수학 AI 집대성 알파이볼브 개발AI 훈련 알고리즘

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수학 AI 집대성 알파이볼브 개발AI 훈련 알고리즘 스스로 개선해컴퓨팅 비용 경쟁 핵심 될 가능성구글은 2014년 인수한 영국 인공지능(AI) 기업 딥마인드를 통해 초기 AI 발전을 이끌었습니다. 어텐션 기법, 트랜스포머 등 생성형 AI의 초석이 된 기술을 발명했지요. 하지만 상업화에는 오픈AI 등 경쟁 기업보다 뒤처진다는 평가를 받으며 한때 위기론이 부상하기도 했는데요. 구글 딥마인드는 수학 문제 푸는 AI, 단백질 구조 예측 AI 등 순수 과학 연구에 더 주력하는 모습을 보였지요.당장 돈이 되는 AI보다는 과학 연구에 집중했던 구글이 드디어 보상받을지도 모르겠습니다. 최근 구글이 공개한 '알고리즘 찾는 AI' 알파이볼브(Alphaevolve)는 그동안 딥마인드가 집중했던 수학 AI 연구의 집대성이며, 현재 AI 산업의 최대 문제인 컴퓨팅 비용 문제를 해결할 잠재력을 품고 있습니다.수학 문제 푸는 AI에 관심 많던 구글, 알파이볼브 완성알파이볼브 공개 후 순더 피차이(왼쪽) 구글 CEO는 데미스 허사비스 딥마인드 창업자와 함께 찍은 사진을 게재했다. 순더 피차이 엑스(X) 캡처구글 딥마인드는 지난 14일(현지시간) 알파이볼브를 공개했습니다. 알파이볼브는 AI 에이전트(비서)로, 컴퓨터 프로그램의 알고리즘 성능을 스스로 개선하고 검증하는 모델입니다.구글의 생성형 AI인 '제미나이 플래시'가 새 알고리즘들을 생성하면, '제미나이 프로'가 가상 환경에서 해당 알고리즘을 테스트한 뒤 가장 뛰어난 것만 골라 제안하는 방식입니다. 이로써 AI의 고질적 문제인 환각 위험을 줄일 수 있고, 인간 프로그래머도 안심하고 AI가 내놓은 솔루션을 적용할 수 있습니다.알파이볼브는 딥마인드가 그동안 수행해 온 AI 수학 연구의 집대성입니다. 앞서 딥마인드는 고차원적인 수학 문제를 푸는 알파지오메트리·알파텐서 개발에 꾸준히 투자했고, 그 결과 행렬 곱셈 최적화에 특화한 알파이볼브도 완성할 수 있었기 때문이지요.AI 알고리즘 핵심, 행렬 곱셈 최적화일반적으로 4X5 행렬과 5X5 행렬을 곱하려면 100회의 연산을 거쳐야 하지만, 1969년 슈트라센 알고리즘의 발견으로 80회까지 줄였다. 알파이볼브는 76회로 줄이는 데 수학 AI 집대성 알파이볼브 개발AI 훈련 알고리즘 스스로 개선해컴퓨팅 비용 경쟁 핵심 될 가능성구글은 2014년 인수한 영국 인공지능(AI) 기업 딥마인드를 통해 초기 AI 발전을 이끌었습니다. 어텐션 기법, 트랜스포머 등 생성형 AI의 초석이 된 기술을 발명했지요. 하지만 상업화에는 오픈AI 등 경쟁 기업보다 뒤처진다는 평가를 받으며 한때 위기론이 부상하기도 했는데요. 구글 딥마인드는 수학 문제 푸는 AI, 단백질 구조 예측 AI 등 순수 과학 연구에 더 주력하는 모습을 보였지요.당장 돈이 되는 AI보다는 과학 연구에 집중했던 구글이 드디어 보상받을지도 모르겠습니다. 최근 구글이 공개한 '알고리즘 찾는 AI' 알파이볼브(Alphaevolve)는 그동안 딥마인드가 집중했던 수학 AI 연구의 집대성이며, 현재 AI 산업의 최대 문제인 컴퓨팅 비용 문제를 해결할 잠재력을 품고 있습니다.수학 문제 푸는 AI에 관심 많던 구글, 알파이볼브 완성알파이볼브 공개 후 순더 피차이(왼쪽) 구글 CEO는 데미스 허사비스 딥마인드 창업자와 함께 찍은 사진을 게재했다. 순더 피차이 엑스(X) 캡처구글 딥마인드는 지난 14일(현지시간) 알파이볼브를 공개했습니다. 알파이볼브는 AI 에이전트(비서)로, 컴퓨터 프로그램의 알고리즘 성능을 스스로 개선하고 검증하는 모델입니다.구글의 생성형 AI인 '제미나이 플래시'가 새 알고리즘들을 생성하면, '제미나이 프로'가 가상 환경에서 해당 알고리즘을 테스트한 뒤 가장 뛰어난 것만 골라 제안하는 방식입니다. 이로써 AI의 고질적 문제인 환각 위험을 줄일 수 있고, 인간 프로그래머도 안심하고 AI가 내놓은 솔루션을 적용할 수 있습니다.알파이볼브는 딥마인드가 그동안 수행해 온 AI 수학 연구의 집대성입니다. 앞서 딥마인드는 고차원적인 수학 문제를 푸는 알파지오메트리·알파텐서 개발에 꾸준히 투자했고, 그 결과 행렬 곱셈 최적화에 특화한 알파이볼브도 완성할 수 있었기 때문이지요.AI 알고리즘 핵심, 행렬 곱셈 최적화일반적으로 4X5 행렬과 5X5 행렬을 곱하려면 100회의 연산을 거쳐야 하지만, 1969년 슈트라센 알고리즘의 발견으로 80 캉카스백화점 네이버 상위노출
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