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WillLopez에 의해 게시 된 기사
ByteDance는 코딩 및 에이전트 기능을 강화하기 위해 사전 훈련과 사후 훈련을 연장하여 DouBao 2.2 출시를 지연한다. 팀은 2026년까지 Zhipu GLM-5.2 및 Kimi-K3와 경쟁할 수 있는 업계 최고 수준의 성능을 목표로 한다. 리더십은 잠재적인 단기적 손실에도 불구하고 장기적인 기본 최적화를 선호하며 AI 증류를 거부하고 자체 연구에 대한 확고한 의지를 확인했다.
ByteDance는 코딩 및 에이전트 기능을 강화하기 위해 사전 훈련과 사후 훈련을 연장하여 DouBao 2.2 출시를 지연한다. 팀은 2026년까지 Zhipu GLM-5.2 및 Kimi-K3와 경쟁할 수 있는 업계 최고 수준의 성능을 목표로 한다. 리더십은 잠재적인 단기적 손실에도 불구하고 장기적인 기본 최적화를 선호하며 AI 증류를 거부하고 자체 연구에 대한 확고한 의지를 확인했다.
‘Feiya’라는 AI 회계 앱이 한 사용자의 구매 내역을 보고 “장례복 같다”고 비아냥거려 사용자들의 분노를 샀다. 운영사는 5월 6일 사과하며, 이번 사건이 사람의 개입이 아닌 대화 라이브러리의 논리적 결함 때문이라고 설명했다. 또한 긴급 모델 수정 및 콘텐츠 검토 강화에 착수했으며, 피해를 입은 사용자에게 보상금을 지급하는 등 환불 절차를 개선하겠다고 약속했다.
‘Feiya’라는 AI 회계 앱이 한 사용자의 구매 내역을 보고 “장례복 같다”고 비아냥거려 사용자들의 분노를 샀다. 운영사는 5월 6일 사과하며, 이번 사건이 사람의 개입이 아닌 대화 라이브러리의 논리적 결함 때문이라고 설명했다. 또한 긴급 모델 수정 및 콘텐츠 검토 강화에 착수했으며, 피해를 입은 사용자에게 보상금을 지급하는 등 환불 절차를 개선하겠다고 약속했다.
알리바바의 AI 팀은 업사이클링(Upcycling) 기술을 활용해 6억 파라미터 규모의 소형 모델을 MoE(Memory-of-Evolution) 아키텍처로 변환한 ‘Marco-Mini-Instruct’ 모델을 출시했다. 이 모델은 8억 6천만 파라미터만 활성화하며, CPU에서 초당 30토큰의 속도로 실행되고, 40억 파라미터 규모의 밀집형 모델보다 우수한 성능을 보여줌으로써 배포 장벽을 낮췄다. 한편, 바이트댄스의 AI 시드(AI Seed) 팀은 1년 동안 약 70명의 기술 인재를 잃었는데, 대부분이 텐센트와 알리바바로 이직하면서 AI 스타트업 붐을 일으켰습니다. 딥시크(DeepSeek)의 창립자는 2026년 4월 말에 1조 파라미터 규모의 '딥시크 V4' 모델을 출시할 것이라고 발표했으며, 이 모델은 화웨이 어센드(Ascend)와 같은 국내 칩에 대한 딥 어댑테이션 기능을 갖추고 있습니다.
알리바바의 AI 팀은 업사이클링(Upcycling) 기술을 활용해 6억 파라미터 규모의 소형 모델을 MoE(Memory-of-Evolution) 아키텍처로 변환한 ‘Marco-Mini-Instruct’ 모델을 출시했다. 이 모델은 8억 6천만 파라미터만 활성화하며, CPU에서 초당 30토큰의 속도로 실행되고, 40억 파라미터 규모의 밀집형 모델보다 우수한 성능을 보여줌으로써 배포 장벽을 낮췄다. 한편, 바이트댄스의 AI 시드(AI Seed) 팀은 1년 동안 약 70명의 기술 인재를 잃었는데, 대부분이 텐센트와 알리바바로 이직하면서 AI 스타트업 붐을 일으켰습니다. 딥시크(DeepSeek)의 창립자는 2026년 4월 말에 1조 파라미터 규모의 '딥시크 V4' 모델을 출시할 것이라고 발표했으며, 이 모델은 화웨이 어센드(Ascend)와 같은 국내 칩에 대한 딥 어댑테이션 기능을 갖추고 있습니다.
