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#ai-safety

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Trading Inference-Time Compute for Adversarial Robustness
Article2025년 1월 22일

Trading Inference-Time Compute for Adversarial Robustness

OpenAI는 o1 계열 추론 모델이 추론 시점에 더 오래 ‘생각’하도록 계산 자원을 늘리면 여러 적대적 공격에 대한 성공 확률이 낮아질 수 있다는 초기 증거를 제시했다.

openai.com
#openai#simpleqa#o1-mini#o1-preview
OpenAI o1 and new tools for developers
Article2024년 12월 17일

OpenAI o1 and new tools for developers

OpenAI는 향상된 추론 모델 o1, WebRTC 기반 Realtime API, 저비용 음성 모델, 선호도 미세조정과 개발자용 SDK를 공개하며 성능·유연성·비용 효율을 강화했다.

openai.com
#openai#llm#semiconductors#applications
Sora is here
Article2024년 12월 9일

Sora is here

OpenAI는 2024년 12월 Sora Turbo를 독립형 영상 생성 서비스로 출시하며 창작 기능과 요금제, 모델의 한계, 출처 표시 및 악용 방지 대책을 함께 공개했지만, 해당 Sora 제품은 2026년 4월 26일부로 제공이 종료됐다.

openai.com
#openai#privacy-design#ai-safety#llm
Announcing our updated Responsible Scaling Policy
Article2024년 10월 15일

Announcing our updated Responsible Scaling Policy

Anthropic은 프런티어 AI의 재앙적 위험을 관리하기 위해 Responsible Scaling Policy를 더 유연하고 세분화된 위험 거버넌스 체계로 업데이트했다.

anthropic.com
#anthropic#agent-deployment#ai-safety#llm
Introducing HUGS - Scale your AI with Open Models
Article2024년 9월 9일

Introducing HUGS - Scale your AI with Open Models

HUGS는 Hugging Face가 공개 모델을 자체 인프라에서 빠르게 배포·확장하도록 제안한 무설정 최적화 추론 마이크로서비스였으며, 2025년 9월 기준 해당 모델 배포 컨테이너 제공은 중단되었다.

huggingface.co
#service-design#agent-deployment#ai-safety#llm
Launch Week I / Day 7: Crawl Webhooks (v1)
Article2024년 9월 1일

Launch Week I / Day 7: Crawl Webhooks (v1)

Firecrawl은 /crawl 엔드포인트에 웹훅을 추가해 크롤 시작, 페이지별 처리, 완료, 실패 상태를 지정한 URL로 POST 전송할 수 있게 했습니다.

Nicolas Camara
#agent-routing#llm#semiconductors#applications
The Little Tech Agenda
Article2024년 7월 5일

The Little Tech Agenda

앤드리슨 호로위츠의 마크 앤드리슨과 벤 호로위츠는 스타트업을 뜻하는 ‘리틀 테크’를 미국 기술·경제·군사 우위의 핵심으로 보고, 정부의 반스타트업 정책과 대기업의 규제 포획에 맞서 정치적으로 방어하겠다고 선언한다.

Marc Andreessen, Ben Horowitz, a16z
#ai-safety#change-management#organizational-redesign#semiconductors
The Trouble With Reinforcement Learning
Article2022년 8월 3일

The Trouble With Reinforcement Learning

강화학습은 지도학습이 과거에 겪었던 것처럼 하이퍼파라미터에 매우 민감하지만, 실세계 벤치마크와 재현성의 어려움 때문에 더 견고한 발전 경로를 만들기 어렵다는 문제를 안고 있다.

@DeepLearningAI
#ai-architecture#llm#semiconductors#applications
Compute trends across three eras of machine learning
Article2022년 2월 16일

Compute trends across three eras of machine learning

Epoch AI는 1950년 이후 주요 머신러닝 모델 120여 개의 최종 학습 컴퓨트를 분석해, 학습 컴퓨트가 세 시대를 거쳐 증가했으며 2010년 이후 약 100억 배 늘었다고 정리한다.

Jaime Sevilla
#ai-architecture#ai-infrastructure#ai-safety#capex-cycle
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