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Development News/AI622

“GPT-4o보다 싸고 빠르다?” 미스트랄, 오픈소스 AI 음성모델 ‘폭스트랄’ 전격 출시! ✨AI 음성 비서 전쟁, 미스트랄이 뛰어들었다AI 음성 시장에 강력한 오픈소스 도전자가 나타났습니다.챗GPT, 스크라이브, 제미나이로 포화된 음성 비서·전사 시장에 ‘미스트랄(Mistral)’이 첫 오디오 모델 ‘폭스트랄(Voxtral)’을 출시하며 도전장을 던졌습니다.놀라운 건, 완전 오픈소스로 공개되었다는 점!그리고 GPT-4o-mini, 일래븐랩스의 Scribe보다 빠르고 저렴하면서도 정확도까지 잡았다는 사실입니다.AI 개발자와 기업 IT 부서, AI 음성 서비스에 관심 있는 스타트업이라면 반드시 주목해야 할 소식입니다.🔍 폭스트랄, 무엇이 다른가?🧠 1. 제품 구성 – 용도별 3가지 라인업제품명특징용도Voxtral Small240억 매개변수기업용 대규모 서비스에 적합 (챗봇, 전사, 음성명령).. 2025. 7. 16.
허깅페이스, 41만원 오픈소스 로봇 '리치 미니' 출시! AI 개발자·연구자 열풍 예고 허깅페이스, 접근성 높은 데스크톱 로봇으로 AI 혁신 주도​"41만원으로 나만의 AI 로봇​을 만들 수 있다면?"허깅페이스가 개발자와 연구자용 소형 오픈소스 로봇 '리치 미니(Reachy Mini)'​를 출시했습니다. 299달러(약 41만 원)부터 시작하는 이 로봇은 직접 조립·프로그래밍​이 가능하며, AI 모델 테스트 및 실험에 최적화되어 있습니다. 리치 미니의 핵심 기능​디자인​: 인형 크기, 2개의 화면(눈), 안테나(귀), 머리·팔 움직임 가능.프로그래밍​: 파이썬 지원, 기본 데모 탑재, 허깅페이스 허브와 연동.AI 연동​: 170만 개 이상의 AI 모델·40만 개 데이터셋 접근 가능.버전​:라이트(299달러)​: 외부 컴퓨팅 장치 연결.무선(449달러)​: 라즈베리 파이 5 내장, 무선 작동... 2025. 7. 16.
코그니션, 구글·오픈AI에 밀린 윈드서프 인수… 코딩 AI 시장 패권 경쟁 격화 코딩 AI 스타트업, 글로벌 기업 간 치열한 인재·기술 쟁탈전​"오픈AI·구글에 CEO를 빼앗긴 윈드서프​, 경쟁사 코그니션에 인수되다."코딩 자동화 스타트업 코그니션​이 윈드서프를 인수하며, AI 코딩 시장의 패권 다툼이 새로운 국면으로 접어들었습니다. 이는 오픈AI의 인수 무산, 구글의 핵심 인력 영입 직후의 전략적 움직임으로 주목받고 있습니다.윈드서프의 부상과 갑작스러운 변화​윈드서프​: 연간 매출 8,200만 달러(약 1,100억 원), 350개 기업 고객 보유.변동 사항​:오픈AI의 30억 달러 인수 협상 결렬.CEO 바룬 모한과 공동창업자 더글라스 첸 등 핵심 인력 구글 영입(역인수 방식, 24억 달러).코그니션의 전략적 선택​: 구글에 합류하지 않은 직원·지식재산권(IP)·고객 기반 확보.코.. 2025. 7. 15.
아마존, 앤트로픽 '클로드' 기반 AI 코딩 플랫폼 '키로' 출시! 개발 문화 혁신 예고 아마존, AI 통합개발환경(IDE) 시장에 도전장​"코드 생성부터 테스트·문서 자동화까지, AI가 개발을 주도​하는 시대가 온다."아마존웹서비스(AWS)가 AI 기반 통합개발환경(IDE)​ '키로(Kiro)'를 출시하며, 개발자 생태계의 판도를 바꿀 혁신을 선언했습니다. 앤트로픽의 클로드 소네트 3.7·4.0​을 백엔드로 채택한 이 플랫폼은 '스펙 코딩'​으로 기존의 한계를 뛰어넘습니다.키로의 핵심 기능 – '스펙 코딩' 혁명​키로는 단순한 코드 생성​을 넘어, 프로덕션급 소프트웨어 개발​을 지원합니다.자연어 명령 → 전체 프로젝트 설계​:예) "제품 리뷰 시스템 추가"라는 명령 하나로 요구사항 문서·사용자 스토리·테스트 기준​ 자동 생성.작업 단위 분할​: 개발자가 단계별로 검토·수정 가능한 프로젝트 .. 2025. 7. 15.
LG, 하이브리드 AI '엑사원 4.0' 공개! 32B 매개변수로 글로벌 톱 성능 달성 LG AI연구원, 경량화 모델로 글로벌 경쟁 도전​"적은 매개변수로도 최고 수준의 성능"​을 자랑하는 LG의 새로운 하이브리드 AI 모델 '엑사원(EXAONE) 4.0'​이 공개되었습니다.320억(32B) 개의 매개변수로 딥시크-R1(671B)·큐원3-235B​와 맞먹는 성능을 달성하며, 효율성​과 전문성​에서 글로벌 프론티어 수준을 입증했습니다.엑사원 4.0의 혁신적 기술​하이브리드 아키텍처​: 추론 모델과 비추론 모델 결합으로 복합 문제 해결 능력​ 향상.전문가 모델(32B)​: 6가지 국가 공인 자격증(의사, 변호사, 감정평가사 등) 필기 시험 통과.온디바이스 모델(1.2B)​: GPT-4o 미니보다 우수하며, LG의 이전 모델 대비 절반 크기·2배 성능​.벤치마크 성능 – 글로벌 모델과 경쟁​MM.. 2025. 7. 15.
MIT의 '테스트-타임 학습'으로 LLM 추론 능력 6배 향상! 복잡한 문제 해결의 새로운 지평 LLM의 한계를 뛰어넘는 혁신적 학습 기술​"대형언어모델(LLM)이 의료 진단, 공급망 관리​ 같은 복잡한 추론 문제에도 강해진다?"MIT 연구진이 개발한 '테스트-타임 학습(Test-time training)'​ 기술이 LLM의 복잡한 추론 능력을 6배​ 향상시켰습니다. 이 기술은 모델이 배포 후에도 실시간으로 학습​해 낯선 문제에 적응할 수 있도록 합니다.테스트-타임 학습이란?​기존 LLM은 맥락 내 학습(in-context learning)​에 의존해 새 작업을 처리했지만, 논리적 추론이 필요한 문제에서는 한계가 있었습니다. MIT의 접근법은 다음과 같습니다.소량의 새 데이터​로 모델 매개변수 일부를 실시간 업데이트​.저랭크 적응(Low-Rank Adaptation)​ 기술 적용: 전체 모델 재학습.. 2025. 7. 15.
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