Model-Release on todai

Le Chonk: Built for Coders, Trusted by Defenders.

Thu, 29 Oct 2026 21:00:07 +0900

안녕하세요 독자 여러분! 혹시 최신 인공지능 소식을 들을 때마다 너무 복잡하고 어렵게 느껴지시진 않나요?

갑자기 거대하고 새로운 기술 소식이 들려오면 어디서부터 이해해야 할지 막막할 때가 있죠. 오늘은 유럽에서 만들어진 흥미로운 AI 모델 소식을 아주 쉽고 간단하게 풀어드릴게요. 과연 어떤 특징을 가진 기술인지 함께 살펴볼까요?

전체 글 정리

1. 코딩과 보안에 특화된 새로운 모델 탄생

미스트랄은 1조 파라미터 규모의 대형 멀티모달 모델인 미스트랄 라지 4의 가중치를 공개했어요.
이번 모델은 특히 코딩과 방어적 보안 분야에서 뛰어난 성능을 보여주며, 오픈 웨이트 모델 중 최상위권의 성적을 기록하고 있어요.
개발자가 비용과 성능에 맞춰 선택할 수 있도록 세 가지 추론 모드를 지원하는 것이 특징이에요.

2. 효율적인 코딩과 강력한 보안 기능

적은 토큰 사용량으로도 복잡한 코딩 작업과 터미널 기반 워크플로우를 효율적으로 처리할 수 있어요.
취약점 발견, 재현, 패치 같은 방어적 사이버 보안 작업을 매끄럽게 수행하면서도 악성 요청은 높은 비율로 거부하는 안전장치를 갖추고 있어요.
금융 관련 스프레드시트 작업이나 웹 브라우징 같은 일반적인 업무 성능도 크게 향상되었어요.

3. 데이터 주권과 맞춤형 활용 지원

유럽 인프라에서 처음부터 개발되어 기업들이 자체 인프라에 직접 설치하고 관리할 수 있는 환경을 제공해요.
마이크로소프트의 플랫폼이나 엔비디아 환경 등 다양한 경로를 통해 이용할 수 있으며, 기업의 고유한 데이터에 맞춰 커스텀할 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

이번에 공개된 모델은 개발자나 기업들이 자신만의 환경에 맞춰 직접 다운로드해 활용할 수 있어요.

Introducing SFX v3 in ElevenCreative and ElevenAPI

Thu, 29 Oct 2026 21:00:00 +0900

영상을 만들거나 게임을 즐길 때 실감 나는 효과음이 얼마나 중요한지 잘 아시죠? 그런데 여러 가지 소리를 한 번에 척척 만들어내는 기능이 있다면 얼마나 편할까요?

안녕하세요! 오늘은 일레븐랩스에서 새롭게 선보인 효과음 제작 기능에 대해 이야기해 보려고 해요. 갑자기 복잡한 소리 효과를 만들어야 할 때, 어떻게 해야 할지 고민되셨던 분들이라면 오늘 이야기가 아주 반가우실 거예요.

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복잡한 소리도 한 번에 척척

축구 경기 영상처럼 관중 환호성, 공이 떨어지는 소리, 야유 소리 등 여러 상황이 섞인 장면을 기억하시나요?
이전에는 이런 다양한 소리를 한 번에 만들기 위해 여러 번 시도해야 했지만, 이제는 하나의 문장으로 여러 지시사항을 훨씬 더 잘 반영할 수 있게 되었어요.
메인 동작부터 주변 소리까지 차례대로 묘사하고 어떻게 어우러지는지 편하게 들어볼 수 있답니다.

더 자연스러워진 음악과 목소리

이번 신규 버전은 음악이나 목소리가 포함된 프롬프트 처리 능력도 함께 좋아졌어요.
덕분에 배경 소리와 음악, 혹은 목소리가 자연스럽게 어우러지는 다채로운 효과를 만들어낼 수 있게 되었답니다.

귀에 거슬리지 않는 깔끔한 음질

징의 웅장한 울림이나 차임벨의 맑은 소리, 휘파람 소리 등은 자칫하면 귀에 거슬리는 잡음이 섞이기 쉬워요.
이번 업데이트를 통해 전체적인 음질이 좋아져서 원하지 않는 잡음이 생길 확률이 줄어들었어요.
그 덕분에 소리가 배경이나 전경에 자연스럽게 스며들어 훨씬 더 몰입감 있는 장면을 완성할 수 있죠.

이용 방법 / 활용 방안

영상 편집이나 게임 제작을 하신다면, 이제 여러 소리를 따로따로 만들어서 맞출 필요 없이 하나의 문장으로 전체 배경음을 구상해 보세요.
모바일 앱이나 일레븐 크리에이티브의 효과음 탭, 스튜디오 등에서 간편하게 직접 테스트해 볼 수 있어요.
개발자라면 관련 API를 활용해 자신만의 제품이나 작업 흐름에 이 효과음 생성 기능을 직접 연결해 쓸 수도 있답니다.

영상을 보거나 콘텐츠를 만들 때 소리의 디테일이 얼마나 중요한지 새삼 느끼게 되는데요. 여러분이라면 이 새로워진 효과음 기능을 어떤 장면에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

Gemini 4 Carbon: Our next frontier model

Thu, 29 Oct 2026 02:00:58 +0900

요즘 새로운 인공지능 소식이 참 자주 들리죠? 따라가기 벅찰 때도 있으실 텐데요. 오늘은 구글 딥마인드에서 새로 내놓은 차세대 인공지능 모델에 대한 흥미로운 소식을 준비했어요. 과연 어떤 새로운 기능들이 담겨 있는지 함께 가볍게 살펴볼까요? 🛡️

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향상된 코딩과 복잡한 문제 해결 능력

제미나이 4 카본은 오랜 시간 동안 스스로 판단하고 실행해야 하는 복잡한 엔지니어링 문제를 해결하도록 만들어졌어요.
복잡한 코드나 시스템 속에서 숨겨진 버그를 찾아내고 수정하는 작업을 며칠 동안이나 꾸준히 수행할 수 있답니다.
웹 개발 분야에서도 눈에 띄게 좋아진 결과물을 보여주어 관련 평가에서 높은 순위를 기록했어요.

강력한 사이버 보안 성능

보안 취약점을 찾아내고, 실제로 위험한지 확인하며, 원인을 파악해 코드를 고치는 전 과정을 뛰어난 실력으로 해내요.
실제 소프트웨어에서 복잡한 결함을 찾아내는 능력이나 취약점을 검증하는 외부 평가에서 최고 수준의 성적을 거두었어요.
보안 코드를 작성하는 성공률도 이전 모델보다 훨씬 높아져 안전한 시스템을 만드는 데 큰 도움을 줄 수 있어요.

더욱 탄탄해진 안전성과 신뢰성

인공지능이 엉뚱한 소리를 하거나 꼼수를 부리는 현상이 크게 줄어들었어요.
모호한 상황에서는 혼자 무리해서 진행하지 않고 사용자에게 질문하여 정확하게 소통하도록 설계되었답니다.
해킹 공격에 악용될 수 있는 프롬프트 조작을 완벽하게 방어하는 능력을 보여주었어요.

이용 방법 / 활용 방안

사이버 보안 전문가: 이번 주부터 일부 보안 전문가들과 신뢰할 수 있는 파트너들에게 먼저 공개되어 보안 취약점 진단과 방어에 활용될 예정이에요.
개발자와 일반 사용자: 보안 및 개발 분야에서의 안정성과 성능 검증을 거친 뒤, 개발자와 기업, 그리고 일반 소비자들이 이용할 수 있는 다양한 서비스로 곧 선보일 예정이랍니다.

이번에 발표된 제미나이 4 카본은 보안과 코딩 능력을 대폭 끌어올리면서도 안전성을 꼼꼼하게 챙긴 것이 특징이에요. 여러분이라면 이렇게 똑똑하고 꼼꼼해진 인공지능 기능을 일상이나 업무 속 어디에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

ElevenLabs and adELA bring free voice restoration to Spain

Wed, 28 Oct 2026 21:00:00 +0900

날씨가 선선해지면서 주변에 목소리를 자주 쓰는 분들이 더 눈에 띄는 요즘인데요. 만약 소중한 내 목소리를 잃어버리게 된다면 어떤 기분이 들까요? 오늘 전해드릴 소식은 기술이 어떻게 사람의 마음과 정체성을 지켜줄 수 있는지 보여주는 따뜻한 이야기랍니다.

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스페인 ALS 협회와 일레븐랩스의 만남

일레븐랩스가 스페인의 대표적인 루게릭병 환우 협회인 adELA와 손을 잡았어요.
이번 협력은 일레븐랩스의 임팩트 프로그램의 일환으로 스페인에서 진행되는 첫 번째 프로젝트예요.
스페인은 국가 환자 협회를 통해 이 기술이 제공되는 첫 번째 국가가 되었답니다.

목소리를 복원하는 두 가지 방법

루게릭병 진단을 받은 대상자는 전문가들과 함께 목소리를 다시 만들어갈 수 있어요.
목소리 변화가 크지 않다면 새로운 음성 샘플을 직접 녹음할 수 있죠.
이미 목소리에 변화가 생겼다면 과거에 녹음해 둔 오디오 파일을 업로드해 디지털 목소리를 만들 수 있어요.

목소리가 지켜주는 정체성과 일상

목소리는 단순한 소통 수단을 넘어 그 사람의 정체성과 깊게 연결되어 있어요.
스페인에서는 약 4,000명에서 4,500명이 루게릭병을 앓고 있으며 이 중 많은 이들이 목소리를 잃게 돼요.
목소리 복원 기술을 통해 환자들은 가족, 친구, 동료들과 자신의 진짜 목소리로 계속 소통할 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

이번 소식은 기술이 일상에서 어떻게 따뜻하게 쓰일 수 있는지 보여주는 좋은 사례예요. 개발자가 아니더라도 우리 주변에서 목소리 보존의 중요성을 생각해 볼 수 있죠.

Vital Skills: Upskilling Genie Code with Healthcare and Life Sciences skills

Wed, 28 Oct 2026 04:00:00 +0900

데이터 분석을 할 때 코딩 대신 말로 편하게 대화할 수 있다면 얼마나 좋을까요? AI 코딩 도구가 점차 똑똑해지고 있지만, 막상 의료나 생명과학처럼 전문적인 분야를 다룰 때는 뭔가 아쉬운 점이 있었죠. 오늘은 데이터브릭스의 AI 코딩 에이전트인 지니 코드에 헬스케어와 생명과학 전문 지식을 불어넣어 주는 바이탈 스킬스 소식을 소개해 드릴게요.

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1. 지니 코드와 바이탈 스킬스의 만남

지니 코드: 코딩 대신 대화로 데이터 및 AI 작업을 수행할 수 있도록 돕는 데이터브릭스 최적화 코딩 에이전트예요.
보안과 거버넌스: 유니티 카탈로그와 연동되어 기업의 데이터를 정확히 이해하고 플랫폼의 보안 규칙을 그대로 따라요.
바이탈 스킬스의 필요성: 일반 AI 코딩 도구는 의료나 생명과학 분야의 까다로운 임상 기준이나 전문 지식을 놓치기 쉬운데, 바이탈 스킬스가 이 간극을 메워줘요.

2. 현장 전문가의 노하우를 담다

전문가 수준의 지식: 생체통계학자, 프라이버시 담당자 등의 노하우를 패키지 형태의 플레이북으로 제공해요.
성능 검증: 공인된 생물omedical 데이터 분석 벤치마크 테스트에서 바이탈 스킬스를 적용한 경우가 훨씬 더 정확하고 신뢰성 높은 결과를 보여주었어요.
환자 코호트 및 보고서 작성: 자연어로 환자 집단을 정의해 코호트를 만들고, 프리젠테이션 빌더를 통해 결과를 쉽게 공유할 수 있어요.

3. 복잡한 모델 배포와 맞춤형 평가

생물학 파운데이션 모델: 다루기 까다로운 오픈소스 단백질 구조나 단일세포 모델을 안전하게 배포하고 실행할 수 있도록 도와줘요.
맞춤형 평가 도구: 헬스케어 업무 특성에 맞는 평가 환경을 구축하여 결과와 행동 양식을 꼼꼼하게 검증해요.
오픈소스와 확장성: 기본 제공되는 스킬 외에도 필요에 따라 직접 수정하거나 새로운 스킬을 만들 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

현업 분석가: 복잡한 코딩을 몰라도 자연어로 환자 그룹(코호트)을 정의하거나 필요한 지표를 계산해 대시보드와 보고서까지 매끄럽게 연결해 보세요.
과학자와 연구원: 다루기 어려운 오픈소스 바이오 모델을 직접 구축하고 배포하는 과정에서 빠뜨리기 쉬운 준비 단계들을 안전하게 챙겨갈 수 있어요.
개발 및 관리자: 유니티 게이트웨이를 통해 검증된 스킬을 동료들과 공유하고, 필요에 따라 입맛에 맞게 커스텀하여 활용할 수 있답니다.

데이터 분석과 AI가 현업의 전문성과 만날 때 어떤 시너지가 나는지 조금은 감이 오시죠? 여러분이라면 이 똑똑한 도구를 의료나 생명과학 분야의 어떤 작업에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

Genie 4: A new generation of world simulation

Wed, 28 Oct 2026 01:01:38 +0900

안녕하세요, 여러분!

인공지능이 만들어내는 세상이 어디까지 발전했을지 궁금하지 않으신가요? 갑자기 영화 속 한 장면 같은 가상 세계가 뚝딱 만들어진다는 소식을 들리면 어렵고 멀게만 느껴지시죠?

오늘은 구글 딥마인드가 새롭게 선보인 차세대 월드 시뮬레이션 모델에 대한 이야기를 아주 쉽고 간단하게 풀어드릴게요.

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1. 실시간으로 변화하는 가상 세계 🌍

지니 4는 사용자가 일상적인 대화나 텍스트 명령을 입력하면 실시간으로 가상 세계를 수정할 수 있어요.
날씨를 바꾸거나 카메라 시점을 이동하고, 새로운 사람이나 물건을 등장시키는 등 주변 장면에 맞춰 자연스럽게 반응한답니다.
여기에 제미나이 모델이 뒤에서 상황을 모니터링하며 세계가 자연스럽게 이어지도록 도와줘요.

2. 현실 같은 물리 법칙과 자연스러운 등장인물 👥

공기역학이나 충돌 같은 복잡한 현실 세계의 물리 법칙을 정교하게 시뮬레이션해요.
가장 놀라운 점은 등장인물들의 움직임인데요. 캐릭터들이 주변 환경에 유기적으로 반응하며 아주 자연스럽게 움직이고 실시간으로 대화도 나눌 수 있어요.

3. 소리까지 스스로 만들어내는 세상 🎵

바람 소리나 파도 소리 같은 주변의 배경 소음은 물론이고, 사람들의 음성까지 실시간으로 함께 생성해 낸답니다.
사용자의 입력이나 상황 변화에 맞춰 캐릭터들이 즉각적으로 대화하고 반응하는 오디오 시뮬레이션을 제공해요.

4. 안전을 최우선으로 하는 연구와 제한적 공개 🛡️

아직은 초기 연구 단계이며, 안전 가이드라인을 거쳐 신뢰할 수 있는 테스터들에게 먼저 선보이고 있어요.
모든 영상과 오디오 결과물에는 인공지능 생성 콘텐츠임을 알아볼 수 있는 디지털 워터마크 기술이 적용되어 있답니다.

이용 방법 / 활용 방안

이 기술은 꼭 개발자가 아니더라도 다양한 분야에서 놀랍게 쓰일 수 있어요.

Automated Snowpipe Setup with Snowflake CoCo Is Now GA

Tue, 27 Oct 2026 21:58:00 +0900

새로운 앱을 만들거나 서비스를 운영하다 보면 쏟아지는 데이터를 실시간으로 분석하는 게 정말 중요하죠? 하지만 막상 데이터를 분석하려고 하면 클라우드 저장소와 데이터베이스를 연결하는 복잡한 설정 과정 때문에 답답했던 경험, 다들 한 번쯤 있으실 거예요.

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자연어 대화로 끝내는 데이터 연결

스노우플레이크의 자동화 기능인 코코를 활용하면 복잡한 설정 없이 자연어 대화만으로 데이터를 연결할 수 있어요.
개발팀에 요청하고 기다릴 필요 없이, 필요한 사람이 직접 파일 형식을 분석하고 파이프라인을 구축할 수 있죠.

똑똑한 파일 분석과 중복 방지

코코가 클라우드 저장소의 파일을 직접 샘플링해서 CSV나 JSON 같은 형식을 알아서 파악해요.
기존에 이미 설정된 파이프라인이 있다면 중복 로드를 막기 위해 미리 알려주고 확인을 거친답니다.

과거 데이터까지 깔끔하게 처리

파이프라인이 만들어지기 전에 쌓인 지난 7일간의 데이터도 놓치지 않고 바로 불러올 수 있어요.
필요에 따라 테라폼 코드로 자동 변환하거나, 아예 아이스버그 테이블 형식으로 데이터를 관리할 수도 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

빠른 데이터 분석이 필요할 때: 신규 앱 출시 초기 사용자 반응을 실시간으로 확인하고 싶거나 보안 로그를 추적할 때 기다림 없이 바로 데이터를 조회해 보세요.
상황에 맞는 설정 선택하기: 임시 권한을 부여하거나, 팀에서 쓰는 테라폼 코드로 내보내는 등 우리 팀의 보안 정책과 스타일에 맞는 방식을 고르면 돼요.
상태 점검까지 한 번에: 파이프라인이 잘 작동하는지 직접 복잡한 명령어를 칠 필요 없이, 코코를 통해 오류 여부와 로드 기록을 편하게 확인할 수 있어요.

여러분이라면 이 편리한 자동화 기능을 어떤 데이터를 다루는 데 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

Speech models in Ollama

Sat, 24 Oct 2026 09:00:00 +0900

여러분, 컴퓨터가 내가 쓴 글을 자연스러운 목소리로 읽어주면 좋겠다고 생각한 적 없으신가요?

인기 있는 인공지능 도구 올라마에서 이제 텍스트를 음성으로 바꿔주는 기능을 지원하기 시작했어요! 첫 번째로 탑재된 음성 모델은 그라디움의 소형 고성능 텍스트 음성 변환 모델인 포논인데요. 현재는 맥OS에서 먼저 만나볼 수 있고 윈도우와 리눅스 지원도 곧 준비될 예정이랍니다. 어떤 기능들이 생겼는지 함께 알아볼까요?

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1. 애플 실리콘에서의 뛰어난 성능

애플 실리콘 맥에서 올라마는 애플의 머신러닝 프레임워크인 엠엘엑스로 가속되어 뛰어난 처리 속도를 자랑해요.
엠5 맥북 프로 환경에서는 기존의 다른 빠른 엔진보다 무려 35%나 더 빠른 속도를 보여주었어요.
정확도 역시 허깅페이스 트랜스포머의 기준 구현과 정확도 면에서 완벽하게 일치한답니다.

2. 다양한 목소리와 언어 지원

명령어 옵션을 통해 원하는 목소리를 직접 선택할 수 있어요.
목소리는 그라디움의 음성 카탈로그에서 제공되며, 전체 목록은 명령어 확인을 통해 쉽게 살펴볼 수 있어요.
포논 모델은 아파치 2.0 라이선스로 배포되었고, 40M 모델의 경우 비영리 목적으로만 사용이 제한된 CC BY-NC 4.0 라이선스가 적용돼요.

3. 실시간 음성 변환과 파일 저장

챗봇의 답변을 음성 모델로 연결하면, 문장이 만들어지는 즉시 실시간으로 음성이 재생되도록 만들 수 있어요.
텍스트를 입력하지 않고 실행하면 직접 타이핑하며 음성을 만들 수 있고, 출력 결과를 웨이브 파일 형식으로 간편하게 저장할 수도 있어요.
기존 오픈에이아이와 호환되는 오디오 음성 엔드포인트를 지원하기 때문에, 기존에 사용하던 코드가 있다면 주소만 살짝 바꿔서 그대로 활용할 수 있답니다.
기본 오디오는 24킬로허츠 모노 웨이브 파일로 제공되며, 필요에 따라 원시 16비트 샘플 형식으로도 받을 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

이번에 업데이트된 음성 기능을 실제로 어떻게 써먹을 수 있을까요? 애플 실리콘 맥을 사용 중이시라면 최신 버전의 올라마를 다운로드한 뒤 포논 모델을 내려받아 바로 시작할 수 있어요. 복잡한 설정 없이 간단한 명령어 입력만으로 글자를 소리로 바꿀 수 있으니, 긴 글을 눈으로 읽기 귀찮을 때 오디오 북처럼 틀어두거나 챗봇의 답변을 음성으로 생생하게 듣는 용도로 가볍게 테스트해 보기 좋답니다.

Multi-Turn Reinforcement Learning on Amazon SageMaker AI: A hands-on guide

Sat, 24 Oct 2026 02:48:54 +0900

안녕하세요, 여러분! AI 기술 소식을 들으면 왠지 복잡하고 어렵게 느껴지시죠?

오늘은 여러 단계를 거쳐 문제를 해결해야 하는 똑똑한 AI 에이전트를 키워내는 흥미로운 기술 소식을 준비했어요. 복잡한 코딩 없이도 AI의 실력을 쑥쑥 키워주는 마법 같은 방법, 함께 가볍게 살펴볼까요?

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1. 여러 단계를 거치는 작업에 필요한 강화학습

기존의 AI 학습은 하나의 질문에 좋은 답을 내는 데 집중했어요.
하지만 고객 지원이나 보고서 작성처럼 여러 단계를 거쳐야 하는 작업은 전체 과정이 성공했는지가 훨씬 중요하죠.
세이지메이커 AI의 다중 턴 강화학습(MTRL)은 바로 이런 복잡한 과정을 여러 번 거치며 학습하는 똑똑한 방식이랍니다.

2. 게임으로 배우는 AI 학습 과정

이번 가이드에서는 단어 맞추기 게임(Wordle)을 예시로 들어 설명하고 있어요.
AI가 여러 번의 추측을 통해 정답을 찾아가고, 마지막 결과에 따라 점수를 매기는 방식으로 훈련을 진행해요.
정답을 직접 알려주는 것이 아니라, 결과에 대한 점수만 부여해도 AI가 스스로 학습할 수 있어요.

3. 서버리스 환경으로 간편하게 관리하기

사용자가 직접 복잡한 서버를 구축할 필요 없이, 기본 모델만 선택하면 서비스가 학습 인프라를 알아서 관리해 줘요.
훈련 과정에서 사용된 토큰 수나 비용, 에이전트의 작동 상태까지 꼼꼼하게 모니터링할 수 있답니다.
학습이 끝난 후에는 평가 작업을 통해 AI가 실제로 얼마나 실력이 늘었는지 눈으로 직접 확인할 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

우리 회사만의 업무 자동화에 활용하기: 공개된 범용 모델이 잘 모르는 내부 업무나 특화된 다단계 워크플로우에 이 방식을 적용해 보세요. 비용은 줄이고 성능은 훌륭한 맞춤형 AI를 만들 수 있어요.
실습용 샘플 코드 참고하기: 제공되는 예제 리포지토리를 활용해 에이전트를 배포하고 데이터셋을 준비하는 과정을 차근차근 따라 해 볼 수 있답니다.

여러분은 AI가 스스로 게임을 학습하며 똑똑해지는 이런 과정이 신기하지 않으신가요? 기술을 우리 업무에 어떻게 적용해 볼 수 있을지 고민해 보는 것도 참 재미있을 것 같아요.

SKT, iPhone Duo 출시

Fri, 23 Oct 2026 08:33:14 +0900

안녕하세요 독자 여러분! 혹시 이번에 새로 나온 애플의 첫 폴더블 스마트폰 소식 들으셨나요? 갑자기 이런 신제품 소식이 들리면 어떤 혜택이 있는지, 반응은 어땠는지 궁금해지시죠? 오늘은 SKT에서 출시한 아이폰 듀오와 관련된 흥미로운 소식을 알기 쉽게 정리해 드릴게요. 📱

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사전예약 인기 폭발

애플의 첫 폴더블 스마트폰인 아이폰 듀오가 드디어 오늘 출시되었어요.
10월 16일부터 진행된 사전예약에서 256GB와 512GB 모델이 전체 예약의 60%를 차지하며 가장 큰 인기를 끌었습니다.
색상은 스타 화이트가 나이트 스카이보다 더 많은 선택을 받았고, T다이렉트샵의 1차 예약은 단 1분 만에 마감될 정도로 관심이 뜨거웠어요.
연령대별로는 30대가 36%로 가장 많았고, 40대와 20대가 그 뒤를 이었습니다.

풍성한 개통 혜택과 이벤트

개통 고객 전원에게는 구글 AI Plus 2개월 구독권과 티빙 광고형 스탠다드 6개월 구독권이 제공됩니다.
총 1,210명을 추첨하는 한정판 경품 이벤트도 진행되는데요, 프로야구 선수 애장품 패키지부터 레트로 감성의 아이폰 듀오 케이스, T1 스페셜 에디션 케이스를 증정해요.

전용 보험과 요금제 할인

파손 보상과 배터리 교체 등을 지원하는 전용 보험 상품이 출시되었으며, SKT 가입자에게는 iCloud 50GB가 무료로 제공됩니다.
특히 첫 폴더블 제품인 만큼 커버레이어 파손 보상이 별도로 마련되어 있어요.
최신 에어팟, 애플워치, 아이패드를 함께 구매하면 특정 요금제를 통해 24개월 또는 36개월간 스마트기기 할부금 할인 혜택도 받을 수 있습니다.

이용 방법 / 활용 방안

새로운 스마트폰을 구매할 계획이 있으시다면 이번 기회를 꼼꼼히 살펴보시는 것이 좋아요. 사전예약 고객이나 개통 고객을 위한 AI 및 OTT 무료 구독 혜택은 전용 이벤트 페이지에서 직접 신청할 수 있으니 놓치지 말고 챙겨보세요. 또한, 첫 폴더블폰인 만큼 파손 보장이 포함된 전용 보험이나, 다른 애플 기기를 함께 구매할 때 받을 수 있는 요금제 할부금 할인 혜택을 활용하면 비용 부담을 줄이는 데 도움이 될 거예요.

Leading European Financial Services Organizations Embrace Open Models to Build Proprietary Intelligence

Thu, 22 Oct 2026 14:00:56 +0900

요즘 은행이나 결제 서비스 이용하실 때 뭔가 똑똑해진 것 같다는 느낌 받지 않으셨나요?

최근 베를린에서 열린 GTC 행사에서 유럽의 내로라하는 금융사들이 자신들만의 인공지능(AI) 기술을 어떻게 만들고 있는지 그 생생한 현장을 공개했어요. 남의 기술을 빌려 쓰는 게 아니라, 엔비디아의 탄탄한 컴퓨팅 기술을 바탕으로 우리 집 냉장고 속 재료처럼 ‘내 데이터’를 가지고 직접 AI를 키워내고 있다고 해요. 갑자기 이런 소식 들리면 어렵고 복잡하게 느껴지시죠? 핵심만 쏙쏙 뽑아서 알기 쉽게 정리해 드릴게요.

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내 품에 쏙 들어오는 맞춤형 은행 AI

**레볼루트(Revolut)**는 무려 8천만 명의 고객을 위한 자체 AI 모델 ‘PRAGMA’를 엔비디아 기술로 확장하고 있어요. 엄청난 양의 금융 거래를 지연 없이 처리해내는 실력을 증명했답니다.
영국의 **스털링 은행(Starling Bank)**은 자체 거래 데이터를 활용해 ‘스털링 인텔리전스’라는 AI 기반을 만들었고, **로이드 뱅킹 그룹(Lloyds Banking Group)**도 수십억 건의 거래를 재사용 가능한 지능으로 바꿔주는 ‘ATUM’을 구축해 업무 효율을 높이고 있어요.

찰떡같이 알아듣는 음성과 똑똑한 비서들

네오뱅크 **분크(bunq)**의 AI 비서 ‘핀’은 공개 모델을 활용해 유명 타사 모델만큼 뛰어난 성능을 내면서도 비용은 60%나 아끼고 있어요.
**내트웨스트(NatWest)**는 다양한 영국 사투리와 금융 전문 용어를 찰떡같이 알아듣는 음성 인식 기술을 엔비디아 모델과 함께 만들고 있답니다.
**산탄데르(Santander)**는 구조화된 금융 데이터를 다루기 위해 새로운 엔비디아 모델을 도입해 핵심 업무에 활용 중이에요.

순식간에 끝나는 방대한 데이터 분석

LSEG는 엔비디아 GPU 엔진을 통해 방대한 역사적 금융 데이터를 기존보다 최대 10배나 빠르게 분석하고 있어요.
**레이븐팩(RavenPack)**은 연구 가설을 넣으면 곧바로 분석용 데이터셋을 만들어주는 시스템을 구축해 투자자들이 시장 트렌드를 빠르게 파악할 수 돕고 있어요.
HSBC는 더 빨라진 데이터 처리 속도로 실시간 고객 지원과 사기 방지를 처리하고 있고, **스트라이프(Stripe)**는 사기 탐지 시스템의 데이터 처리 속도를 42배나 높이고 비용은 92%나 줄였다고 해요.

이용 방법 / 활용 방안

이번 소식은 일반 독자분들이 당장 어떤 앱을 다운받아 쓰는 성격의 이야기는 아니에요. 하지만 우리가 매일 쓰는 은행 앱이나 간편결제 서비스가 앞으로 훨씬 더 똑똑해지고 빨라진다는 신호랍니다.

Qiskit SDK v2.6 release summary

Thu, 22 Oct 2026 13:00:00 +0900

안녕하세요 독자 여러분! 혹시 양자 컴퓨터나 프로그래밍이라는 단어만 들어도 왠지 복잡하고 머리가 복잡해지시나요?

최근 양자 컴퓨팅 분야에서 자주 쓰이는 소프트웨어인 Qiskit이 새로운 버전인 v2.6을 선보였어요. 이번 업데이트는 파이썬이라는 언어 없이도 다양한 성능을 낼 수 있도록 뼈대를 튼튼하게 다진 것이 핵심이라고 해요. 어떤 점이 달라졌는지 함께 가볍게 살펴볼까요? ⚡

전체 글 정리

1. C언어 기반의 똑똑한 컴파일러 도구 도입 🛠️

이번 버전에서는 C언어 환경에서도 직접 컴파일 과정을 관리할 수 있는 체계가 마련되었어요.
개발자가 직접 자신만의 최적화 규칙을 만들고, 프로그램이 여러 단계를 거쳐 매끄럽게 실행되도록 꼼꼼하게 검증할 수 있답니다.

2. 언어의 벽을 넘는 QPY 데이터 저장 방식 📦

양자 회로 데이터를 파일이나 메모리에 저장하고 불러오는 QPY 기술이 C언어에도 적용되었어요.
C나 C++, 줄리아(Julia) 같은 다른 프로그래밍 언어로 만든 회로를 파이썬과 완벽하게 호환되도록 주고받을 수 있어 훨씬 편리해졌어요.
기본 포맷 버전이 v18로 업그레이드되면서 저장되는 파일 크기도 쏙 줄어들었답니다.

3. 내 마음대로 정의하는 맞춤형 양자 연산 🎛️

파이썬의 복잡한 객체 모델을 거치지 않고도 C언어에서 직접 나만의 맞춤형 양자 연산이나 하드웨어 맞춤형 게이트를 정의할 수 있게 되었어요.
기본적인 이름과 큐비트 개수만 지정해주면, 시스템이 알아서 자연스럽게 처리해 준답니다.

이용 방법 / 활용 방안

이번 Qiskit v2.6 업데이트는 꼭 전문 개발자가 아니더라도 주목해 볼 만한 포인트가 있어요.

SKT, 수학 난제 연구로 독파모 모델 추론 성능 높인다

Thu, 22 Oct 2026 09:08:55 +0900

인공지능이 똑똑해진다는 소식은 자주 들리지만, 복잡한 수학 문제까지 잘 풀 수 있게 된다는 이야기 들으셨나요?

우리가 흔히 쓰는 인공지능은 일상적인 대화는 잘하지만, 고차원적인 수학적 사고나 논리적인 검증에는 아직 한계가 있답니다. 인공지능이 스스로 판단하고 발전하는 똑똑한 비서로 거듭나기 위해 국내 최고 전문가들이 머리를 맞댔다고 해요. 어떤 내용인지 함께 살펴볼까요?

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수학과 인공지능의 특별한 만남

SK텔레콤이 독자적으로 개발한 인공지능 모델인 에이닷엑스 케이투의 수학 추론 역량을 높이기 위해 국내 대학 및 연구진과 손을 잡았어요. 서울대학교와 카이스트, 고등과학원의 수학 및 인공지능 전문가들이 대거 참여해 본격적인 기술 교류와 공동 연구를 시작했습니다. 확률론, 통계물리, 이산수학, 위상수학 등 다양한 세부 전공의 수학자들이 인공지능의 선생님으로 나서게 된 것이죠.

Mistral Advances AI for Engineering with NVIDIA

Wed, 21 Oct 2026 21:00:20 +0900

갑자기 AI가 엔지니어링 영역까지 들어온다는 소식 들리면 왠지 복잡하고 어렵게 느껴지시죠? 하지만 걱정 마세요. 일상과 아주 밀접한 이야기랍니다. 최근 미스트랄이라는 AI 기업과 엔비디아라는 반도체 기업이 손을 잡고, 우리가 일상에서 쓰는 제품을 만드는 설계 과정을 훨씬 더 빠르고 똑똑하게 바꾸겠다고 발표했어요. 🚀

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1. AI와 고성능 컴퓨팅의 만남

미스트랄의 AI 모델과 엔비디아의 강력한 컴퓨팅 기술이 힘을 합쳤어요.
컴퓨터로 제품을 시뮬레이션하고 설계하는 과정이 훨씬 더 빨라진답니다.
항공기, 자동차, 반도체 같은 복잡한 제품을 만들 때 시행착오를 줄일 수 있어요.

2. 3D 시뮬레이션과 오픈 데이터셋

엔비디아의 3D 그래픽 및 시뮬레이션 기술인 옴니버스를 미스트랄 모델에 결합해요.
물리 법칙을 이해하는 AI 모델을 누구나 공정하게 평가할 수 있도록 공개된 기준(벤치마크)과 데이터셋도 함께 만들기로 했답니다.

3. 탄탄한 협력 관계와 새로운 모델

두 회사는 이미 가성비 좋은 AI 모델인 미스트랄 네모를 함께 만든 적이 있어요.
최근에는 약 1조 개의 파라미터를 가진 거대 AI 모델인 미스트랄 라지 4를 엔비디아의 최신 칩으로 학습시키며 협력을 더욱 깊게 이어가고 있답니다.

이용 방법 / 활용 방안

우리가 직접 엔지니어링 프로그램을 다루지 않더라도, 이 기술이 가져올 변화를 기대해 볼 수 있어요. 자동차나 비행기, 스마트폰 같은 제품들이 훨씬 더 빠르게 개발되고 안전성 검토도 철저해질 테니까요. 앞으로는 AI가 복잡한 설계 도면을 분석하고 수정하는 과정을 도와주기 때문에, 제조 분야에서 일하는 분들이 더 창의적인 아이디어에 집중할 수 있는 환경이 만들어질 거예요.

A new plugin can enable fast runtime monitoring and control

Wed, 21 Oct 2026 21:00:00 +0900

인공지능이 답변을 만들어낼 때, 그 속에서 어떤 과정을 거쳐 답이 나오는지는 눈으로 보기 힘들죠. 특히 속도가 생명인 비즈니스 환경에서는 안전 장치를 추가하고 싶어도 속도가 느려지는 문제 때문에 고민이 많았는데요. 갑자기 이런 소식 들리면 어렵게 느껴지시죠? 오늘은 IBM이 개발한 속도 저하 없는 인공지능 모니터링 기술에 대해 아주 쉽게 알아보려고 해요. 🛠️

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인공지능 내부를 들여다보기 어려운 이유

인공지능은 답변 속도를 높이기 위해 반복되는 실행 단계를 하나의 고정된 그래프로 묶어서 처리해요.
이 방식은 속도를 엄청나게 빠르게 만들어 주지만, 인공지능이 생각하는 과정을 중간에 들여다보거나 수정하기는 아주 어렵게 만들어요.
기존의 안전 도구들은 이 속도 최적화 기능을 꺼야만 작동했기 때문에 전체적인 속도가 크게 느려지는 단점이 있었어요.

속도와 투명성을 모두 잡은 신기술 MIA

IBM 연구진이 공개한 vLLM-Hook MIA는 속도 최적화 기능을 끄지 않고도 인공지능의 내부 상태를 관찰하고 수정할 수 있는 플러그인이에요.
GPU 연산 과정에서 개발자가 원하는 요청을 미리 저장해 두었다가, 그래프가 실행될 때 함께 처리하는 방식을 사용해요.
악성 프롬프트를 차단하거나, 사실이 아닌 내용을 걸러내고, 답변의 어조를 수정하는 등의 작업을 속도 저하 거의 없이 수행할 수 있어요.

기존 방식보다 압도적인 성능 향상

실험 결과, MIA는 이전 버전의 플러그인보다 최대 20배, 모델에 코드를 직접 넣는 유사한 방식보다 최대 14배 더 빠른 성능을 보여주었어요.
소형 모델의 경우 속도 지연이 고작 2% 정도에 불과했고, 70B 규모의 대형 모델에서도 지연율이 6%에 그쳤어요.
이로써 기업들이 속도를 희생하지 않고도 인공지능의 안전성을 실시간으로 검사할 수 있는 길이 열렸어요.

이용 방법 / 활용 방안

인공지능 서비스를 운영하는 기업들은 이 플러그인을 활용해 사용자의 위험한 질문을 실시간으로 차단하거나 답변의 정확도를 높일 수 있어요.
개발자들은 IBM의 Steerability 툴킷을 통해 다양한 제어 방식을 손쉽게 설계하고 테스트해 볼 수 있답니다.
인공지능의 투명성과 안전성을 높이면서도 속도를 유지해야 하는 실무 환경에서 아주 유용하게 쓰일 수 있어요.

인공지능의 속도와 안전성은 늘 양립하기 어려운 문제였지만, 이번 기술로 그 해결책에 한 걸음 다가간 것 같아요. 여러분이라면 이 기술을 활용해 어떤 인공지능 안전 장치를 만들어보고 싶으신가요?

Talk to anyone, in any language, in realtime

Wed, 21 Oct 2026 21:00:00 +0900

안녕하세요 여러분! 혹시 해외 고객센터에 전화하거나 외국인과 통화할 때 언어 장벽 때문에 답답했던 적 있으신가요?

글로벌 비즈니스를 하다 보면 언어가 안 통하는 게 가장 큰 고민거리 중 하나인데요. 오늘은 서로 다른 언어로 말해도 실시간으로 자연스럽게 통화가 가능해지는 신기한 소식을 가져왔어요.

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실시간 음성 번역 모델의 등장

일레븐랩스에서 일레븐 리얼타임 트랜슬레이션이라는 실시간 음성 번역 모델을 엔터프라이즈 고객을 대상으로 알파 버전으로 출시했어요.
각자가 편한 모국어로 이야기하면, 상대방은 자신의 언어로 자연스럽고 감정이 담긴 목소리를 실시간으로 들을 수 있답니다.
90개 이상의 언어를 지원하며 자동 언어 감지 기능이 포함되어 있어요.

다양한 현장 적용 가능성

통신사: 통화 네트워크 자체에 기능을 넣어서 언어가 달라도 바로 통화가 가능하도록 만들 수 있어요.
고객센터: 상담원과 고객 사이에 이 기술을 적용하면, 통역사 없이도 한 명의 상담원이 다양한 언어의 고객을 응대할 수 있죠.
라이브 행사: 현장에 있는 참석자들이 각자 원하는 언어로 강연자의 말을 들을 수 있어요.
도이치텔레콤 사례: 이미 도이치텔레콤에서 자사의 마젠타 AI 콜 어시스턴트에 이 기술을 적용해 새로운 통화 기능을 만들고 있어요.

일관성 있는 목소리와 맞춤형 설정

일레븐 브이포 터보 모델을 기반으로 만들어져 실시간 통신에 최적화되어 있어요.
1만 7천 개가 넘는 라이브러리 음성 중에서 고르거나 직접 목소리를 복제해서 쓸 수 있으며, 90개가 넘는 언어에서 일관된 목소리를 유지해 줘요.
복잡한 통화는 더 높은 품질로, 빠른 대화가 필요할 때는 지연 시간을 줄이도록 대화 성격에 맞춰 설정을 바꿀 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

현재 이 기능은 기업용 고객을 위한 일레븐에이피아이를 통해 알파 버전으로 제공되고 있어요.
일반 사용자라면 앞으로 우리 주변의 통신사 전화 서비스나 고객센터 상담 시스템, 혹은 글로벌 라이브 방송 등에서 이 기술이 적용된 편리한 실시간 통화 기능을 만나보게 될 거예요.
언어 소통이 필요한 다양한 비즈니스 현장에서 어떻게 더 자연스러운 대화가 가능해질지 주목해 보면 좋겠네요.

여러분이라면 이 실시간 음성 번역 기능을 가장 먼저 어디에 써보고 싶으신가요?

Databricks AI Runtime and NVIDIA make it easier to customize open models with enterprise data

Wed, 21 Oct 2026 20:30:00 +0900

AI 기술을 우리 회사에 딱 맞게 쓰고 싶은데, 복잡한 장비 설정 때문에 망설여진 적 있으신가요?

인공지능을 구동하려면 막대한 성능의 그래픽 장치인 GPU가 필요한데요. 이 장치를 직접 관리하고 데이터를 연결하는 과정이 원래는 꽤 까다롭고 번거로웠어요. 하지만 최근 데이터브릭스와 엔비디아가 손을 잡고, 복잡한 인프라 관리 걱정 없이 누구나 쉽게 내 기업 데이터로 오픈소스를 입맛에 맞게 고칠 수 있는 환경을 만들었다고 해요. 어떤 내용인지 함께 살펴볼까요?

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1. GPU 관리 걱정 없는 AI 런타임 출시

데이터브릭스의 AI 런타임 서비스가 정식 출시되었어요.
엔비디아의 소프트웨어와 서버리스 GPU 환경을 결합해, 복잡한 서버 인프라를 직접 관리하지 않아도 모델을 훈련하고 실험할 수 있답니다.
보안이 중요한 기업 데이터에 안전하게 접근하면서도 대규모 분산 훈련을 원활하게 수행할 수 있어요.

2. 다양한 도구와 오픈 모델 지원

엔비디아의 Nemotron 같은 오픈소스 모델을 기업의 실제 업무 데이터에 맞춰 세밀하게 조정할 수 있어요.
도커 컨테이너를 지원하므로 개발자가 평소 쓰던 환경 그대로 가져와서 작업할 수 있고, 엔비디아의 최적화된 도구들도 편하게 쓸 수 있죠.
훈련 과정에서 생기는 오류를 자동으로 진단해 주는 기능도 포함되어 있어 작업 속도가 훨씬 빨라져요.

3. 데이터 관리부터 실전 배포까지 한 번에

데이터 접근 권한 관리부터 실험 결과 추적, 성능 모니터링까지 하나의 플랫폼 안에서 모두 해결할 수 있어요.
훈련이 끝난 맞춤형 모델은 곧바로 실시간 서비스로 배포할 수 있어서 아이디어를 빠르게 현업에 적용할 수 있답니다.

이용 방법 / 활용 방안

이번에 공개된 기능들은 기업의 고객 응대 시스템이나 데이터 분석 업무에 아주 유용하게 쓰일 수 있어요. 예를 들어, 과거에 쌓아둔 고객 상담 기록을 바탕으로 우리 회사 제품이나 전문 용어를 찰떡같이 알아듣는 맞춤형 인공지능 챗봇을 만들고 싶을 때 활용하기 딱 좋죠.

AI Runtime is Generally Available

Wed, 21 Oct 2026 20:20:00 +0900

안녕하세요 독자 여러분! AI 모델을 만들 때 복잡한 컴퓨터 장비 세팅 때문에 지치신 적 있으신가요? 오늘은 AI 개발 과정을 훨씬 가볍고 빠르게 만들어줄 반가운 소식을 가지고 왔어요.

데이터브릭스에서 AI 개발을 더 쉽고 안전하게 도와주는 AI 런타임이라는 기능을 공식적으로 선보였다고 해요. 데이터가 있는 곳에서 바로 강력한 GPU 장비를 활용할 수 있게 된 거죠. 과연 어떤 장점들이 있는지 함께 살펴볼까요?

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귀찮은 장비 관리는 이제 그만

AI 팀이 그동안 장비 오류를 해결하고 고성능 GPU를 확보하느라 많은 시간을 허비했는데요.
이제는 데이터브릭스가 직접 GPU를 준비하고 관리해 주기 때문에, 연구원들은 오롯이 모델 성능을 높이는 일에만 집중할 수 있어요.
실제로 한 기업은 대규모 학습 시간이 며칠에서 이틀 수준으로 획기적으로 줄어드는 효과를 보았답니다.

어디서나 편하게 쓰는 개발 도구

명령어 도구나 메모장 같은 익숙한 환경에서 바로 GPU를 호출해 사용할 수 있어요.
복잡하게 환경을 세팅할 필요 없이 코드를 넣기만 하면 몇 초 만에 학습을 시작할 수 있답니다.
다양한 주요 프레임워크와 호환되어 기존에 쓰던 코드를 그대로 가져와 쓸 수 있어요.

철저한 보안과 데이터 관리

따로 분리된 시스템에서 GPU를 관리하면 데이터 유출 위험이 생길 수 있죠.
이 기능은 기업의 기존 데이터 보안 체계와 자연스럽게 연결되어 안전하게 작업을 보호해 줘요.
누가 어떤 작업에 예산을 쓰는지 비용 추적도 한눈에 확인할 수 있답니다.

이용 방법 / 활용 방안

기존 워크플로우와 연결하기: 데이터브릭스를 이미 사용하고 계신다면, 몇 줄의 설정만 추가해서 기존 데이터 파이프라인과 GPU 작업을 매끄럽게 연동할 수 있어요.
빠른 실험과 오류 수정: 학습 과정에서 문제가 생겼을 때 로그를 빠르게 확인하고 수정할 수 있는 도구가 포함되어 있어, 여러 번의 실험을 더 빠르게 반복해 볼 수 있답니다.

AI 개발 속도를 획기적으로 높여주는 이번 소식, 여러분이라면 이 편리한 기능을 활용해서 어떤 멋진 아이디어를 실험해 보고 싶으신가요?

Deploy RFD4-Proteina on Databricks

Wed, 21 Oct 2026 13:42:46 +0900

생명과학 연구를 하거나 단백질 디자인에 관심이 있으신가요? 갑자기 신약 개발이나 AI 모델 이야기 들리면 너무 복잡하게 느껴지시죠?

오늘은 데이타브릭스 환경에서 엔비디아와 워싱턴 대학교 단백질 디자인 연구소가 함께 만든 오픈 모델을 어떻게 활용할 수 있는지 알기 쉽게 정리해 드릴게요.

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단백질 디자인 모델의 도입과 특징

RFD4-Proteina 소개: 엔비디아 BioNeMo 오픈 모델로, 유용한 단백질 디자인 아이디어를 실제 테스트 가능한 구조로 바꾸는 데 도움을 줘요.
동시 생성 방식: 아미노산 서열과 전체 원자 구조를 한 번에 생성하며, 안정성이나 결합력 같은 필요한 속성에 맞춰 디자인을 유도할 수 있어요.
연구 데이터와의 연결: 데이타브릭스의 제네시스 워크벤치(Genesis Workbench)를 통해 연구 데이터를 단백질 디자인 워크플로우와 연결할 수 있답니다.

인프라 부담을 줄여주는 실행 환경

서버리스 GPU 연산: 데이타브릭스 AI 런타임(AIR)을 통해 복잡한 GPU 클러스터 구축 없이 엔비디아 가속 기능을 편리하게 쓸 수 있어요.
보안과 거버넌스: 민감한 연구 데이터를 외부로 유출하지 않고 안전한 환경에서 모델을 실행하고 실험 데이터를 관리할 수 있죠.
다양한 워크벤치 예시: 항체 디자인과 백신 디자인 등 미리 구축된 워크플로우를 참고해 시작할 수 있어요.

자연어로 쉽게 다루는 개발 도구

데이타브릭스 지니 코드: 자연어 프롬프트를 이용해 데이터 및 머신러닝 워크플로우를 만들고 디버깅할 수 있어요.
에이전트 툴킷: 생물학적 모델과 과학 도구를 위한 전문적인 지침과 스크립트를 제공해 복잡한 과정을 도와줘요.
실험 관리 기능: 모델 버전과 설정, 평가 결과를 MLflow와 유니티 카탈로그를 통해 안전하게 추적하고 재사용할 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

작은 규모로 먼저 시작하기: 제네시스 워크벤치 저장소를 탐색하고, 하나의 타겟과 명확한 디자인 목표를 정해 작은 규모의 실험부터 시작해 보세요.
자연어 활용하기: 복잡한 코딩 대신 일상적인 영어 프롬프트를 활용해 노트북을 만들고 원하는 디자인 조건을 테스트해 볼 수 있어요.
보안 유지하며 실험하기: 보유하고 있는 연구 데이터와 모델을 안전한 환경에서 연결하여 실험 결과와 평가 기록을 체계적으로 비교해 보세요.

연구를 진행할 때 여러분이라면 이 단백질 디자인 기능을 어떤 실험에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

글로벌 최고 수준의 자체 비전 인코더, Kanana-2-vision-encoder 개발기

Wed, 21 Oct 2026 08:00:00 +0900

인공지능이 눈으로 세상을 읽는 방법, 다들 한 번쯤 궁금해하셨죠?

AI가 사진이나 문서 속 이미지를 제대로 이해하려면 ‘비전 인코더’라는 특별한 눈이 꼭 필요해요. 이번에 카카오에서 자체 기술력으로 밑바닥부터 개발한 카나나 2 비전 인코더를 선보였는데요.

글로벌 수준의 성능을 자랑하면서도 우리말과 문화까지 찰떡같이 이해한다고 해요. 어떤 기술들이 숨어 있는지 함께 살펴볼까요?

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비전 인코더가 꼭 필요했던 이유

비전 언어모델이 사진 속 사물이나 글자를 정확히 읽으려면 시각적 특징을 추출하는 ‘눈(비전 인코더)‘의 역할이 매우 중요해요.
글로벌 빅테크의 모델들은 구조가 너무 복잡하고 방대한 학습 데이터가 필요해 그대로 쓰기 어려웠죠.
특히 한국 문화나 작은 한글 글자를 더 정확히 이해하고, 다양한 서비스 환경에 맞게 크기를 조절하기 위해 카카오만의 자체 모델이 꼭 필요했어요.

효율성을 높인 학습 원리와 똑똑한 구조

다음 토큰 예측이라는 방식을 사용해, AI가 이미지 설명을 정확히 만들수록 시각 정보를 더 잘 뽑아내도록 학습했어요.
이미 유창한 문장 생성 능력을 갖춘 언어모델의 가중치를 먼저 활용해 학습 속도를 약 4배나 끌어올렸답니다.
고해상도 이미지를 처리할 때 생기는 엄청난 계산 부담을 줄이기 위해 슬라이딩 윈도우 어텐션과 그룹 쿼리 어텐션을 적용해 속도와 메모리를 크게 아꼈어요.

단계별 학습과 뛰어난 한글 이해력

작은 해상도부터 시작해 점점 큰 해상도의 이미지 비율을 유지하며 세부 내용을 파악하는 3단계 학습을 거쳤어요.
실제 테스트 결과, 남산타워 사진의 단청 문양이나 거북선 모형은 물론, 이미지 속 아주 작은 ‘바다’라는 한글 글자까지 정확하게 읽어내는 뛰어난 모습을 보여주었어요.

이용 방법 / 활용 방안

이번에 공개된 기술은 연구자나 개발자들이 각자의 환경에 딱 맞는 비전 언어모델을 만들 수 있도록 돕는 든든한 기반이 되어줘요.

Introducing Agent Memory on Databricks

Wed, 21 Oct 2026 02:26:56 +0900

인공지능(AI) 비서랑 대화하다 보면, “아까 그 얘기 또 해야 하네?” 하고 답답했던 적 혹시 없으신가요?

AI가 지난 대화를 자꾸 까먹으면 매번 똑같은 설명과 교정을 반복하게 되죠. 개발자들도 이 문제를 해결하려고 머리를 싸매곤 했는데요. 이번에 데이타브릭스에서 AI가 사용자의 중요 정보와 선호도를 기억해 똑똑하게 일할 수 있도록 돕는 기능을 선보였어요. 어떤 내용인지 함께 살펴볼까요?

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AI에게 기억력이 필요한 이유

기억력이 없는 AI는 중요한 사실을 매번 새로 찾아내거나 사용자의 선호도를 잊어버리고, 이미 고쳐준 실수를 반복하는 문제가 있어요.
개발자들이 직접 기억장치를 만들려고 해도 어디에 저장하고 어떻게 불러와야 할지 복잡한 고민이 생기죠.
데이타브릭스는 이런 번거로움을 덜어주기 위해 AI가 핵심 사실과 작업 방식을 기억할 수 있는 기능을 내놓았어요.

똑똑하고 효율적인 기억 구조

데이타브릭스의 에이전트 메모리는 ‘MemCurrent’라는 최신 연구 아키텍처를 기반으로 만들어졌어요.
대화 내용을 자동으로 기록하고 불러오는 기능, AI가 필요할 때 꺼내 쓰는 도구, 그리고 백그라운드에서 기억을 깔끔하게 정리해 주는 똑똑한 파이프라인이 합쳐져 있답니다.
내부 테스트 결과, 이 기억 구조를 적용한 AI는 실제 업무에서 성공 확률이 약 3배 높아졌고 사용하는 데이터 양도 31% 줄었다고 해요.

안정적이고 빠른 실행 환경

이 모든 기능은 레이크베이스(Lakebase) 기반으로 작동해서 속도가 매우 빠르고 안정적이에요.
별도의 복잡한 시스템을 따로 구축할 필요 없이 기존 작업 환경에서 바로 활용할 수 있는 것이 큰 장점이죠.
이미 자연어 분석 서비스인 지니(Genie)에도 이 기술이 적용되어 안정성을 입증받았어요.

이용 방법 / 활용 방안

기존 에이전트에 기억 더하기: 개발 도구(CLI)를 활용하면 단 몇 분 만에 기존 에이전트나 새로 만드는 에이전트에 기억 기능을 붙일 수 있어요.
맞춤형 서비스 경험하기: 사용자와의 이전 대화 내용을 기억하기 때문에, 다음 접속부터는 AI가 내 취향과 이전 작업 내역을 반영해 훨씬 자연스럽고 개인화된 답변을 제공해요.
실무 적용 검토하기: 데이타브릭스의 에이전트 개발 플랫폼을 통해 데모 수준에 머물던 AI 기능을 실제 업무와 일상생활에 유용한 수준으로 업그레이드해 볼 수 있어요.

AI가 매번 내 지난 대화를 기억하고 알아서 척척 맞춰준다면 업무 속도가 훨씬 빨라질 것 같죠? 여러분이라면 이 기억하는 AI 기능을 어떤 일에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

Voxtral 3

Tue, 20 Oct 2026 21:00:22 +0900

목소리로 AI와 자연스럽게 대화하는 영화 같은 장면, 이제 익숙하시죠? 하지만 실제로 컴퓨터가 내 말을 찰떡같이 알아듣고, 감정을 담아 대답하고, 복잡한 예약까지 한 번에 처리하게 만드는 일은 기술적으로 꽤 까다로웠답니다.

갑자기 이런 최신 AI 소식 들리면 왠지 복잡하고 어렵게 느껴지시죠? 걱정 마세요! 오늘 소개해 드릴 기술은 우리 일상 속에서 어떻게 쓰이게 될지 아주 쉽게 정리해 드릴게요.

전체 글 정리

1. 귀는 쫑긋, 말은 자연스럽게: 음성 인식과 합성

귀가 아주 밝아졌어요: 50개 이상의 언어를 완벽하게 알아듣는 음성 인식 기능을 갖추고 있어요. 누가 말을 했는지(화자 분리) 척척 구분하고, 전문 용어도 척 알아듣는답니다.
감정이 살아있는 목소리: 35개 이상의 언어와 다양한 방언을 지원하는 음성 합성 기능이에요. 상황에 맞게 목소리의 톤이나 빠르기를 조절해서 사람처럼 자연스럽게 대화할 수 있죠.

2. 말 한마디로 척척: 실시간 음성 에이전트

기다릴 필요 없는 실시간 대화: 듣기, 생각하기, 말하기가 실시간으로 매끄럽게 이어져서 대답이 늦어답답할 일이 없어요.
내 일처럼 척척 해결: 전화나 웹상에서 실시간으로 대화하면서 필요한 정보를 찾거나, 시스템과 연동해 예약을 잡는 등의 복잡한 일도 알아서 처리해 준답니다.

3. 내 목소리 그대로, 내 서버에서 안전하게

나만의 목소리 복제: 단 30분의 음성 파일만 있으면 고유한 목소리의 특징이나 감정선까지 그대로 재현해 주는 기능도 담겼어요.
철저한 데이터 보안: 유럽 등에 위치한 안전한 API를 쓰거나, 아예 기업 자체 서버에 직접 설치해서 쓸 수 있어서 민감한 대화 내용도 안심하고 지킬 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

이번에 나온 기술은 꼭 개발자가 아니더라도 우리 주변에서 아주 유용하게 쓰일 수 있어요. 예를 들어, 고객센터에 전화했을 때 대기 시간 없이 AI가 내 목소리의 감정과 의도를 파악해 바로 예약이나 환불 처리를 도와주는 스마트한 상담원으로 활용될 수 있답니다.

Introducing Eleven Realtime: a simpler way to build natural voice agents

Tue, 20 Oct 2026 21:00:00 +0900

안녕하세요 독자님들! AI 목소리 기술 소식 들으면 왠지 복잡하고 어렵게 느껴지시죠? 오늘은 자연스러운 목소리로 대화하는 AI를 훨씬 쉽게 만들 수 있는 새로운 기술 소식을 가지고 왔답니다. 복잡한 과정 없이 바로 대화할 수 있는 음성 에이전트 모델이 나왔다고 해요. 어떤 내용인지 함께 가볍게 살펴볼까요?

전체 글 정리

1. 음성 에이전트 제작을 쉽게 만드는 모델 등장 🗣️

자연스러운 목소리로 대화하는 에이전트를 만들려면 음성 인식, 대화 타이밍, AI 두뇌, 음성 합성 등 여러 기술을 하나로 합쳐야 해서 복잡했어요.
일레븐랩스에서 이런 복잡한 과정을 없애고 90개 이상의 언어와 1만 7천 개 이상의 목소리를 지원하는 새로운 실시간 음성 모델을 선보였답니다.

2. 목적에 따라 골라 쓰는 두 가지 버전 ⚡

미니 버전은 비용이 적게 들고 자연스러운 대화가 가능해 AI 비서나 선생님, 대화형 캐릭터에 가장 알맞아요.
맥스 버전은 복잡한 작업을 처리할 수 있어서 고객 응대나 여러 단계의 업무 처리가 필요한 곳에 어울려요.

3. 성능과 속도 모두 잡은 결과

음성 추론 능력을 테스트한 결과 맥스 버전은 98.8퍼센트, 미니 버전은 75.9퍼센트의 정답률을 기록했어요.
말하기 시작하는 속도도 맥스는 평균 0.57초, 미니는 0.62초로 빠르며, 사람처럼 자연스럽게 대화하고 끼어드는 능력을 테스트한 지표에서도 높은 점수를 받았어요.

이용 방법 / 활용 방안

일레븐에이전트 플랫폼 활용하기: 에이전트를 만들거나 기존 에이전트를 열어 드롭다운 메뉴에서 실시간 모델을 선택하면 바로 이용할 수 있어요. 전화, 웹, 왓츠앱 등 다양한 채널과 지식 베이스 기능을 함께 쓸 수 있답니다.
실시간 API 연동하기: 이미 오픈에이전트의 실시간 API 코드를 가지고 있다면, 코드 내의 주소와 모델 이름만 바꿔서 빠르고 쉽게 적용해 볼 수 있어요.

자연스러운 대화가 가능한 음성 AI 기술, 여러분이라면 일상 속 어떤 순간에 가장 먼저 써보고 싶으신가요?

Clef is available on Ollama's cloud

Mon, 19 Oct 2026 09:00:00 +0900

안녕하셨어요, 여러분! 평소에 AI나 새로운 기술 소식을 접하면 왠지 어렵게 느껴지셨죠? 오늘은 복잡한 설명 대신, 최근에 아주 흥미로운 AI 모델이 새로 나왔다는 소식을 전해드리려고 해요. 어떤 내용인지 함께 가볍게 살펴볼까요?

전체 글 정리

1. 클라우드플레어의 새로운 모델 Clef 출시 🚀

클라우드플레어에서 만든 27B 규모의 멀티모달 의사결정 모델인 Clef가 이제 올라마에서 제공되기 시작했어요.
사용자들은 이 모델을 내 컴퓨터에서 직접 실행할 수도 있고, 올라마의 클라우드를 통해 이용할 수도 있답니다.
텍스트뿐만 아니라 이미지 입력까지 지원하며, Qwen 모델을 바탕으로 세밀하게 다듬어져 아파치 2.0 라이선스로 공개되었어요.

2. 남다른 특징과 뛰어난 성능 💡

멀티모달 기능: 텍스트, JSON, 그리고 스크린샷이나 영수증, 각종 양식과 사진 같은 이미지까지 폭넓게 이해하고 결정을 내려줘요.
한 번에 처리하는 방식: 글을 단어 하나씩 길게 써 내려가는 방식이 아니라, 입력된 내용을 한 번에 읽고 모든 질문에 대한 답을 동시에 평가해서 점수를 매겨요.
높은 정확도: 클라우드의 자체 평가 지표에서 가장 높은 순위를 차지했고, 기존의 다른 모델들과 비교해도 뛰어난 정확도를 보여준답니다.

3. 주요 활용 분야

요청 경로 지정: 여러 목적지와 적용 조건을 설정하면 Clef가 알맞은 목적지와 확률을 골라줘요.
조건 확인: 예 혹은 아니오로 답할 수 있는 질문과 근거를 주면 참이나 거짓 여부와 함께 확률을 반환해 줘요.
규정 적용: 규칙과 허용되는 결과를 미리 정해두면, 텍스트나 이미지를 바탕으로 알맞은 결정을 받아볼 수 있어요.
문서 읽기: 문서 페이지의 사진과 평가할 항목들을 입력하면 항목별로 결정과 확률을 도출해 내요.
도구 호출 검토: AI 에이전트가 실제로 실행되기 전에 도구 사용이 올바른지 미리 점검할 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

이런 기술 소식을 들으면 개발자들만 쓰는 전문적인 도구처럼 느껴지기 쉽죠? 하지만 일반적인 업무 환경에서도 서류나 영수증 사진을 올려두고 필요한 항목을 자동으로 확인하거나, 정해진 규칙에 따라 문서를 분류하는 작업을 훨씬 빠르고 정확하게 처리하는 데 응용해 볼 수 있답니다. 복잡한 판단 과정을 기계의 도움을 받아 조금 더 체계적으로 정리하고 싶을 때 눈여겨보면 좋은 기능이에요.

Together Post-Training: frontier-grade model shaping, the way that fits you

Mon, 19 Oct 2026 09:00:00 +0900

안녕하세요 여러분! AI 기술이 날마다 눈부시게 발전하고 있지만, 우리 회사나 나만의 입맛에 딱 맞는 똑똑한 AI를 직접 만드는 건 여전히 복잡하고 손이 많이 가는 일이죠?

갑자기 이런 전문적인 AI 학습 이야기를 들리면 너무 어렵게 느껴지시죠? 하지만 걱정 마세요. 오늘은 복잡한 인프라 고민 없이 나만의 맞춤형 AI를 척척 만들어낼 수 있는 반가운 소식을 아주 쉽게 풀어드릴게요. 💡

전체 글 정리

1. 인프라 부담은 줄이고 맞춤형 AI는 쉽게

기업들이 비용을 아끼고 특정 업무 능력을 높이기 위해 나만의 맞춤형 AI 모델을 찾는 추세예요.
하지만 AI를 학습시키는 과정은 데이터 정리부터 평가까지 손이 많이 가고 인프라 관리도 까다로워 시작조차 못 하는 경우가 많죠.
투게더 포스트 트레이닝은 복잡한 시스템 최적화와 인프라 관리를 알아서 척척 맡아주어, 연구원들이 본래 연구에만 집중할 수 있게 도와줘요.

2. 내 마음대로 설계하는 학습 과정

개발자가 원하는 데이터와 학습 환경을 직접 정의하고, 로그 기록이나 외부 평가 같은 단계도 자유롭게 추가할 수 있어요.
다른 사람의 요청과 섞이지 않는 전용 GPU(모델 리소스)를 할당받기 때문에 성능 저하 없이 쾌적하게 실험할 수 있답니다.
여러 개의 학습 방식(LoRA)을 하나의 GPU에서 함께 돌리거나, 필요에 따라 전체 가중치를 조정하는 심화 학습까지 모두 지원해요.

3. 높은 품질과 비용 효율성

학습(Training)과 답변 생성(Inference) 과정에서 발생할 수 있는 미세한 오류를 줄여 AI 모델의 완성도를 높였어요.
불필요한 연산을 줄이고 효율적인 캐싱을 사용하여, 실험을 많이 할수록 전체 비용을 아낄 수 있도록 설계되었답니다.
뮤즈 스파크, 글림, 키미, 큐원 등 성능 좋은 주요 공개 모델(오픈 웨이트 모델)들을 곧바로 활용할 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

실용적인 관점에서 바라보기: 개발자가 아니더라도, 우리 업무나 프로젝트에 꼭 맞는 특화된 AI 에이전트를 만들고 싶다면 이 서비스를 활용해 볼 수 있어요.
단계별 접근하기: 제공되는 최신 SDK와 샘플 가이드(쿠크북)를 참고하면 초보자도 차근차근 따라가며 맞춤형 모델 학습을 시작할 수 있죠.
전문가와 함께하기: 혼자서 시작하기 막막하다면 전담 엔지니어의 도움을 받아 알맞은 공개 모델을 고르고 데이터 환경을 구축해 나갈 수도 있답니다.

여러분이라면 이 맞춤형 AI 기능을 활용해서 어떤 나만의 비서나 도구를 만들어보고 싶으신가요?

Meta’s Muse Spark Open now available in Amazon SageMaker JumpStart

Fri, 16 Oct 2026 02:43:35 +0900

개발하면서 코드가 길어지거나 복잡해져서 머리가 아팠던 적, 다들 한 번쯤 있으시죠? 🤖

메타(Meta)에서 개발한 코딩 특화 인공지능 모델인 ‘뮤즈 스파크 오픈(Muse Spark Open)‘이 아마존의 머신러닝 허브에 새롭게 등장했다고 해요. 과연 어떤 특징을 가진 친구인지 함께 알아볼까요?

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1. 코딩과 복잡한 작업에 특화된 AI 모델

실제 개발 환경 학습: 여러 파일을 동시에 수정하거나 긴 디버깅 세션 등 개발자들이 실제로 일하는 방식을 바탕으로 훈련되었어요.
방대한 기억력 (100만 토큰): 무려 100만 개의 토큰을 한 번에 처리할 수 있어서, 프로젝트 전체 코드와 관련 문서, 수천 개의 파일을 한 번에 읽고 이해할 수 있답니다.
다양한 입력 지원: 텍스트뿐만 아니라 이미지, 문서, 오디오, 비디오까지 다양한 형태의 자료를 이해하고 추론할 수 있어요.

2. 똑똑하지만 효율적인 구조

전문가 혼합(MoE) 구조: 전체 매개변수는 8,160억 개에 달하지만, 실제로 토큰마다 작동하는 것은 420억 개 정도예요. 커다란 네트워크의 능력을 갖추면서도 속도는 효율적으로 낼 수 있죠.
생각하는 과정(추론) 공유: 단순히 답만 내놓는 게 아니라 어떤 과정을 거쳐 결론에 도달했는지 추론 과정도 함께 보여주기 때문에 AI가 왜 이런 코드를 짰는지 쉽게 이해할 수 있어요.

3. 아마존 세이미커(SageMaker)를 통한 간편한 배포

두 가지 버전 제공: 일반 BF16 버전과 메모리를 적게 먹는 NVFP4 버전 중에서 선택할 수 있어요. 비용을 아끼고 싶다면 NVFP4 버전을 먼저 시도해 보는 것이 좋답니다.
내 AWS 계정에서 안전하게: 복잡한 서버 관리 없이 몇 번의 클릭이나 파이썬 코드로 내 AWS 계정 안에 안전하게 배포하고 실행할 수 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

이번 소식은 직접 코드를 짜는 개발자가 아니더라도, AI 기술이 어떻게 우리 일상에 다가오고 있는지 살펴보는 좋은 기회예요.

Be There for the Beginning: Celebrate the Launch of NVIDIA RTX Spark

Fri, 16 Oct 2026 02:00:23 +0900

여러분, 혹시 내 컴퓨터가 조금만 더 똑똑해졌으면, 게임이 더 부드럽게 돌아갔으면 하고 바란 적 있으신가요?

갑자기 새로운 PC 소식이 들리면 왠지 복잡하고 어렵게 느껴지시죠? 하지만 걱정 마세요. 오늘 소개해 드릴 소식은 우리 일상을 더 편리하게 만들어줄 새로운 컴퓨터 이야기랍니다! 🚀

전체 글 정리

🎮 크리에이터, 게이머, AI를 위한 ‘NVIDIA RTX Spark’ 출시

엔비디아(NVIDIA)가 마크로소프트 및 파트너사들과 함께 새로운 윈도우 PC인 RTX Spark를 선보였어요.
이 컴퓨터는 게임을 즐기는 분들뿐만 아니라, 콘텐츠를 만드는 크리에이터와 AI 작업을 하는 분들 모두를 위해 만들어진 다재다능한 PC랍니다.
전 세계 곳곳에서 출시 기념 행사가 열리며, 다양한 데모를 통해 직접 성능을 체험해 볼 수 있어요.

💡 전문가들도 놀란 놀라운 성능

IT 전문 매체들의 평가에 따르면, 첫 출시작임에도 불구하고 완성도와 호환성이 매우 뛰어나다는 평을 받고 있어요.
특히 로컬 AI 성능과 게이밍, 창작 작업(크리에이티브 워크플로우)에서 기대를 훨씬 뛰어넘는 뛰어난 성능을 보여준다고 해요.
마치 가방 속에 나만의 똑똑한 AI 두뇌를 넣고 다니는 것 같다는 극찬도 이어지고 있답니다.

🌐 전 세계 출시 이벤트와 참여 방법

세계 각국에서 RTX Spark를 직접 만져볼 수 있는 오프라인 행사가 진행돼요.
행사장에서는 AI가 무엇을 할 수 있는지 직접 확인하고, 다른 사람들과 소통할 수 있어요. (행사장은 공간이 한정되어 있으니 안내 사항을 꼭 확인해 보세요!)
온라인에서는 추억의 첫 윈도우 PC 이야기를 나누는 이벤트도 함께 열리고 있어요.

이용 방법 / 활용 방안

새로운 기술이라고 해서 꼭 개발자나 전문가만 쓸 수 있는 건 아니에요. 이번에 나온 RTX Spark는 우리 같은 일반 사용자들의 일상과 취미를 확 바꿀 수 있는 잠재력을 가지고 있답니다.

ICYMI: What landed for AI builders in September 2026

Sat, 10 Oct 2026 00:38:39 +0900

안녕하세요! 요즘 날마다 새로운 기술이 쏟아져 나오는데, 인공지능(AI) 소식은 정말 눈 깜짝할 사이 바뀌는 것 같죠? 🤖

지난 9월 한 달 동안 AWS와 베드락(Bedrock) 생태계에도 엄청난 변화들이 찾아왔는데요. AI 모델 성능만 좋으면 끝이던 시절을 지나, 이제는 ‘비용은 적게 들면서 안전하게 업무를 맡기는 법’에 집중하고 있다고 해요. 과연 어떤 반가운 소식들이 있는지 함께 살펴볼까요?

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1. 다양한 AI 모델과 안전한 에이전트 구축

오픈AI 모델 활용: 이제 AWS 보안을 유지하면서 오픈AI 모델을 사용할 수 있는 관리형 에이전트가 공개되었어요. 기존 AWS 권한 관리(IAM)를 그대로 쓰면서 감사 기능까지 챙길 수 있답니다.
새로운 모델 라인업: 오픈AI의 Astra, Sol, Luna 모델부터 클로드(Claude) 최신 버전, 그리고 2.8조 개의 매개변수를 자랑하는 Kimi K3와 Grok 시리즈까지 선택의 폭이 훨씬 넓어졌어요.

2. 가볍고 빨라진 에이전트 운영

효율적인 런타임: 에이전트 코어(AgentCore)의 메모리 관리 기능이 좋아져서 서버리스 에이전트가 더 빠르고 저렴하게 실행돼요. 실제로 쓴 만큼만 비용을 내는 구조랍니다.
토큰 비용 절감: 오픈소스 도구인 Strands 하네스를 쓰면 기존과 정확도는 똑같으면서도 토큰은 28%나 아낄 수 있어요. 작은 규모의 의사결정 모델인 Strands Decider 2B도 추가되어 속도가 더 빨라졌습니다.

3. 최신 데이터 연동의 자동화

자동 동기화: 셰어포인트, 원드라이브, 컨플루언스 등의 데이터를 매일, 매주, 매월 알아서 최신 상태로 유지해 주는 기능이 생겼어요.
다양한 연동 지원: 서비스나우, 세일즈포스, 젠데스크 등 업무에 자주 쓰는 도구들이 기본 연결 기능으로 추가되어 복잡한 코드를 따로 짤 필요가 없어졌답니다.

이용 방법 / 활용 방안

이번 업데이트는 꼭 개발자가 아니더라도 우리 업무에 어떻게 AI를 더 실속 있게 쓸 수 있을지 방향을 잘 보여주고 있어요.