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Asian AI startups launch Mythos-like models

Asian AI

AI가 RFIC 설계의 “흑마술”을 배우다

프린스턴 연구진은 강화학습과 역설계를 결합해 RFIC 설계의 난제를 해결하고자 함. 기존의 전자기 솔버의 반복을 크게 줄이고, 2023년과 2024년에 각각 좋은 결과를 냄. 그러나 AI는 작동하지 않는 회로도 만들 수 있어 검증에는 인간 감독이 필요하며, 범용 모델로 가려면 공유할 개방형 생태계가 필요함. RFIC 설계는 여러 물리 영역을 동시에 다루며, 전자기장, 열역학, 패키징 신뢰성을 함께 고려해야 하므로 설계 공간이 매우 크고 트레이드오프가 자주 생김.

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DSpark: Speculative decoding을 활용한 LLM 추론 가속화 [pdf]

DeepSeek는 Speculative decoding을 활용한 LLM 추론 가속화 기술인 DSpark를 공개했다. 이 기술은 추론 속도를 높이고 비용을 절감하는 데 도움이 된다. DeepSeek는 이 기술을 오픈소스로 공개하여 다른 연구자들이 사용할 수 있도록 했다. 이는 AI 연구 분야에서 경쟁을 촉진하고 혁신을促進하는 데 기여할 수 있다. DeepSeek의 이 기술은 이미 Hugging Face 모델에 적용되어 있으며, 로컬 추론용 DwarfStar에도 적용될 가능성이 있다.

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초음파로 뇌를 촬영하기

Aleph는 두개골을 열지 않고 뇌 혈관 활동을 고해상도로 보는 초음파 기반 뇌 인터페이스 하드웨어를 개발했다. 이 기술은 뉴런 활성화 부위로 혈액이 더 공급되는 신경혈관 결합을 이용해 두개골을 통과한 초음파 산란 신호로 혈류와 혈액량 지도를 만든다. 공개된 결과는 살아 있는 인간 뇌를 온전한 두개골 너머로 촬영한 가장 상세한 혈관 이미지로, 인간 뇌의 경두개 3D 초음파 위치현미경 첫 사례이다. Aleph의 목표는 무조영 신경혈관 초음파 이미징을 개발하는 것이다.

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오픈 웨이트 LLM과 폐쇄형 LLM의 격차

인공지능 모델의 성능 평가 지표인 Artificial Analysis Intelligence Index에 따르면 오픈 웨이트 LLM과 폐쇄형 LLM의 격차가 2024년 여름부터 줄어들기 시작했다. 추세선을 미래로 연장하면 격차가 2026년 12월 3일 0개월이 되어 오픈 모델이 지표상 최전선 폐쇄형 모델과 맞닿는다는 예측이 나왔다. 그러나 18개 벤치마크 전체로 분석하면 평균 격차는 거의 평평하고, 전체 기간 동안 5개월 미만 수준에 머물며, 개선 폭은 주로 코딩 벤치마크에서 발생했다. 이는 측정 기준에 따라 LLM 품질 판단이 크게 달라질 수 있음을 의미한다.

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AI learns the “dark art” of RFIC design

AI가 RFIC 설계

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법률 AI의 구조적 진화: 지능형 에이전트와 거버넌스 공백의 해소

지능형 에이전트의 자율성이 빨라질수록 감독과 책임의 문제가 발생한다. 이 공백을 메우는 것은 진화의 완성이다. Lawmadi OS는 한국 법률을 위한 AI 법률 운영체제로, 60개 도메인 특화 AI 에이전트를 사용한다. 이 시스템은 질문을 분석하고 법령 데이터베이스를 통해 실시간 검증을 수행한다.

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