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AI가 과학자보다 먼저 답을 맞힌 날: 신약 개발 18개월→6개월 단축의 비결
MIT의 AI 모델 DiffDock이 100초 만에 신약 enterololin의 작용 메커니즘을 예측하고, 연구진이 6개월 만에 검증에 성공했습니다. 기존 2년/200만 달러 소요 작업을 획기적으로 단축한 AI 기반 신약 개발 사례를 소개합니다.
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OpenVoice V2: MIT가 공개한 혁신적인 음성 복제 기술 – AI 음성 기술의 새로운 표준
MIT와 MyShell이 개발한 혁신적인 오픈소스 음성 복제 기술 OpenVoice V2의 특징과 활용법을 소개합니다. 기존 상용 서비스 대비 수십 배 저렴한 비용으로 더 나은 성능을 제공하며, MIT 라이선스로 상업적 활용이 자유롭습니다.
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스스로 학습하는 AI의 등장: MIT의 SEAL 프레임워크가 제시하는 자율 적응 언어모델의 미래
MIT에서 개발한 SEAL 프레임워크를 통해 AI 모델이 스스로 학습 자료를 생성하고 적응하는 혁신적인 기술을 소개합니다. 기존 정적 AI 모델의 한계를 극복하고 지속적으로 학습하는 자율 적응 시스템의 원리, 성능, 그리고 미래 가능성을 자세히 분석합니다.
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MIT, AI 생산성 향상 연구 논문 철회: AI 연구 윤리와 신뢰성에 대한 경종
MIT가 AI의 생산성 이점에 관한 박사과정 학생의 논문을 “연구 무결성” 우려로 철회했습니다. 이 사건은 AI 연구의 신뢰성과 윤리적 측면에 중요한 시사점을 제공하며, 기술 발전과 인간 경험 사이의 균형에 대해 생각해보게 합니다.
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