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전략적인 결정으로 운영을 최적화하고 효율성을 극대화하기 위해 애플은 시리 개선 팀을 통합하고, 이로 인해 일부 직원들이 퇴사할 수도 있다고 보고되고 있습니다. 블룸버그에 따르면, 샌디에고에 본부를 둔 121명의 팀은 오스틴으로 이전하여 기존 텍사스 팀과 합쳐질 것입니다.

새로운 계획에 따라 직원들은 2월 말까지 이전 여부를 결정하거나, 4월 26일에 퇴사할 결정을 짓게 될 것입니다.… Read the rest

요약: 모건 스탠리의 분석가 에릭 우드링은 애플 (NASDAQ:AAPL) 주식에 대해 긍정적인 전망을 제시하며, 인공지능(AI) 분야에서의 애플의 잠재력을 강조했습니다. 우드링은 애플의 “GenAI 노력”이 AI 기능을 아이폰에 직접 통합하는 것을 가속화할 것이라고 믿으며, 2024년 가을 이른 시일 내에 “AI 아이폰”의 출시에 이를 수 있다고 전망합니다.… Read the rest

프랑스에 본사를 둔 선도적인 제1계급 공급업체인 바레오(Valeo)는 자동차 기술 산업에서의 입지를 더욱 강화하기 위해 고급 운전자 지원 시스템(ADAS)과 전기화에 대한 투자를 두 배로 늘리고 있다. 이 회사는 최근 소비자 전자 제품 전시회(CES)에서 최신 기술들을 공개하며 모비리티의 미래에 대한 최첨단 솔루션 제공에 대한 약속을 강조했다.… Read the rest

최근 연구에서는 Mixture of Experts(MoE)와 State Space Models(SSMs)를 결합하여 SSM의 규모를 확장하는 혁신적인 접근법을 제안하였습니다. 이러한 결합인 MoE-Mamba는 Transformer와 같은 기존 모델에 비해 SSM의 확장성과 효율성을 향상시키는 일맥상통하는 결과를 제공합니다.

SSM은 순환 신경망(RNNs)과 합성곱 신경망(CNNs)의 특성을 혼합하는 능력으로 주목받고 있습니다. 최근 깊은 SSM의 엄청난 발전은 그들을 수십억 개의 매개변수로 확장할 수 있게 하였으며, 이로써 계산 효율성과 견고한 성능을 보장합니다.… Read the rest

인플렉션은 주요 기술 회사로, 경영진과 이사회에 중대한 변경 사항을 발표했습니다. 이러한 변경은 회사가 시장에서 혁신과 성공을 추구하는 데 대한 약속을 반영한 것입니다.

브렌트 슈왈츠는 인플렉션의 비즈니스 개발 부사장으로 합류했으며, 기업 전반에 걸쳐 기술의 도입을 촉진하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 슈왈츠는 루미나 테크놀로지와 우버 어드밴스드 테크놀로지 그룹에서의 경험을 포함한 산업 내에서 인상적인 배경을 갖추고 있어 새로운 직무에서 소중한 전문 지식을 제공합니다.… Read the rest

요약:
최근 연구에서는 초콜릿 섭취와 스트레스 수준 간의 놀라운 연결을 밝혀냈습니다. 과학자들로 이루어진 연구팀이 수행한 이 연구에서는, 정기적으로 초콜릿을 섭취한 사람들이 초콜릿을 섭취하지 않은 사람들보다 상당한 스트레스 수준 감소를 경험했습니다. 이 발견은 스트레스 관리에 대한 우리의 이해를 혁신할 수 있으며, 앞으로의 중요한 의미를 가질 수 있습니다.… Read the rest

지난 몇 년 동안 생성 AI 기술의 급속한 발전은 창작 산업에 상당한 변화를 가져왔습니다. 그러나 이러한 발전은 저작권 및 머신러닝 알고리즘에서의 저작물 사용에 관한 논란을 일으키기도 했습니다.

다양한 국가에서의 기존 “공정한 사용(fair use)” 조항은 알고리즘 교육을 위해 저작권 보호물을 일부 사용할 수 있도록 허용하고 있습니다.… Read the rest

인공지능(AI)은 민주주의의 근간을 무너뜨릴 수 있는 가능성으로 인해 국제 정치 무대에서 상당한 우려를 불러일으키고 있습니다. 여러 나라에서 선거를 치르는 해에 이 문제는 특히 점점 더 중요해지고 있습니다. 민주주의의 옹호자로서 자주 언급되는 미국도 AI가 야기하는 위협에서 예외되지 않습니다.

최근에는 미국의 공화당 대표인 론 데산티스(Ron DeSantis)가 전 대통령 도널드 트럼프와 닥터 안토니 파우치(Anthony Fauci)를 함께한 가짜 사진이 포함된 광고를 공개한 것으로 비판을 받았습니다.… Read the rest

인공지능(AI)은 우리의 삶의 다양한 측면을 변화시킬 수 있는 혁명적인 기술로 오랫동안 주목받아왔습니다. 작업 자동화부터 질병 진단까지, 가능성은 무한합니다. 그러나 역사는 가장 유망한 기술조차도 중대한 결함을 가질 수 있다는 것을 보여주었고, 우리는 AI를 완전히 받아들이기 전에 과거의 실수로부터 배워야 하는 중요성을 이해해야 합니다.… Read the rest