈 클로우 헤르메스 같은네 그런 AI 에이전트를 제공하는 메타의 AI 에이전트입니다. 요런 식으로 여러 가지 AI 에이전트를 돌리는 컴퓨터까지 제공을 해 가지고 실제로 어떤 컴퓨터를 빌려서 작업할 수 있는 이전에는 뭐 맥미니를 한대 구입하고 여기에 뭐 오픈 클로나 헤르메스 에이전트를 설치해서 그 컴퓨터 한 대를 장악하고 썼다면이 서버까지 제공해 주는 개념이죠. 얘는 아마 이게 이제 오픈해 아이도 곧 출시를 한다고 해요. 이런 기능을 뮤즈도 그렇고 이제 그록봇도 그렇고 다 이런 흐름으로 가고 있는 거 같습니다. 메타가 일단이 시장을 빠르게 먹으려고 확장을 하고 있습니다. 네. 여기서 이제 커넥터가 새롭게 활성화된 거라고 합니다. 즉 개발자들이 직접이 API 커넥터를 만들 수가 있는 거예요. 그럼 사람들이 뮤즈를 쓰다가 내 API랑 연결해서 제품을 쓸 수 있게 만든 겁니다. 노션이랑 오픈 테이블 이런 거 식당 예약하는 거 이런 것도 연결되고 얘는 결제하는 거죠. 이런게 다 연결이 돼 가지고 메신저로 그냥 어떤 일을 시키면 예를 들어 식당 예약해 줘 하면은 오픈 테이블랑 연기해서 식당 예약해 주고 노션이랑 연기해서 내 회사 노션 계정에 어떤 글을 써 주고 이런 거를 이제 하나의 에이전트로 연계해 가지고 쓸 수 있게 만드는 거죠. 그리고 세그먼트 에니싱 모델 3.1 버전이 이제 메타 모델 API에서 사용할 수 있게 공개가 됐다고 합니다. 요런 식으로 어 이미지 영상 이런 데서 특정 인물 특정 사물 이런 것들을 골라낼 수 있는 거죠. 그래서 뭐 물고기 골라줘 하면 요런 식으로 지정해 가지고 고를 수가 있는데 그러면 특정 원하는 물체를 딱 따로 따 가지고 분리를 하거나 할 때 유용하게 쓸 수가 있겠죠. 그다음에 본사이 2 27빌리언 펜 3.8 27빌리언 모델을 압축을 했는데 전체 정비들 모델 크기를 아홉배 이상 줄였는데 종합 벤치마크 성능을 98.2% 2% 유지했다고 합니다.

Qu엔 3.8 27빌리언이랑 비교를 했을 때 거의 변화가 없어요. 그래서 굉장히 압축을 많이 했는데도 성능적으로 안 줄이었다고 합니다. 어떻게 했냐면 원래는 파라미터들이 다 숫자로 소수점 엄청 길게 나와 있거든요. 그거를 이제 -1 0 1로 줄였다고 합니다. 그러면 이제 더 단순해지니까 그다음에 스페이스 X AI에서 그록 보이스 트랜스크라이브 2.0 모델을 공개를 했습니다. 스피치투 텍스트 음성이 들어오면 그걸 텍스트로 바꿔 주는 거죠. 2.0 모델입니다. 1.0보다 두 배 더 정확하다고 합니다. 스크라이브 V2레븐 랩스거죠. 뮤즈 보이스 요것도 최근에 나왔는데 이거 대비해서 또 더 좋다고 합니다. 가격은 더 저렴하면서 성능이 훨씬 좋게 잘 나왔습니다. 그래서 회의록이나 뭐 이런 바다쓰기 앱 같은 거 만들 때 요런 거 고려해 봐도 좋을 것 같습니다. 그다음에 뉴럴 링크에서 새로운 영상을 공개를 했습니다. 언어를 이제 생각하면 여기 뇌파가 나오는데 I love you. >> 네. 그래서 이분이 이렇게 생각하는 뇌파를 읽고 스피킹으로 아이브유라는게 딱 나왔죠. 이제 생각을 읽어서 실제로 음성까지 출력할 수 있는 네. 요런 단계까지 됐다고 합니다. 그러면 이제 뭔가 언어 기능이 어려우신 분들은 이런 뉴럴 링크 연결해 가지고 실제 대화도 해 볼 수가 있겠습니다. 그다음에 제너레이티브 월드 시뮬레이션 모델이 공개가 됐는데요. 두 가지 모델이 있습니다. 다오는 공유 세계의 상태와 역학을 계산하고 정은 각 관찰자의 1인칭 경험을 생성한다고 합니다. 그래서 요렇게 같이 융합해 가지고 두 개가 월드 모델을 만드는데 어 이게 성능이 괜찮다고 합니다. 원 이벤트 디프런트 익스피리언스가 가능하다고 합니다. 즉 지금 남녀가 이렇게 걸어가는 장면을 월드 모델로 생성을 하는데이 남자의 시선, 여자의 시선 그리고 3인칭 시점 이런 것들 한 번에 요렇게 만들 수 있다고 합니다. 신기하죠? 월드 모델도 점점 발전을 하고 있습니다. 1인칭도 되고 음성 대화도 되고 진니 3보다도 좋아요. 텍스트 기반 제어도 되고 아무튼 월드 모델도 점점 발전하고 있습니다. 그다음에 피규어 AI 헬릭스 2.5 새로운 모델을 출시를 했습니다. 베이에리어의 30채 주택을 임대했다고 합니다. 그래서 로봇들은 추가 훈련 없이 조용한 작업을 시작했습니다라고 할 정도로 이제 헬릭스 모델이 새로운 환경에서도 적응해 가지고 일을 할 수 있다는 거죠. >> [음악] >> 어, 처음 보는 것도 이렇게 작업을 할 수 있다고 합니다. >> 어, 이렇게 내려오다가 다시 일어나서 방향을 바꿔서 주어가는 것도 할 수가 있죠. 처음 보는 침대도 어 이렇게 잘 길 수 있다고 합니다. 처음 보는 상황에서도 제로샷 이제 예시 없이도 적응해 가지고 이제 집안일을 할 수 있는네 그런 모델이라고 합니다. 그래서 로봇도 계속 발전을 하고 있습니다. 그다음에 오디세이라는 곳에서 기초 월드 모델을 위한 큰 도약인 오디세이 3를 공개한다고 합니다. 요게 어떤 거냐?이 이 모델은 로봇을 제어하고 휴먼노이드를 구동하며 자동차를 운전할 수 있다고 합니다. 기초 월드 모델을 활용해서 요걸로 이런 것들을 시뮬레이션 돌려서 수행을 할 수가 있다는 거죠. 월드 모델을 이용해서 컨트롤 로봇 하는 거 할 수 있다고 하고요. 휴먼노이드 로봇도 오 자율 주행도 야 월드 모델로네 아무튼 월드 모델이 이제 세상의 원리를 이제 다운 프레임 다운 프레임을 예측하는 거니까 그걸 이용해서 이런 다양한 일들을 할 수 있다는 거죠. 그다음에 틸톤이라는 분이 포토샵 같은 이미지 에디터를 만들었는데 컴포지터라는 요런 앱을 만드셨습니다. 어도기가 좀 비싸니까 아 이거 직접 만들지 뭐 해가지고 직접 본인이 그냥 포토샵 비슷한 걸 만든 겁니다. 근데 이제 무료로 풀었어요. 그래서 누구나 다운받아서 쓸 수가 있습니다. 기터브 들어가시면 맥에서 돌아가는 포토샵 대안인데 놀랍게도 앱 전체가 12MB밖에 안 된다고 합니다. 그래서 포토샵은 확실히 그 레거씨가 쌓여 가지고 점점 무거워졌을 거잖아요. 근데 얘는 이제 포토샵에 있는 웬만한 레이어 기능이나 뭐 다양한 기능들이 제공을 하는데도 12MB밖에 안 됩니다. 놀랍죠? 심지어 MIT 라이센스니까 요거 갖다가 변형해 가지고 직접 팔아도 됩니다. 그다음에 앤드르용 교수님께서 AI 엔지니어링 스킬즈 맵이라는 거를 공개를 했습니다.이 AI 시대 엔지니어는 뭘 해야 되는가? 어떤 능력이 필요한가에 대해서 이렇게 글을 쓰셨습니다. 요런 능력이 필요하다고 합니다.

AI 시대 뛰어난 개발자는 주어진 명세를 구현하는 사람이 아니라 무엇을 만들지 결정하고 끝까지 만들어 낸 사람이다라고 요약을 해 볼 수 있겠는데요. 일단 왜 이렇게 바뀌냐? 이분들이 원래는 역할이 나눠져 있으니까 PM이 이제 설계를 하고 디자이너가 디자인을 해서 어떤 걸 만들지 다 결정하면 개발자들은 결정된 걸 구현하는 역할이 이제 약간 전통적인 옛날 방식이었습니다. 그런데 이제이 경계가 무너지고 있습니다. 개발자가 PM의 지시를 기다리기보다 직접 제품 방향을 판단하고 프로 타입을 만들고 사용자 반응을 확인하며 다음 행동을 결정할 수 있다는 겁니다. 직업간의 경계가 다 흐려지면서 어떻게 보면 역할이 이제 다 통일돼서 혼자 다 하는 방향으로 가고 있는 거 같아요. 그래서 핵심 영량네 가지라고 합니다. 개발 루프 주도 만들기 피드백 판단 다시 만들기 이거를 빠르게 반복할 수가 있어야 된다고 합니다. 이건 이제 혼자서 결정해서 빠르게 빠르게 해야겠죠. 왜냐면 이제는 이런 역할 분리된게 아니라 혼자서도 다 할 수 있는 상황이 됐기 때문에 그리고 제품 결정 능력이 중요하다고 합니다. 개발자가 PM이 될 필요는 없지만 명세 없는 부분을 스스로 판단할 수 있어야 합니다. 그리고 소통과 리딩 중요하다고 하고요.

AI로 이건 가능하고 아직 어렵다를 설명하면서 조직의 방향을 잡는 역할 그리고 높은 주도성과 오너십 가장 강조되는 부분 윗사람이 정확한 요구 사항을 줄 때까지 기다리지 않고 문제 발견 기회 판단 해결책 제한 직접 실행 결과 측정 요거를 스스로 할 수 있어야 되죠. 당연한 소리지만 AI 시대 인재상 어떻게 만들 것인가에 집중했다면 이제 무엇을 왜 만들 것인가까지 담당하게 된다는 이야기라고 합니다. 그래서 종합해 보자면 AI 시대 인제는 AI 활용 능력, 개발 능력, 제품 감각, 사용자 이해, 비즈니스 감각, 커뮤니케이션, 강한 실액 오너십까지 있어야 된다고 합니다. 사실 이거를 다 할 줄 안다 그러면은 사실 이거는 뭐 개발자라고 부르기보다 요렇게 할 수가 있겠죠. 1인 창업을 하는 거랑 똑같지 않을까? 그래서 이제 AI 시대 인재가 그냥 1인 창업을 할 수 있는 사람이 AI 시대 인재가 되는 거 같아요. 그래서 조코딩의 바이브 코딩 1인 창업을 보시면 혼자서도 AI 도구를 활용해서 직접 서비스를 만들고 구현을 하고 1인 창업을 할 수 있는 능력을 기을 수 있게 됩니다. 공짜로 지금 3세시간 영상도 공개되어 있으니까요. 그리고 이거 소상공인 지식 배우터 가면은 전자 도서관에서 꼭 공짜로 전자책도 보실 수 있고요. 세시간짜리 꼭짜로 공개되 있으니까 요거 영상 보시면 앤드르 교수님께서 말씀하신이 AI 시대 인재가 되실 수가 있겠습니다. 직접해서 뭔가 구현하셨다. 조코 헌트에 올려 주시면 매주 1등하는 거 소개해 드리고 있는데 이번 주 1등 냅다가 1등을 하셨습니다. 어 축하드립니다. 무지출 챌린지 가게부를 만드셨습니다. 그래서 무지출 챌린지 할 때 어 가게부를 이렇게 해 놓을 수 있는 앱인 거 같습니다. 돈을 얼마까지 써도 되는지 먼저 알려주는 하루 예산에 가게부 쓰기 싫은데 돈은 아껴야 하는 사람들을 위해서 이렇게 만들었다고 합니다. 파이팅입니다. 이런 거 직접 만들고 싶으신 분들은 조코딩의 1인 창업 보시면은 직접 만드실 수 있습니다. 시청해주신 분들 감사드리고요. 좋아요 안 누르신 분들 좋아요 한 번씩만 꼭 부탁드리겠습니다. 그러면 다음 주에 더 유익한 소식으로 찾아뵙겠습니다. 감사합니다. 뒤집 [음악] 디지털 너마 나의 사랑은 디지털