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하루 전
"메타, AI 훈련 데이터 소송에서 유튜브 사례로 방어…공정 이용 논란 재점화"
메타가 AI 훈련 데이터 소송에서 유튜브의 불법 콘텐츠 관리 사례를 방어 논리로 활용한 사실이 드러났습니다. 메타의 AI 모델 '라마' 시리즈가 저작권 있는 전자책 데이터세트를 사용했다는 소송이 2023년 말 시작되었으며, 마크 저커버그 메타 대표는 법정에서 유튜브 사례를 언급하며 공정 이용을 주장했습니다. 원고 측은 메타가 '리브젠'과 'Z•라이브러리'에서 불법 자료를 사용했다고 주장하며, 출판사들과의 라이선스 협상을 요구하고 있습니다. 테크크런치는 이번 소송이 AI 기업들과 저작권 소유자들 간의 갈등을 반영하며, AI 훈련 데이터와 공정 이용 문제에 대한 논란이 계속되고 있다고 분석했습니다.
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2일 전
"JavaScript 툴킷 'Bun' 1.1.3 출시: 새로운 기능과 논란의 중심에 서다"
JavaScript와 TypeScript 애플리케이션을 위한 툴킷 및 번들러인 Bun의 버전 1.1.3이 출시되었습니다. 이번 업데이트에는 S3 스토리지 API, Chrome 디버깅 지원, 다수의 버그 수정이 포함되어 있으며, 다음 주에 예정된 Bun 1.2에서는 PostgreSQL 클라이언트가 추가될 예정입니다. 그러나 프로젝트는 벤더 특정 API와 너무 많은 기능을 포함하고 있다는 비판을 받고 있습니다. 특히 S3 API의 경우, AWS가 API를 변경할 경우 Bun이 영향을 받을 수 있다는 우려가 제기되었습니다.
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2일 전
"마크 저커버그, AI 학습 데이터셋 저작권 침해 의혹 전면 부정"
마크 저커버그 메타 CEO는 저작권 침해 소송에서 불법 데이터셋을 AI 모델 학습에 사용하도록 승인했다는 의혹을 부인했다. 코미디언 사라 실버맨과 작가 타네히시 코츠 등은 메타가 '립젠(LibGen)'과 같은 불법 복제물이 포함된 데이터셋을 사용했다고 주장하며 소송을 제기했다. 저커버그는 이에 대해 "립젠에 대해 들어본 적이 없다"며 반박했지만, 유튜브의 저작권 콘텐츠를 예로 들어 모든 것을 일률적으로 금지하는 것이 항상 옳지 않다고 강조했다. 원고 측은 메타가 불법 전자책을 다운로드해 AI 모델 '라마' 훈련에 사용했다고 주장하며, 이 사건은 2024년 4월까지 이어질 것으로 보인다.
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2일 전
구글, '타이탄' 신경망 아키텍처로 LLM의 한계 돌파! 긴 시퀀스 처리 성능 혁신적 향상
구글이 새로운 신경망 아키텍처 '타이탄(Titans)'을 발표하며 대형언어모델(LLM)의 메모리와 계산 비용 문제를 해결하고자 한다. 이 아키텍처는 기존 트랜스포머 모델에 '신경 기억(neural memory)' 레이어를 추가하여, 모델이 단기와 장기 기억 작업을 효율적으로 처리할 수 있도록 설계되었다. 특히, 긴 텍스트에서 중요한 정보를 찾아 저장하는 데 최적화되어 있으며, '놀라움(surprise)'이라는 개념을 도입해 정보 저장 가치를 평가한다.
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2일 전
"MS, AI 기능 강제 통합으로 오피스 요금 인상… 사용자 반발 확산"
마이크로소프트(MS)가 소비자용 오피스 패키지에 AI 기반 '코파일럿' 기능을 통합하며 가격을 인상했다. MS 365 퍼스널과 패밀리 제품의 월 구독료는 각각 3달러씩 인상되어, 신규 구독자에게 즉시 적용되며 기존 구독자에게도 갱신 시 적용된다. 일부 사용자는 AI 기능을 원치 않음에도 불구하고 강제적으로 가격이 인상된 것에 반발하며, 구글 독스 등 대안 서비스로 이동하기도 했다. MS는 AI 기술에 대한 투자 수익 창출을 위해 이러한 조치를 취했으며, 기존 구독자에게는 AI 기능이 포함되지 않은 클래식 요금제로 전환할 수 있는 옵션을 제한적으로 제공한다.
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3일 전
애플, 게임 포팅 툴킷 2.0 정식 출시로 맥 게임 플랫폼 강화 나선다
Apple이 Mac을 게임 플랫폼으로 강화하기 위한 노력의 일환으로 Game Porting Toolkit 2.0을 정식 출시했습니다. 이 툴킷은 Windows에서 개발된 게임을 Apple 생태계로 쉽게 이식할 수 있도록 돕는 도구와 기능을 제공합니다. 특히, 게임 개발자들이 Apple 하드웨어에서 게임의 성능과 기능을 평가할 수 있는 진단 플랫폼으로 활용됩니다. 최신 버전은 그래픽 및 컴퓨팅 호환성을 개선하고, 레이 트레이싱과 AVX2 명령어 세트 같은 고급 기능을 지원합니다.
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3일 전
"Fluent Assertions, 상업적 사용 유료화로 전환 - 오픈소스 커뮤니티 반발"
Fluent Assertions 라이브러리가 상업적 사용을 위해 유료 라이선스를 요구하게 되었습니다. 이 라이브러리는 .NET 유닛 테스트의 명확성을 높이기 위해 확장 메서드를 추가하며, Dennis Doomen에 의해 개발되었습니다. 최근 Xceed와의 전략적 파트너십 발표 이후, GitHub의 라이선스가 Xceed Community License Agreement로 변경되어 비상업적 사용만 무료로 허용하고 있습니다. 상업적 사용을 위해서는 Xceed로부터 유료 라이선스를 구매해야 합니다.
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3일 전
중국 AI 스타트업 미니맥스, 세계 최대 컨텍스트 창 오픈 소스 모델 공개!
중국의 AI 스타트업 미니맥스가 역대 최대 길이의 컨텍스트 창을 갖춘 오픈 소스 모델 '미니맥스•01' 시리즈를 공개했다. 이 시리즈는 대형언어모델(LLM) '미니맥스-텍스트-01'과 비전언어모델(VLM) '미니맥스-VL-01'로 구성되어 있으며, 긴 시퀀스 처리에서 계산 복잡도를 줄이기 위해 '라이트닝 어텐션' 메커니즘을 활용한다. 특히, '미니맥스-텍스트-01'은 학습 시 최대 100만 토큰, 추론 시 최대 400만 토큰의 컨텍스트 창을 처리할 수 있어 기존 모델보다 두 배 이상의 용량을 제공한다.
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5일 전
러스트 1.84.0 출시: 차세대 트레이트 솔버와 의존성 검사 개선, WASI 타겟 이름 변경 주의 필요
Rust 팀이 버전 1.84.0을 안정적으로 출시했습니다. 이번 업데이트에서는 차세대 트레이트 솔버의 발전과 의존성 버전 확인 기능이 개선되었습니다. 그러나 WebAssembly System Interface (WASI) 타겟의 이름 변경으로 인해 필요한 업데이트를 하지 않은 개발자들은 툴체인에 문제가 발생할 수 있습니다. 새로운 Rust 버전의 주요 기능은 세 가지로 요약됩니다.
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5일 전
"코드 생성 혁신: Mistral AI의 Codestral 25.01, 개발자 생산성의 새로운 기준 제시"
Mistral AI는 코드 생성 분야에서 선도적인 역할을 하고 있으며, 최신 모델인 Codestral 25.01을 통해 그 경계를 더욱 확장하고 있습니다. 이 모델은 80개 이상의 프로그래밍 언어에서 뛰어난 성능을 발휘하며, 코드 생성 및 완성 속도가 이전 모델보다 두 배 빨라졌습니다. 특히, fill•in-the-middle(FIM) 작업에서 탁월한 성능을 보이며, 업계 표준을 능가하는 결과를 보여주고 있습니다. Python과 JavaScript를 포함한 다양한 언어에서 높은 HumanEval 점수를 기록하며, 개발자들에게 신뢰할 수 있는 코드 동반자로 자리매김하고 있습니다.
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5일 전
"UAE 연구진, 단계별 추론 가능한 혁신적 AI 모델 '라마V-o1' 출시"
아랍에미리트의 모하메드 빈 자이드 AI 대학(MBZUAI) 연구진이 복잡한 멀티모달 작업에서 시각적 데이터를 해석하고 단계별 추론을 제공하는 AI 모델 '라마V•o1(LlamaV-o1)'을 발표했다. 이 모델은 전통적인 AI 모델과 달리 문제를 단계별로 해결하며, 사용자가 답을 도출하는 과정을 확인할 수 있어 해석이 중요한 분야에서 유용하다. 특히 의료 영상 분석에서 방사선 전문의가 AI의 진단 결과뿐만 아니라 그 과정도 이해할 수 있도록 돕는다. 연구진은 'LLaVA-CoT-100k' 데이터셋을 사용해 라마V-o1을 사전훈련하고, 다양한 작업에 적합하도록 미세조정했다.
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5일 전
"마크 저커버그, 애플의 혁신 부족 지적 - '아이폰 이후 안주' 비판"
마크 저커버그 메타플랫폼 CEO는 최근 인터뷰에서 애플이 아이폰 이후 혁신이 부족하다고 비판했습니다. 그는 애플이 스티브 잡스의 아이폰 발명 이후 20년이 지난 지금도 그 성과에 안주하고 있으며, 플랫폼을 통해 임의적인 규칙을 만들어 혁신적인 제품을 내놓지 못했다고 지적했습니다. 또한, 애플의 수익 구조를 비판하며 사용자와 개발자에게 과도한 비용을 부과하고 있다고 주장했습니다. 저커버그는 애플의 혼합현실 헤드셋 '비전 프로'에 대해 최근 애플의 도전적인 시도 중 하나로 평가하면서도 큰 성공을 거두지는 못했다고 언급했습니다.
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