Ai Training

Anthropic은 RSI(재귀적 자기 개선), 즉 AI가 스스로를 충분히 잘 훈련시켜 급격한 능력 가속을 촉발할 수 있게 되는 지점에 근접했다고 경고했다. 이 회사는 이 이정표를 중대한 안전 함의를 지닌 임계점으로 규정했다.

AI 안전 • TechCrunch AI

CCID는 중국의 AI 추론 데이터가 처음으로 훈련 데이터를 추월했다고 보고했으며, 해당 기관에 따르면 6월 기준 일일 토큰 호출량이 175조 건을 넘어 2024년 초 수준의 1,000배 이상이라고 밝혔다.

산업 데이터 • Pandaily

Tutor • Series B

프런티어 로봇 파운데이션 모델을 훈련하고 AI 창고 로봇을 만드는 Tutor가 a16z가 주도한 7,500만 달러 규모의 시리즈 B 투자를 유치해 총 투자액이 1억 1,700만 달러에 달하게 되었다.

Bites • Series A

AI 도구로 WhatsApp, SMS, Slack 및 기타 채널을 통해 일선 근로자에게 맞춤형 교육을 제공하는 Bites가 PeakSpan이 주도한 4,000만 달러 규모의 시리즈 A 투자를 유치했다.

MIT 연구진은 OpenAI의 GPT-6 Astra가 전통적인 훈련 없이 다른 AI 모델의 가중치를 읽고 다시 쓸 수 있음을 입증했으며, 가중치의 0.016%만 변경하여 Qwen 모델의 수학 정확도를 7.9%에서 48.1%로 끌어올렸다. 이 접근법은 AI 최적화를 단순화할 수 있지만, 기사는 여전히 명확한 한계에 부딪힌다고 지적한다.

Research • The Decoder

DeepSeek는 업계 소식통을 인용한 STAR Market Daily에 따르면 차세대 V5 모델을 Huawei Ascend 칩으로 훈련할 계획이라고 보도되었다. 보도된 계획은 Ascend의 역할을 추론에서 새 모델의 컴퓨팅 집약적 훈련으로 확장할 것이다.

Infrastructure • TechNode

Ricursive Intelligence는 에이전틱 코딩에서 새로운 미국 오픈 웨이트 최고 수준을 달성했다고 밝힌 Ripple-65B Preview를 공개했다. 이 연구소는 자체 훈련 및 서빙 플랫폼에 맞게 아키텍처를 최적화하여 모델을 처음부터 훈련했다.

Models • Hacker News

NYU와 UT Austin의 새로운 연구는 최첨단 AI 모델이 체계적으로 과도하게 사용하는 여섯 가지 언어 패턴을 식별했으며, 이로 인해 인간이 읽기에 피로감을 느끼게 됩니다. 연구자들은 이를 정확성을 가독성보다 우선시하는 코드와 수학에 대한 훈련 때문이라고 설명합니다.

AI 연구 • The Decoder