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- AI 특허 8년 새 7배…분야별 기술 융합 속도는 '제각각' 보고서는 한국어 AI 성능 평가 기준을 표준화하고 국제 AI 표준화 논의에 적극적으로 참여할 필요가 있다고 제안했다.농업·식품, 에너지·환경, 보안·인증 분야는 AI 도입 수준은 아직 분야별 학습 데이터를 구축하고 융합 인재를 육성해 AI 기술개발의 진입 장벽을 낮춰야 한다는 제언이다.이준형 한경연 초빙연구위원은 "특허 출원 건수 증가만으로 AI 혁신 수준을 판단해서는
- 중국 AI모델들은 이 질문에 답하지 않는다 이 법안이 모델의 학습 데이터 구성을 규정하고 생성 콘텐츠의 범위를 규정하고 시장 진입의 조건을 규정합니다. 법안을 알면 모델의 성격이 보입니다. 법이 규정한 학습 데이터의 구성 세 법안의 요구는 서비스 단계에서 끝나지 않습니다. 모델이 무엇을 먹고 자랐는지 즉 학습 데이터의 구성 자체를 국가표준이 규정합니다.
- 개방형 국산 AI 출격…국가대표 4사4색 전략은 학습 비용을 줄이면서도 성능을 끌어올렸고 라이선스도 아파치 2.0으로 전환해 상업적 활용 범위를 넓혔다.SK텔레콤은 6880억 개(688B) 매개변수 규모 '에이닷 엑스 케이투(A.X MoE 구조를 기반으로 에이전트 성능과 한국어 경쟁력을 높였고 최대 100만 토큰 문맥 처리 능력을 구현했다.
- 아크릴, 국내 첫 '의료 AI 풀스택' 제시...'KHF 2026' 행사서 병원마다 다른 EMR과 임상데이터웨어하우스(CDW)의 데이터 구조를 AI가 같은 의미로 이해해야 하고, 한국어 임상 환경에 특화된 모델이 병원 내부에서 안전하게 작동해야 하며, 여러 아크릴이 자체 개발한 산업 특화 파운데이션 모델 패밀리 'ALLM(Acryl LLM)'을 의료·헬스케어 도메인에 특화한 모델로, 한국어 의료 용어와 임상 문맥에 대한 이해와 추론을
- [기고] AI 경쟁력 새 기준, 데이터 라이선싱 한국어 데이터의 절대적 양이 부족하고 자본력이 열세인 국내 AI 산업 특성상, 우리 실정에 맞는 상생 모델이 충분히 고려될 필요가 있다. 데이터 무단 학습 규율은 이 문제의식을 구체화한 결과다.라이선싱 체제가 실효성을 갖기 위해서는 거래 투명성과 합리적인 단가 책정이 중요하다.
- KG스틸, SKT 독자 AI모델로 설비 오류 대응 30% 줄였다 A.X K2는 6880억 개 매개변수를 갖춘 초거대 언어 모델로, 뛰어난 추론 능력에 한국어 이용 AI 에이전트다.SK텔레콤과 KG스틸은 지난 6월 A.X K2 현장 실증을 위한 업무협약을 현장 작업자는 외국어도 한국식으로 발음해 대화하고 문제를 해결한다”며 “한국어에 특화된 AI 에이전트가 제조 현장에 더 적합하다는 생각이다”고 말했다.현재는 현장 실증 단계인 만큼 학습
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