과학자들은 Deep Loop Shaping이라는 딥러닝 기술을 사용하여 레이저 간섭계 중력파 관측소(LIGO)의 제어 정밀도를 크게 향상시키고 노이즈를 최대 100배까지 줄였습니다. 이 기술은 강화 학습을 사용하여 LIGO의 피드백 제어 시스템을 최적화하여 더욱 안정적인 중력파 측정을 가능하게 합니다. 이를 통해 천문학자들은 우주의 역학과 형성 과정을 더욱 심층적으로 연구할 수 있으며, 더 많은 중간 질량 블랙홀을 검출하고 중성자별 충돌을 더 자세히 연구하는 등의 성과를 기대할 수 있습니다. 이러한 돌파구는 미래 중력파 관측소 설계에 영향을 미치고 우주에 대한 이해를 더욱 심화시킬 것으로 예상됩니다.
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낡은 사진은 진공관의 따뜻한 불빛과 대형 믹싱 콘솔에 둘러싸인 1960년대 녹음실 장면을 포착합니다. 제어실에는 두 개의 파란색 캐릭터가 있습니다. 큰 캐릭터는 약간 기울어진 헤드폰을 착용하고 방음 유리를 통해 평화롭게 음악가를 관찰합니다. 작은 캐릭터는 작은 둥근 안경을 쓰고 스툴에 앉아 릴 투 릴 테이프 머신의 노브를 조심스럽게 조정합니다. 오래된 사진의 거친 질감, 부드러운 초점, 그리고 채도가 낮은 따뜻한 색조는 강렬한 향수를 불러일으켜 시청자를 음악적으로 활기찬 시대로 되돌려 놓습니다.
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대규모 언어 모델 Genie 3의 성공은 수많은 연구원과 엔지니어의 중요한 기여 덕분입니다. 이 긴 감사 목록은 핵심 개발부터 비디오 제작까지 모든 단계에서의 협업 노력을 강조합니다. 이는 이처럼 복잡한 AI 프로젝트에서 방대한 팀워크와 지원 네트워크가 필수적임을 보여줍니다.
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Google DeepMind의 고급 Gemini Deep Think 모델이 국제 수학 올림피아드(IMO)의 어려운 문제들을 성공적으로 해결했습니다. 이 프로젝트에는 교육 데이터와 모델 교육부터 추론 최적화까지 여러 단계에 걸쳐 많은 엔지니어와 수학자들이 참여했습니다. 팀은 IMO, 많은 기여자, 그리고 Google 내부 팀의 지원에 감사하며, IMO가 정답의 검증만 수행했고 시스템 자체의 타당성을 검증한 것은 아니라는 점을 강조합니다.
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Google DeepMind는 인간 DNA 변이가 유전자 조절에 어떻게 영향을 미치는지 예측하는 AI 도구인 AlphaGenome을 공개했습니다. 최대 100만 개의 염기쌍을 처리하는 AlphaGenome은 유전자 시작 및 종료 위치, 스플라이싱 위치, RNA 생성량, DNA 접근성 등 다양한 분자 특성을 예측합니다. 벤치마크에서 최첨단 성능을 달성한 AlphaGenome은 유전자 변이의 영향을 효율적으로 평가하여 연구자에게 유전자 조절에 대한 보다 포괄적인 정보를 제공합니다. AlphaGenome API는 현재 비상업적 연구를 위해 사용할 수 있으며, 게놈학 및 의료 분야의 발전을 가속화할 것으로 기대됩니다.
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대규모 로봇 프로젝트가 프로젝트 성공에 기여한 수백 명의 기여자(연구원, 엔지니어, 운영 직원)에게 감사를 표하는 긴 감사 목록을 발표했습니다. 이 목록에는 전 세계 전문가들이 포함되어 있으며, 프로젝트를 뒷받침하는 광범위한 협업 네트워크를 보여줍니다.
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이 보고서는 추론, 과학, 수학, 코드 생성, 다국어 기능 등 다양한 영역에서 거대 언어 모델의 성능을 벤치마킹합니다. 결과는 과학적 및 수학적 추론에서는 강력한 성능을 보이지만 코드 생성 및 긴 맥락 처리에서는 상대적으로 약한 성능을 보이는 등 작업 전반에 걸쳐 성능에 상당한 차이가 있음을 보여줍니다. 이 보고서는 가격 전략도 분석하며 모델 성능이 가격과 선형적으로 상관관계가 없음을 보여줍니다.
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AI를 이용한 알고리즘 발견에 초점을 맞춘 AlphaEvolve 프로젝트는 대규모 팀의 협력적인 노력 없이는 불가능했을 것입니다. 감사의 글에는 40명 이상이 언급되어 있으며, 연구원과 엔지니어부터 디자이너까지 다양한 역할을 수행한 사람들이 강조되어 있습니다. AI 알고리즘 발견의 협력적인 성격과 복잡성을 보여줍니다.
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Google DeepMind팀은 최근 획기적인 AI 음악 프로젝트인 Music AI Sandbox와 Lyria 2를 공개했습니다. 수십 명의 엔지니어와 연구원으로 구성된 팀이 개발한 이 프로젝트들은 DeepMind, Alphabet, YouTube팀의 공동 노력의 결과입니다. Music AI Sandbox와 Lyria 2는 AI 음악 제작 분야의 큰 발전을 보여주며, 작곡의 가능성을 확장하고 음악 산업에 혁명을 일으킬 잠재력을 가지고 있습니다.
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Google DeepMind는 Gemini 2.0 기반의 두 가지 새로운 AI 모델인 Gemini Robotics와 Gemini Robotics-ER을 공개했습니다. 이를 통해 로봇은 더 넓은 범위의 실제 세계 작업을 수행할 수 있게 되었습니다. Gemini Robotics는 로봇을 직접 제어하는 고급 비전-언어-액션 모델입니다. Gemini Robotics-ER은 고급 공간 이해 기능을 갖추고 있어 로봇 전문가가 Gemini의 구현된 추론 기능을 사용하여 자체 프로그램을 실행할 수 있도록 합니다. 두 모델 모두 일반성, 상호 작용성, 숙련성을 갖추고 있으며 다양한 작업과 환경에 대처하고 인간과의 협업을 향상시킵니다. DeepMind는 구현된 AI 및 로봇 공학에서 의미적 안전성을 평가하고 개선하기 위한 새로운 데이터 세트 ASIMOV도 공개했으며, Apptronik과 같은 회사와 협력하여 차세대 휴머노이드 로봇을 개발하고 있습니다.
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Google DeepMind는 최근 최신 AI 영상 생성 모델 Veo 2를 공개했습니다. 이 모델은 현실감, 디테일, 동작 정확도 면에서 눈에 띄는 발전을 이루어 복잡한 지시사항으로부터 고품질 4K 영상을 생성할 수 있습니다. Veo 2는 다른 주요 AI 영상 생성 모델들을 능가하며, 프롬프트를 정확하게 따르고 놀라울 정도로 현실적인 결과물을 생성하는 데 뛰어납니다. DJ의 극단적인 클로즈업부터 사실적인 물리 효과를 보여주는 요리 장면까지, Veo 2는 다양한 스타일과 시나리오에서 그 다재다능함을 보여주며 AI 영상 생성 기술의 새로운 이정표를 세웠습니다.
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