Cohere, 기업 AI 시장에 ‘North’로 도전장을 내밀다 Cohere가 오늘 ‘North’라는 새로운 AI 플랫폼을 출시했어요. 이 플랫폼은 Microsoft Copilot과 Google Vertex AI를 직접 겨냥한 것으로, 금융, HR, 고객 지원 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 자랑한다고 하네요. 🏦 보안 중시한 AI North는 대규모 언어 모델, 검색 기능, 자동화 도구를 하나의 안전한 패키지로 묶어 기업이 민감한 데이터를 보호하면서
헬스케어의 방대한 데이터 헬스케어 산업은 방대한 데이터를 보유하고 있어요. 환자 기록, 보험, 약국과 실험실의 데이터까지, 어디 하나 빠질 것이 없죠. 여러 기업들이 이 데이터를 통합하려 했지만, 최근 몇 년간 Innovaccer가 가장 두각을 나타내고 있어요. 💡 Innovaccer의 성장 Innovaccer는 미국 상위 10대 헬스케어 시스템 중 6개를 고객으로 두고 있습니다. 그리고 이제는 보험, 제약사, 정부 기관에도 플랫폼을
합성 데이터: 새로운 희망? 🚀\n\n합성 데이터가 AI 훈련에\n얼마나 유용할까? AI가\n다른 AI가 생성한\n데이터만으로 훈련된다면,\n이것이 정말\n가능할까? 최근\n이 주제가 점점\n화두로 떠오르고\n있습니다.\n\nAI 시스템은 많은\n예시를 통해 패턴을\n학습합니다. 예를 들어,\n”to whom”이라는\n이메일 표현이\n”it may concern”을\n앞서게 된다는\n것을 학습하는\n것처럼 말이죠.\n하지만 이러한\n모델들이 학습하려면\n어떤 데이터가\n필요할까요?\n\n## 합성 데이터의 장점 🌟\n\n우선, 합성 데이터는\n비용 효과적입니다.\n기존의 데이터\n수집 비용을\n크게 절감할 수\n있습니다. 실제로,\nWriter라는 AI\n기업은 합성 데이터로\n모델을 개발하는 데\n$70만을\n들였다고 합니다.\n비슷한 크기의\nOpenAI 모델을\n개발하는 데\n$460만이\n드는
AI의 새로운 시대 OpenAI의 공동창립자이자 전 최고 과학자인 일라 수츠케버가 최근 놀라운 예측을 내놓았습니다. 🎤 그는 AI 모델의 ‘사전 훈련’ 시대가 곧 끝날 것이라고 말했죠. 데이터의 한계 수츠케버는 밴쿠버에서 열린 NeurIPS 컨퍼런스에서 그의 견해를 밝혔습니다. 그는 “우리는 이미 데이터의 정점에 도달했다”며, 더 이상 새로운 데이터가 없다고 강조했어요. ⛔️ 에이전트 모델의 부상 수츠케버는 AI가 향후 ‘에이전트’가
Databricks, 새로운 도약 최근 Databricks가 합성 데이터를 활용해 AI 에이전트의 성능 평가를 더 쉽게 만드는 기능을 발표했습니다. 🎉 왜 합성 데이터인가? 기업들이 AI 에이전트를 다양한 도메인에서 효율적으로 활용하려면, 성능 평가가 필수적입니다. 하지만, 이 과정이 복잡하고 시간이 많이 소요됩니다. 😓 여기서 Databricks가 합성 데이터 기능을 추가하여, 개발자들이 고품질의 인공 데이터셋을 쉽게 생성할 수 있게 되었습니다. 이로써
영국 법원, 페이스북 소송 드디어 영국 법원이 페이스북을 상대로 한 3조원대의 집단 소송을 승인했습니다. 이 소송은 Meta가 영국 사용자들의 데이터를 “불공정 거래”로 악용했다는 주장에 기반을 두고 있습니다. 📢 소송의 배경 소송을 제기한 Dr. Liza Lovdahl Gormsen은 Meta가 소셜 네트워크 시장에서의 지배력을 이용해 사용자 데이터를 광고 이익을 위해 수집했다고 주장합니다. 이 소송은 2016년 2월 14일부터 2023년
바이오텍과 AI의 만남 🚀 바이오텍 산업에서도 이제 AI가 필수로 자리잡고 있습니다. 그러나 항상 쉽지만은 않죠. Converge Bio는 이 문제를 해결하기 위해 나섰습니다. 바로 바이오텍 LLM을 실제로 작동하게 만드는 도구를 개발했기 때문입니다. 데이터 강화의 중요성 단순한 모델은 충분하지 않습니다. 데이터를 보강하고 결과를 설명할 수 있어야 하죠. Converge Bio는 이 부분에 집중하고 있습니다. “모델은 단지 모델일 뿐”이라며
AI 확장, 어디까지 가능할까? 안녕하세요, 이번 주 TechCrunch AI 뉴스레터에 오신 것을 환영합니다! 📰 이번 주 월요일, Anthropic의 CEO Dario Amodei가 AI 인플루언서 Lex Fridman과의 5시간짜리 인터뷰에서 AI 발전의 다양한 주제를 논의했습니다. Amodei는 여전히 모델의 “확장”이 더 능력 있는 AI를 향한 유효한 경로라고 믿고 있습니다. 그는 컴퓨팅을 증가시키고 모델의 크기 및 훈련 데이터를 늘리는 것이
AI 산업의 성장과 도전 🚀 2024년, 생성형 AI의 도입이 17% 증가하면서 많은 기업이 AI를 활용하고 있습니다. 그러나, 이를 지원할 데이터의 품질이 문제로 대두되고 있습니다. Appen의 보고서에 따르면, 기업들은 AI 시스템에 필요한 고품질 데이터를 관리하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 🤔 데이터 준비의 복잡성 보고서는 데이터 소싱, 정리, 라벨링 관련 병목현상이 10% 증가했다고 밝혔습니다. 이는 효과적인 AI
23andMe의 위기 유전자 검사 기업, 23andMe가 최근 심각한 위기에 처했습니다. 지난해 데이터 유출 사고와 계속된 재정적 하락으로 인해 회사의 미래가 불투명해졌습니다. 🧬 회사는 한때 혁신적인 유전자 검사 키트로 유명했지만, 2021년 상장 이후 가치가 99%나 하락했습니다. 이익을 내지 못한 이유는 소비자 관심 감소와 성장 부진 때문이었죠. 데이터 유출과 법적 문제 2023년 해커들이 약 700만 명의 사용자