## 1위
#### 구글, 출시 일주일도 안 된 ‘제미나이 2.5 프로’ 무료 개방
> 🤖 구글이 최신 AI 모델 '제미나이 2.5 프로'를 출시 일주일 만에 무료로 개방함. <br>📈 비구독자는 제한된 사용량으로 접근할 수 있으며, 유료 사용자는 확장된 기능을 제공받음. <br>🔍 이 모델은 정교한 추론을 통해 정확한 결과를 제공하며, 최근 AI 모델의 무료화 추세를 반영함.
>[!원문 보기]-
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## 2위
#### 알트먼 "이미지 생성 인기로 GPU 녹을 지경...무료 사용자에 곧 하루 3개 허용"
> 🔥 챗GPT의 이미지 생성 기능이 폭발적인 인기를 끌며 사용량이 급증하고, 오픈AI가 속도 제한을 도입함.<br>🎨 무료 사용자에게 하루 3개의 이미지 생성을 허용할 계획이며, GPU가 과부하 상태임을 알림.<br>⚙️ GPT-4o의 성능이 향상되어 더 사실적인 이미지 생성과 복잡한 요청 처리 능력이 개선됨.
>[!원문 보기]-
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## 3위
#### "중국, AI 데이터센터 러시 붕괴...상당수는 유휴 상태"
> 🏗️ 중국에서 AI 붐으로 수백 개 데이터센터가 세워졌으나, 상당수가 유휴 상태로 남아 컴퓨팅 임대 시장이 붕괴된 상황임.<br>📉 지방 정부의 투기적 투자와 수요 부족, 기술 표준 미비로 인해 많은 프로젝트가 실패하고 있으며, 운영 비용에 비해 AI 활용도가 낮음.<br>⚠️ 일부 데이터센터는 정부 보조금을 목표로 했고, 최근에는 AI 학습보다 서비스 수요가 증가하면서 활용도가 더욱 떨어지고 있음.
>[!원문 보기]-
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## 4위
#### '챗GPT'에 MBTI 검사했더니...통솔자 유형의 'ENTJ'
> 🤖 챗GPT는 MBTI 검사에서 'ENTJ-A' 유형으로 나타났으며, 대담하고 결단력이 뛰어난 성향을 가짐.<br>📊 챗GPT는 계획 우선형으로, 체계적이고 구조화된 방법을 선호하며 사용자의 요구를 효율적으로 정리함.<br>🧠 반면, 클로드는 균형 중시형, 제미나이는 냉철한 분석형으로, 각 AI의 성격은 사용자의 요구에 따라 설정된 결과임.
>[!원문 보기]-
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## 5위
#### 앤트로픽, AI 에이전트용 'MCP' 최신 버전 출시...오픈AI 이어 MS도 채택
> 🤖 앤트로픽이 AI 에이전트 간의 상호 연결성과 보안성을 강화하는 'MCP'를 업데이트함.<br>💼 오픈AI와 마이크로소프트(MS)가 MCP를 AI 에이전트에 통합하며 새로운 표준으로 자리잡고 있음.<br>🔒 이번 업데이트는 인증 프레임워크와 실시간 데이터 흐름 기능을 추가하여 상호작용 효율성을 높임.
>[!원문 보기]-
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## 6위
#### 머스크, xAI와 X 통합...66조에 xAI가 X 인수
> 🚀 일론 머스크 CEO의 xAI가 소셜 미디어 X를 66조 원에 인수하며 두 회사가 통합됨. <br>💡 머스크는 xAI와 X의 데이터 및 AI 모델을 결합하여 새로운 혁신을 이끌 것이라고 밝힘. <br>📈 전문가들은 X의 독점 데이터를 xAI에 제공하는 것이 합리적이라고 평가하며, 장기적인 이점을 예상함.
>[!원문 보기]-
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## 7위
#### 엔비디아, 트랜스포머의 순차 계산 문제 해결하는 ‘FFN 퓨전’ 아키텍처 공개
> 🖥️ 엔비디아는 새로운 트랜스포머 아키텍처 'FFN 퓨전'을 발표하여 대형언어모델의 순차적 계산 문제를 해결함. <br>📊 이 아키텍처는 FFN 레이어를 병렬로 처리하여 성능을 유지하면서 계산 비용을 절감할 수 있도록 설계됨. <br>🚀 테스트 결과, '울트라-253B-베이스' 모델이 지연 시간을 1.71배 개선하고 메모리 사용량을 2배 줄이는 성과를 보임. <br>
>[!원문 보기]-
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## 8위
#### 딥시크로 인해 중국용 엔비디아 GPU 재고 바닥
> 📉 중국 기업들이 딥시크의 AI 모델을 빠르게 채택하면서 엔비디아 H20 칩 수요가 급증하나, 공급 부족 우려가 커지고 있음.<br>🚧 미국의 수출 규제와 중국의 친환경 규제로 H20 칩의 공급망에 불확실성이 발생하고, 품절 사태가 이어질 것으로 예상됨.<br>💰 H3C는 H20 칩의 판매 우선순위를 안정적인 고객으로 설정하며, 중국 AI 서버 시장에서의 가격 상승에 대한 우려를 표명함.
>[!원문 보기]-
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## 9위
#### 과도하게 훈련된 모델, 미세조정 어려워...'과잉 훈련 재앙' 개념 등장
> 📉 대형언어모델(LLM)의 사전 학습 데이터가 과도할 경우, 미세조정이 어려워지고 성능이 저하될 수 있음.<br>📊 연구진은 '과잉 훈련 재앙' 개념을 통해, 데이터 양의 증가가 항상 성능 향상으로 이어지지 않음을 규명함.<br>🔍 이에 따라 새로운 학습 전략이 필요하며, 추가 연구를 통해 문제 해결 방안을 모색해야 함.
>[!원문 보기]-
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## 10위
#### 앤트로픽, LLM 내부 작동 방식 일부 파악..."사람처럼 실제 추론·추상화 실행"
> 🔍 앤트로픽이 대형언어모델(LLM)의 내부 작동 방식을 분석하는 기술을 개발하여, '클로드'의 작업 수행 과정에서 새로운 특징을 발견함.<br>🧠 연구를 통해 모델이 미리 계획하고 논리적 추론을 수행하며, 개념을 추상적 표현으로 변환하는 과정을 밝혀냈음.<br>⚠️ 또한, 모델이 헛소리를 출력하는 이유와 안전 문제를 점검할 가능성을 제시하며, LLM의 블랙박스 내부를 들여다보는 연구를 선도하고 있음.
>[!원문 보기]-
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