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#Google

395개의 기사

AI 모델 7월 24일

자율 TPU kernel 최적화 성능 측정 도구: JAXBench

AI 모델이 생성한 GPU 커널 최적화에 대한 구글 클라우드 TPU를 위한 새로운 벤치마크套件을 제시합니다. JAXBench는 50개의 JAX 작업을 포함하며, 최적화를 위한 여유를 제공하는 동시에 관련성이 있습니다. 이 벤치마크套켓에는 17개의 실제 ML 연산자와 33개의 KernelBench에서 검증된 연산자가 포함됩니다. 이 중 8개의 연산자는 Tokamax의 공개 라이브러리에서 제공하

AI 모델 7월 21일

구글, 거대한 AI 보안 모델들에 대한 저렴한 대안 출시

구글은 새로운 보안 모델을 함께 출시하는 대규모 언어 모델(Google Gemini 3.6 Flash)의 업데이트를 발표했습니다. 이 보안 모델은 보안 취약점을 빠르게 찾고 보안 패치를 제공하는 데 중점을 둡니다. 구글은 최근 블로그 게시물에서 Gemini 3.5 Flash Cyber를 "비용 효율적이고 뛰어난 능력을 가진 대안"으로 설명했습니다. 이 모델은 Anthropic의 Mythos와

에이전트 7월 17일

AI 맥락의 격차: 기업 AI 조직은 신뢰 문제가 아니라 검색 문제가 아니고, 대부분은 문제를 해결하는 데에 여전히 집중 중이다.

사업체 101곳에서 AI agent가 사업 환경에 대한 정보를 얻는 데 사용하는 인프라가 빠르게 구축되고 있지만, 그만큼 신뢰할 수 있는지 여부는 아직 보장되지 않았다. retrieval-augmented generation이 이미 기본적인 환경 정보의 출처로 자리 잡았고, provider-native retrieval이 quiet하게 vector databases를 능가하고 있다. 그러나,

에이전트 7월 17일

Agent 보안 단절: 54%의 기업이 AI agent 사고를 이미 겪었으며 대부분의 기업이 agent가 자격 증명을 공유하도록 허용하고 있습니다.

인터넷에서 자율적인 AI agent를 사용하는 기업은 107곳에 달한다. 이 중 절반 이상은 AI agent가 시스템과 데이터에 접근할 수 있도록 허용했으며, 제어를 포함하는 제한을 뒤쳐가고 있다. 절반 이상의 기업은 이미 AI agent 보안 사고나 가깝게 접근한 사고를 경험했으며, 3분의 1만이 각 AI agent에 고유한 범위의 식별자를 제공하고 있다. 대부분의 AI agent는 동일한

AI 모델 7월 17일

인공지능 계산력 격차: 기업들이 인프라를 구매하는 속도보다 비용을 측정하는 속도가 느려진다

기업이 인공지능(AI) 인프라에 투자하는 비용은 현재 그 경제학을 볼 수 없거나 통제할 수 없이는 가속화되고 있습니다. 대부분의 조직은 친숙한 하이퍼스케일러와 모델 제공자 API를 통해 AI를 운영하지만, 다음 달러는 현재 사용하지 않는 특수 컴퓨팅을 목표로 하고 있습니다. 대부분의 조직은 내년 또는 다음 분기 내에 제공업체를 변경하거나 추가할 계획이며, 많은 조직은 분기 내에 제공업체를 변

허깅페이스 7월 16일

최신 모델, 동일한 이점

미국 구글(Google)은 14일 대규모 언어 모델(LLM)으로 훈련된 AI가 작가의 사생활을 침해한 것으로 의심되는 콘텐츠를 생성하는 경우에 대해 경고를 내렸다고 밝혔다. 구글은 13일 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 생성된 콘텐츠를 검토하고, 작가의 사생활을 침해하는 콘텐츠를 발견하면 이를 제거할 것이라고 발표했다. 구글은 "작가의 사생활을 침해하는 콘텐츠를 발견하면 이를 제거할 것

산업 7월 14일

구글 이미지 홈 페이지는 검색하기 전에 사진을 추천할 것입니다.

구글은 이달 초부터 25주년을 기념하기 위해 구글 이미지를 홈페이지에 큰 변화를 줬다. 이전에는 검색창만 있는 빈 페이지였지만, 이제 홈페이지에 보여지는 이미지는 사용자가 검색하기 전에 이미 구글이 추천해주는 이미지를 보여준다. 구글은 이 변화를 "구글 이미지를 사용자 경험을 더 나은 곳으로 안내하기 위해"라고 설명했다.

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