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#epoch-ai

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Frontier Data Centers
Article2026년 6월 22일

Frontier Data Centers

Epoch AI의 Frontier Data Centers Hub는 위성사진, 허가 문서, 공개 자료를 활용해 대형 AI 데이터센터의 위치, 전력·컴퓨트 용량, 비용, 건설 일정을 추적하는 공개 데이터베이스다.

epoch.ai
#epoch-ai#nvidia-hopper#frontier-data-centers#gpu-clusters-database
Data on AI Chip Owners
Article2026년 6월 22일

Data on AI Chip Owners

Epoch AI의 ‘AI Chip Owners’ 데이터셋은 세계 주요 AI 칩과 H100 환산 컴퓨트가 어떤 기업·고객 범주에 소유되어 있는지 추정하되, 실제 사용처가 아니라 소유·통제 구조를 추적한다.

epoch.ai
#epoch-ai#nvidia-h100#ai-chip-owners#ai-chip-sales
Not Every AI Power Winner Is the Same
Article2026년 5월 6일

Not Every AI Power Winner Is the Same

AI 데이터센터 확산의 전력 병목은 발전량 자체보다 전력망과 GPU 사이에서 초고압 전기를 실제 캠퍼스 전압으로 바꾸는 변압기 계층에 집중되고 있다는 분석이다.

Nutty
#hyperscalers#epoch-ai#sightline-climate#xai-colossus
What does OSWorld tell us about AI’s ability to use computers?
Article2025년 10월 30일

What does OSWorld tell us about AI’s ability to use computers?

OSWorld는 AI가 Ubuntu 환경에서 실제 컴퓨터 작업을 수행하는 능력을 재는 유용한 벤치마크지만, 과제 갱신, 터미널·스크립트 대체 가능성, 지시문 모호성 때문에 점수 해석에는 상당한 주의가 필요하다.

Florian Brand
#libreoffice#osworld#ubuntu#epoch-ai
Training compute of frontier AI models grows by 4-5x per year
Article2024년 5월 28일

Training compute of frontier AI models grows by 4-5x per year

Epoch AI는 최신 데이터 확장을 바탕으로, 프런티어 AI 모델의 학습 컴퓨트가 최근 연간 약 4~5배 속도로 증가해 왔다고 결론짓는다.

Jaime Sevilla
#openai#epoch-ai#google-deepmind#jaime-sevilla
Challenges in predicting AI automation
Article2023년 11월 24일

Challenges in predicting AI automation

Epoch AI는 AI 자동화 예측 문헌을 검토하며, 기존 방법들이 기술적 자동화 가능성에 치우쳐 실제 배포·비용·노동시장 변화를 충분히 설명하지 못한다고 지적한다.

David Owen
#david-owen#epoch-ai#o-net#task-patent-mapping
Trading off compute in training and inference
Article2023년 7월 28일

Trading off compute in training and inference

Epoch AI는 훈련 컴퓨트와 추론 컴퓨트가 일정 범위에서 서로 대체될 수 있으며, 특히 대규모 배포 모델에서는 추론 비용 최적화와 고성능 소규모 사용 사이의 균형이 중요하다고 분석한다.

Pablo Villalobos
#epoch-ai#gpt-3#gpt-4#pablo-villalobos
How predictable is language model benchmark performance?
Article2023년 6월 9일

How predictable is language model benchmark performance?

Epoch AI는 11개 최신 언어모델 아키텍처와 36개 모델 크기의 데이터를 분석해, 벤치마크 전체 성능은 컴퓨트 스케일링만으로도 어느 정도 예측 가능하지만 개별 과제 성능은 훨씬 변동성이 크다고 결론낸다.

David Owen
#big-bench#david-owen#epoch-ai#big-bench-hard