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발행 시간순

구글 클라우드와 엔비디아는 NVIDIA Vera Rubin 인프라의 정식 상용화를 발표했습니다: A5X 인스턴스가 출시되었으며, 대규모 강화학습과 에이전트 추론에 중점을 두고 있습니다.

구글 클라우드와 엔비디아는 베라 루빈 아키텍처 기반의 A5X 인스턴스를 내달부터 정식으로 상용화한다고 발표했으며, 초기 단계에서는 미국을 대상으로 서비스를 제공하고 이후 유럽으로 확대할 예정입니다. 이 플랫폼은 NVL72 GPU, ConnectX-9 SuperNICs, Virgo 네트워크 및 4세대 액체 냉각 기술을 통합하여, 대규모 강화 학습과 생성형 에이전트 추론 등 고밀도 컴퓨팅 환경에 특화되어 설계되었습니다.

진행 상황 및 관련 보도

NVIDIA가 Kumo Forecast를 발표했습니다: 사전 훈련된 시계열 표현, 과거 패턴 검색 및 해석 가능성을 통합한 다변량 예측 모델

NVIDIA는 오픈소스 시계열 예측 모델인 Kumo Forecast(구 NV-Tesseract Forecasting)를 출시했습니다. 이 모델은 MOMENT-1-large Transformer 아키텍처를 기반으로 하며, 직접 예측과 도메인 인식 표현 및 검색(DARR)의 두 가지 경로 추론을 지원하고, 모델 구조를 수정할 필요 없이 내장된 해석 가능성 프레임워크를 탑재하고 있습니다.

진행 상황 및 관련 보도

GPT-OSS-20B 다중언어 추론 미세조정 실험: SFT는 초보자 수준의 행동 습득을 가능하게 하며, GRPO는 확률 헤드 공간이 존재할 때에만 효과적으로 성능을 향상시킨다.

AWS 팀은 Amazon SageMaker HyperPod에서 GPT-OSS-20B를 대상으로 다국어 추론 미세조정 실험을 수행했으며, LoRA 기반의 효율적 파라미터 미세조정을 적용했습니다. SFT는 영어·프랑스어·독일어·스페인어·이탈리아어 등 5개 언어에 대한 추론 정확도를 22%에서 100%로 끌어올렸지만, 답변 언어의 정확도는 62%에 그쳤습니다. GRPO는 이를 바탕으로 답변 언어 정확도를 70%까지 추가로 개선했으며, 추론 언어 성능에는 별다른 손상을 주지 않았습니다. 다만 이익의 정도는 언어마다 상이하여, 예를 들어 스페인어는 30%p 향상된 반면 이탈리아어는 20%p 하락했습니다. 실험 결과는 GRPO가 새로운 능력을 제로 상태에서 창출할 수 없으며, 기존에 간헐적으로 나타나던 행동만을 최적화할 수 있음을 분명히 보여줍니다.

진행 상황 및 관련 보도

Called to serve: Tech, research, and positive impact

Lab Director Chris White has worked on research challenges with real-world implications—from new approaches to wartime data analysis to tools for combating human trafficking. He talks to program manager Weishung Liu about the influences that led to the work and more. The post Called to serve: Tech, research, and positive impact appeared first on Microsoft Research.

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PyTorch 2.15는 MPS를 공식 지원하며, FP8, MoE 가속 및 Metal 커널이 전면적으로 업그레이드되었습니다.

PyTorch 2.15는 Apple Silicon 맥을 위한 주요 MPS 백엔드 업그레이드를 제공하며, macOS에서 처음으로 FP8 텐서 연산을 네이티브로 지원합니다. 또한 MoE 모델의 디코딩 속도가 5~6.5배 향상되고, 비디오 VAE 디코딩 시 최대 GPU 메모리 사용량이 270 GiB에서 8 GiB로 감소하며, 다수의 연산자들이 MPSGraph에서 전용 Metal 커널로 이전되었습니다.

진행 상황 및 관련 보도

“우리는 그동안 잘못 이해해 왔다”: Goodfire 연구원이 신경망의 해석 가능성에 대한 새로운 관점을 제시해 AI 분야에 큰 파장을 일으켰다

Goodfire 연구원 닉 카마라타는 2만 6천 단어에 달하는 장문의 글을 발표하며, 대형 언어 모델(LLMs)의 내부 메커니즘이 학계의 예상보다 훨씬 더 구조적이고 이해하기 쉽다는 주장을 제기했다. 그의 핵심 논지는 Inception v1과 같은 모델에서 관찰된 ‘다의성 뉴런’에 대한 재해석에 기반하는데, 예를 들어 ‘고양이/자동차 공용 뉴런’은 무질서한 초지정이 아니라 V자형 시각 패턴에 반응하는 것임을 지적한다. 다만 이 주장은 아직 현대 LLM들에 대해 체계적인 검증이 완료되지 않았으며, 스탠퍼드대학교의 크리스 포츠와 어라이먼트 리서치 센터의 제이컵 힐턴 등 학자들로부터 일반화 가능성과 기술적 깊이에 대한 의문을 받고 있다.

진행 상황 및 관련 보도

구글 리서치, AI 에이전트의 실제 습식 실험실 내 정착을 촉진: 자율적 생물학적 발견을 위한 세 가지 핵심 기술 기반 구축

구글 리서치는 VERID 디지털 트윈 프레임워크, 폐쇄 루프 적응체 발견 시스템, 표적 에피토프 제거 단백질 설계 프로세스 등 세 가지 주요 기술 발전을 발표하며, AI 에이전트가 실제 습식 실험실에서 추적 가능하고 검증 가능하며 자체 반복 가능한 분자 발견 폐쇄 루프를 구현하도록 촉진했습니다.

진행 상황 및 관련 보도

마이크로소프트, Magnetar 출시: Rust/Go/C를 지원하는 범용 영지식 가상머신으로, 표준 해시 함수를 기반으로 양자 안전성 증명을 구현

마이크로소프트 리서치가 영지식 가상머신 마그네타를 출시하며, 영지식 증명의 오랜 세 가지 주요 한계—낮은 생성 효율, 높은 개발 장벽, 후양자 보안 부족—을 단일 시스템에서 최초로 동시에 해결했습니다. 이는 러스트, 고, C 등 주요 프로그래밍 언어로 작성된 프로그램을 직접 컴파일하여 실행하고 검증 가능한 증명을 자동으로 생성할 수 있도록 지원합니다. 평균적으로 기존 최고 속도의 zkVM보다 10~39배 빠르며, 증명 검증에는 약 12밀리초만 소요됩니다. 또한 보안 기반은 SHA-256, SHA-3 등 NIST에 의해 표준화되고 수십 년간 암호학적 검증을 거친 표준 해시 함수에만 의존하므로 신뢰할 수 있는 설정이나 타원곡선, 또는 아직 충분히 검증되지 않은 새로운 수학적 가정이 필요하지 않습니다.

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