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재테크259

스스로 평가하고 책임지는 AI: Socially-aligned Autonomy란? 에이전트가 스스로 평가하고 조정하는 시대가 올까요?AI 기술이 고도화되면서, 인간의 직접적인 명령 없이도결정을 내리고 행동할 수 있는 자율적인 "에이전트" 시스템이 빠르게 확산되고 있습니다.이러한 에이전트가 사회적 기준과 윤리를 따르게 하기 위한 접근 방식이바로 Socially-aligned Autonomy, 즉 사회 정렬 자율성입니다.이 글에서는 에이전트의 자체 평가지침이 왜 중요한지,그 원리는 무엇인지, 그리고 실제로 어떻게 적용되고 있는지를 살펴보겠습니다.Socially-aligned Autonomy란 무엇인가요?Socially-aligned Autonomy는 자율적인 AI 에이전트가자신의 행동이 사회적으로 적절한지 스스로 평가하고,그에 따라 목표와 행동을 조정하는 메커니즘을 의미합니다.이 개념은 .. 2025. 8. 17.
차세대 AI의 열쇠, 뉴로모픽 컴퓨팅과 스파이킹 신경망 파운데이션 모델 뉴로모픽 기반 스파이킹 신경망, 어떤 기술이며 왜 주목받을까요?최근 AI 연구에서는 기존 딥러닝을 넘어서는 뉴로모픽 컴퓨팅과 **스파이킹 뉴럴 네트워크(SNN)**가 차세대 패러다임으로 주목받고 있습니다. 인간의 뇌 구조를 모방한 이 기술들은 에너지 효율성과 실시간 처리 능력을 기반으로 미래 AI의 핵심 구성 요소로 자리잡고 있습니다. 특히 최근에는 파운데이션 모델과의 결합을 통해 더욱 주목받고 있습니다.뉴로모픽 컴퓨팅이란 무엇인가?뉴로모픽 컴퓨팅은 인간의 뇌 구조를 모방한 컴퓨팅 아키텍처입니다.전통적인 디지털 컴퓨팅과는 달리 이벤트 기반 신호 처리와병렬 처리 구조를 가지고 있습니다. 생물학적 뉴런과 유사한 노드들이전기적 스파이크(신경 발화)를 통해 상호 작용함으로써,불필요한 연산을 줄이고 에너지 소비를.. 2025. 8. 17.
AI 기반 EDA 기술이 칩 성능·전력·면적(PPA) 자동화 혁신을 이끈다 반도체 설계에서 AI는 어떻게 PPA 최적화를 실현하고 있을까?전자설계자동화(EDA)는 반도체 설계의 핵심 도구이며, 최근 AI 기술이 통합되면서 성능(P), 전력(P), 면적(A), 즉 PPA 최적화에 있어 새로운 전환점을 맞이하고 있습니다. 이 글에서는 AI 기반 EDA가 칩 설계 자동화를 어떻게 발전시키고 있는지, 최신 연구 동향과 실제 활용 사례를 중심으로 살펴봅니다.AI 기반 EDA란 무엇인가?AI 기반 EDA란 머신러닝, 강화학습, 생성형 AI와 같은 인공지능 기법을 기존의 반도체 설계 도구에 통합하여 논리합성부터 배치, 배선, 시뮬레이션에 이르는 전체 설계 흐름을 자동화하고 최적화하는 기술을 의미합니다.PPA(Power, Performance, Area)란 무엇인가?PPA는 반도체 설계 품질.. 2025. 8. 16.
트랜스포머 대체할 차세대 구조는? Mamba·RWKV·Hyena 완전 분석 트랜스포머를 이을 AI 모델 구조, Mamba·RWKV·Hyena 무엇이 다를까?GPT와 BERT 같은 대형 언어 모델의 기반이 된 트랜스포머(Transformer) 구조는AI 모델 설계의 표준으로 자리 잡았습니다. 그러나 점점 증가하는 계산량과 시퀀스 길이의제한으로 인해, 이를 대체할 새로운 아키텍처에 대한 필요성이 커지고 있습니다.Mamba, RWKV, Hyena는 이러한 대안으로 떠오르며, 각기 다른 원리와 장점,적용 가능성을 보입니다. 본 글에서는 이 세 가지 구조를 비교 분석하여,트랜스포머 이후 시대를 대비하는 흐름을 살펴보겠습니다.트랜스포머의 한계와 대체 기술의 필요성트랜스포머는 뛰어난 병렬 처리 성능과 표현력 덕분에 널리 사용되고 있지만,시퀀스 길이가 길어질수록 연산 복잡도가 O(n²)로 증.. 2025. 8. 16.
생성형 AI 생태계 비교 : GPT 스토어 vs 메타 AI 스튜디오 오픈AI vs 메타 : 주도권은 누구에게?AI 생태계 경쟁이 점점 치열해지고 있습니다. 오픈AI는 GPT 스토어를 통해 생성형 AI를 확장하고 있으며, 메타는 AI 스튜디오를 기반으로 새로운 AI 플랫폼 생태계를 구축 중입니다. 전략과 방향은 서로 다르지만, 궁극적으로는 가장 많은 사용자 기반을 확보하고 창작 도구의 활용성을 극대화하는 것이 핵심입니다. 이번 글에서는 두 기업 간 생태계 경쟁 구도를 분석하고, 향후 시장의 흐름을 예측해보겠습니다.GPT 스토어: 개인 맞춤형 GPT 시대의 시작GPT 스토어는 누구나 자신만의 GPT를 만들고 배포할 수 있게 하여AI 대중화의 길을 열었습니다. 사용자 맞춤형 GPT를 제작할 수 있다는 점에서강력한 참여형 플랫폼 구조를 만들어낸 것이 핵심입니다.2024년 말 기.. 2025. 8. 15.
Retrieval Mesh로 다중 DB와 AI 모델 연결 최적화하기 다양한 데이터베이스를 AI 모델에 효율적으로 연결하려면 어떻게 해야 할까?AI가 점점 더 복잡한 작업을 수행하면서, 여러 종류의 데이터베이스를 동시에 다루어야 하는 경우가 많아졌습니다. 이러한 상황에서 필요한 기술이 바로 ‘Retrieval Mesh’입니다. 이 기술은 여러 데이터 소스(DB)와 AI 모델 간의 라우팅 및 연결을 최적화하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 특히 다중 DB 환경에서 정확도와 응답 속도를 높이는 데 중요한 기술로 주목받고 있습니다.Retrieval Mesh란 무엇인가요?Retrieval Mesh는 여러 데이터 저장소 간의 라우팅을 최적화하여AI 모델이 필요한 정보를 정확하고 빠르게 받아올 수 있도록 설계된 구조입니다.단순한 검색 인덱싱 기능이 아니라, 각 데이터베이스의 특성과질의.. 2025. 8. 15.

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