구글이 I/O에서 발표한 모든 것: 구글북스부터 비브 코딩된 위젯까지
구글은 I/O 앞두고 구글북스 AI-첫 라인 노트북, 더 강한 젬ینی 기능, 비브 코딩된 안드로이드 위젯, 젬ینی Chrome, 업데이트된 안드로이드 아우토, 등 다양한 기능을 발표했습니다.
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구글은 I/O 앞두고 구글북스 AI-첫 라인 노트북, 더 강한 젬ینی 기능, 비브 코딩된 안드로이드 위젯, 젬ینی Chrome, 업데이트된 안드로이드 아우토, 등 다양한 기능을 발표했습니다.
구글 지미니가 새로운 기능으로 대거 업데이트되었습니다. 지미니는 이제 안드로이드의 크롬에 도입되었으며, 자동 입력建议, 앱 내에서 사용할 수 있습니다. 사용자가 원할 경우 지미니를 더 많은 곳에 사용할 수 있습니다.
구글의 보안 전문가들은 최소한 한 가지 AI 개발된 0-day 버그를 발견했다. 이 버그는 2차 인증을 우회하는 자가 변형 바이러스와 지미니 백도어를 사용한다. 이 발견은 사이버 범죄가 새로운 시대에 돌입했다는 것을 시사한다.
ZAYA1-8B은 사고를 위한 대규모 언어 모델로, 700만 개의 활성 파라미터와 8억 개의 총 파라미터를 가지고 있습니다. 이 모델은 Mathematica와 Coding에 대한 여러 도전적인 벤치마크에서 DeepSeek-R1-0528을 상회하거나 동등한 성능을 나타냈습니다. 또한, ZAYA1-8B은 더 큰 대규모 언어 모델(Gemini-2.5 Pro, DeepSeek-V3.2, GPT-5-High)과 비교했을 때도 경쟁력을 유지했습니다.
생각 모드가 대규모 언어 모델(LLM)의 도덕적 판단을 어떻게 변화시킬까? 100개 도덕적 판단 시나리오와 5대 전위된 사고 훈련된 LLM(클로드 소ネット 4.6, GPT 5.5, 지미니 3 플래시, 딥시크 V3.1, 퀸 3.5 397B)에서 제공자 노출 사고 모드를 활성화하는 것이 도덕적 판단에 어떤 영향을 미치는지 평가했다. 적은 차이로 총 100개 도덕적 판단 시나리오에서 binary-verdict(이진 판단) 합의율은 instant와 thinking 모드 모두 통계적으로 차이가 나지 않
구글 홈 사용자는 이제 제미니에게 복잡한 멀티 스텝 태스크를 완료하고 여러 태스크를 한 번에 요청할 수 있습니다. 구글은 제미니를 업데이트하여 제미니 3.1을 출시하여 스마트 홈 어시스턴트의 요청을 해석하고 처리하는 능력을 향상시켰습니다. 이 업데이트로 제미니를 사용하는 사용자는 더 많은 기능을 사용할 수 있습니다.
구글은 제미니 AI 보조기능을 차량에 탑재하여 운전 경험을 개선한다. 제미니는 현재의 구글 어시스턴트보다 더 강력한 대화형 AI를 제공한다. 구글은 차량 내에서 더 나은 경험을 제공하기 위해 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 기술을 활용한다.
구글 내장 차량용 지미니 출시 시작. 구글은 내장된 구글 지미니 AI 보조인을 지원하는 차량을 업그레이드할 계획이다. 구글의 발표에 따르면, 현재의 구글 어시스턴트보다 향상된 자연스러운 대화 경험, 차량 특화된 정보 제공, 설정 조정 등 다양한 기능을 제공할 예정이다. 차량에 구글 내장 기능이 처음 도입된 시절에 [...]
구글 TV에 새로운 기능이 추가되었습니다. 구글 TV는 Gemini 기능을 더 많이 지원하고, 사진과 비디오를 Nano Banana와 Veo라는 도구를 사용하여 변형할 수 있게 되었습니다.
연구진은 협력적 다중 에이전트 사고를 위한 LLM의 성능을 향상시키기 위해PLICIT BELIEF 그래프를 조사했습니다. 연구 결과, 그래프가 LLM의 성능을 향상시키는지 여부는 통합 아키텍처에 달려있다고 밝혔습니다. 또한, 연구진은 LLM이 부분 competence에서 올바른 계획자 추천을 무시하는 '플래너 대항' 현상을 발견했습니다.
Gemini를 사용하여 집과 디지털 공간을 조직하세요. AI를 기반으로 한 청소 일정, 이메일 정리, 계절 작업과 같은 팁을 사용하세요.
열역학적 논리 평가를 위한 대형 언어 모델의 3층 벤치마크: ThermoQA 열역학 문제 293개를 3개 층으로 나누어 정의합니다: 속성 검색(110 Q), 구성 요소 분석(101 Q), 및 전체 사이클 분석(82 Q). CoolProp 7.2.0을 사용하여 물, R-134a, 및 변이 cp 공기를 다루는 그라운드 트루스는 프로그래밍적으로 계산됩니다. 여섯 대의 정교한 LLM은 각각 세 번의 독립적인 실행을 통해 평가됩니다. 합성 리더보드는 Claude Opus 4.6 (94.1%), GPT-5
구글은 기업용 에이전트 빌딩 도구인 Gemini Enterprise Agent Platform를 출시했다. 이 도구는 IT 및 기술 사용자를 위한 것으로 설계되어있다. 이 도구는 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 기술을 활용하여 기업의 자산을 효율적으로 관리하고 최적화할 수 있도록 도와준다.
구글 미트의 AI 노트를 자동으로 작성하는 기능이 구글 미트 외에도 인면 회의, 줌, 마이크로소프트 팀즈 회의에도 지원을 시작했습니다. 이 기능은 이전에는 알파 버전 사용자에게만 Android에서만 제공되었습니다.
구글은 오스트레일리아, 인도네시아, 일본, 필리핀, 싱가포르, 한국, 베트남 7개 국가에서 크롬에 Gemini을 출시했습니다. 이 기능은 오스트레일리아, 인도네시아, 필리핀, 싱가포르, 한국, 베트남에는 데스크톱과 iOS에서 모두 출시되며, 일본에는 데스크톱에서만 출시됩니다.
기업의 인공지능(AI) 운영에는 심각한 문제가 존재하는데, 이 문제는 주목을 받지 못하고 있다. 일반인들은 기초 모델(foundation models)과 기준점(benchmarks)에 집중하는 대중적인 논의를 계속하고 있다. 예를 들어, GPT와 Gemini의 비교, 추론 점수, 그리고微妙한 기능 향상에 대한 논의가 계속되고 있다. 그러나 실제 운영 환경에서 더 중요한 것은 구조적인 장점이다. 즉, 지능을 적용하고, 통제하고, 개선하는 운영 계층을谁가 소유하고 있는지에 대한 문제다.
Gemini 앱의 새로운 기능은 사용자의 개인적인 맥락과 Google Photos를 기반으로 사용자의 고유한 삶을 반영하는 이미지를 생성합니다. 사용자는 다양한 스타일과 효과를 선택하여 이미지의 개인화를 더욱 강화할 수 있습니다.
구글은 대규모 언어 모델(Google Gemini)과 연동된 맥용 Gemini 앱을 공식 출시했습니다. 이 앱을 통해 사용자는 현재 보고 있는 모든 콘텐츠를 공유할 수 있으며, 사용자가 어떤 파일을 보고 있는지에 대한 실시간 도움을 받을 수 있습니다.
구글은 맥에서 사용할 수 있는 새로운 제미니 앱을 출시했습니다. 이 앱을 사용하면 데스크톱 창을 전환하지 않고도 AI 보조기능과 상호 작용할 수 있습니다. 제미니 앱을 사용하면 옵션 + 스페이스 단축키를 사용하여 떠 있는 채팅 버블을 호출하여 제미니에게 질문을 물어볼 수 있습니다.
과학 논문 피드백을 학습하는 좋은 점: 저자 반응으로부터 건설적인 피드백을 학습하는 방법 과학 연구를 바꾸는 대규모 언어 모델(LLM)의 잠재력을 인정하면서도, 연구자동화에 인간의 감독 없이 사용하는 것을 대신하여 연구자를 보강하고 권장하는 것이 좋다고 주장한다. 이를 위해 우리는 연구 저자들이 연구와 연구를 제시하는 방법을 개선하는 데 도움이 되는 목표된, 실행가능한 피드백을 생성하는 과제를 연구한다. 이 연구에서 우리는 피드백의 효과를 저자 중심의 두 축인 유효성과 저자 행동에 따라 구체화한
구글은 인도에서 '제미니' 개인 인텔리전스 기능을 출시한다. 이 기능은 사용자가 구글 계정과 연동하여 개인화된 답변을 받을 수 있다. 이 기능은 사용자에게 더 나은 경험을 제공하고, 사용자가 자신의 데이터를 더 잘 관리할 수 있도록 도와준다.
구글은 크롬에 '스킬' 기능을 추가하여 사용자가 웹사이트를 통해 AI 요청을 저장하고 재사용할 수 있도록 지원합니다. 이 기능은 Gemini 브라우저 통합을 기반으로 합니다. 사용자는 AI 모델(LLM)과 같은 다양한 기술을 활용하여 작업을 자동화할 수 있습니다.
크롬 브라우저에서 AI 명령을 반복적으로 사용할 수 있는 새로운 기능이 출시되었습니다. 이 기능을 통해 사용자는 여러 웹페이지에서 좋아하는 Gemini 명령을 재사용할 수 있습니다. AI 명령을 '스킬'로 저장하면 사용자는 즉시 여러 탭에서 실행할 수 있습니다.
인공지능을 이용한 의견 검토가 일반적으로 기준을 넘는 의견을 생성하는 것으로 소개되지만, 검토자와 지역 대표자들은 검토의 결과를 확인할 수 있는 의견을 필요로 한다. 검토가 어디에 적용되는지, 그것을 뒷받침하는 증거가 무엇인지, 구체적인 추후 조치가 무엇인지. DeepReviewer 2.0은 프로세스 제어를 하는 의사결정 시스템으로, 출력 계약을 기반으로 구축되었다. 그것은 추적 가능한 검토 패키지를 생성하고, 고정된 설명을 포함하고, 특정한 추후 조치를 포함하고, 최소한의 추적 가능성과 커버리지