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애플 TV, 가을 신제품 출시에서 AI 업그레이드 예상

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.15 04:21
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

Apple는 앞으로 몇 달 안에 대대적인 신제품 출시를 준비하고 있으며, 최첨단 인공지능 기능이 탑재된 업그레이드된 Apple TV가 가을 출시의 중심에 있을 예정이다.


Bloomberg의 마크 거먼에 따르면, Apple은 앞으로 몇 달 안에 여러 가지 중요한 업그레이드가 적용된 새로운 Apple TV를 공개할 계획이다. 이 기기는 더 빠른 프로세서와 최신 아이폰 모델에 이미 탑재된 Apple’s N1 네트워킹 칩을 제공할 예정이다. 하지만 가장 큰 개선점은 Apple Intelligence 기능이 적용된 차세대 Siri 음성 비서 지원이 될 것이다.


AI 기반 엔터테인먼트 경험


업그레이드된 Apple TV는 2022년 이후 Apple의 가장 야심찬 스트리밍 기기 업데이트로 평가되며, 새로운 Siri 기능이 탑재됨에 따라 홈 엔터테인먼트 분야의 게임 체인저가 될 잠재력을 지니고 있습니다. Bloomberg 보도에 따르면 이 기기는 내년에 출시될 새로운 Siri 음성 비서 및 기타 Apple Intelligence 기능을 지원할 예정입니다.


AI로 강화된 Siri는 사용자가 시청 중인 콘텐츠의 배우를 식별하고 그들이 출연한 다른 작품을 보여주거나, 시청 기록을 바탕으로 맞춤형 추천을 제공하고, 현재 음성 명령보다 훨씬 더 지능적으로 응답할 수 있게 해줄 것으로 기대됩니다. 이 업그레이드는 경쟁사의 유사한 움직임을 따른 것으로, Google은 스마트 TV에 Gemini를 통합하고 Amazon은 Fire TV 모델을 위한 Alexa+를 개발하고 있습니다.


10월 제품 출시 물결


애플의 다음 제품 출시 주기는 10월에 시작될 것으로 예상되며, 그 시작은 새로운 M5 칩이 탑재된 아이패드 프로로 알려져 있습니다. 회사는 앞으로 몇 달 안에 총 10종의 신제품을 출시할 계획이며, 그 라인업에는 2세대 에어태그, 비전 프로 리프레시, 업그레이드된 홈팟 미니와 더불어 애플 TV도 포함됩니다.


M5 아이패드 프로는 애플의 최첨단 칩이 맥 컴퓨터보다 먼저 태블릿에 최초로 탑재되는 사례가 될 것입니다. 여러 소식통에 따르면 11인치와 13인치 모델 모두 M5 프로세서를 탑재하며, 강화된 AI 기능을 제공하면서도 현재 모델과 동일한 디자인을 유지할 것이라고 합니다.


2세대 에어태그는 새로운 울트라 와이드밴드(UWB) 칩을 적용해 탐지 거리가 향상되고, 정밀한 위치 추적이 가능해질 것으로 보이며, 보도에 따르면 현재보다 세 배 더 넓은 추적 범위를 제공할 것이라고 합니다. 또한 애플은 더 조작이 어려운 스피커 디자인을 적용해 스토킹 관련 우려도 해결했습니다.


스마트 홈 통합


HomePod mini 2는 Apple Intelligence와 개선된 Siri를 지원하는 새로운 칩, 업데이트된 무선 칩, 새로운 초광대역 기능, 향상된 오디오 품질 등 6가지 주요 업그레이드를 받을 예정입니다. 빨간색을 포함한 새로운 색상 옵션도 테스트되고 있습니다.


Apple의 이러한 일정은 스마트홈 전략과 맞물려 진행되고 있으며, 2026년에는 애플 에코시스템의 중앙 허브 역할을 할 것으로 소문난 스마트 디스플레이 등 추가적인 홈 중심 기기를 개발 중입니다.


새로운 Apple TV 역시 HomeKit 허브로 계속 사용되며, 스마트홈 제어를 위한 Thread와 Matter를 지원하고, 향상된 AI 기능으로 더 똑똑한 홈 자동화 중심이 될 수 있을 것입니다. 이 기기는 2025년 말, 특히 10월 또는 11월 출시가 가장 유력하게 예상됩니다.

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손목밴드에서 조정을 하는 것 같고 전작과 많이 달라졌습니다.AI 기능으로 번역도 가능하네요..https://www.meta.com/kr/ai-glasses/meta-ray-ban-display/
751 조회
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2025.09.18 등록
조금 전 메타가 AI 기능이 있는 안경을 비롯하여 중요한 키노트를 진행하였습니다.CNET이 준비한 키노트 요약입니다.RAYBAN 과 새로 제작한 안경이 큰 화제입니다.
808 조회
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2025.09.18 등록
마이크로소프트가 코파일럿 메모장과 그림판 연동기능을 제공하기 시작했으며이 기능은 오피스365를 사용하지 않아도 코파일럿을 이욯하면 이용할 수 있다.예를 들어 메모장은 다음과 같은 기능을 갖게 된다.-요약: 긴 텍스트를 간략하게 요점만 추려내고, 문서의 핵심을 빠르게 파악할 수 있습니다.- 쓰기: 프롬프트나 선택한 텍스트를 활용해 새로운 문장을 AI로 쉽고 빠르게 작성합니다.- 다시 쓰기: 선택한 내용을 AI가 어투, 길이, 명확성 등 다양한 스타일로 변환해 줍니다.또한 그림판은 다음과 같은 기능을 추가하게 된다.- 프로젝트 파일 저장 기능: 그림판에서 작업을 .paint 파일로 저장해 언제든 이어서 편집이 가능.- 불투명도(Opacity) 슬라이더: 연필 및 브러시 도구의 투명도를 원하는 대로 조절해 더 섬세한 혼합이나 레이어링 효과 주기.- 크기 및 불투명도 슬라이더 병행 사용: 두 슬라이더를 활용해 부드럽게 배합하고 다양한 질감의 그림 그리기.
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2025.09.18 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)중국 AI 스타트업 DeepSeek은 획기적인 R1 모델 훈련 방식에 관한 새로운 세부 정보를 세계적인 권위지 네이처(Nature)의 동료검토 논문을 통해 발표했습니다. 이 논문에서는 기존 경쟁 모델 대비 극히 적은 비용으로 순수 강화학습만을 사용해 첨단 추론 능력을 달성한 방법을 공개했습니다.항저우에 본사를 둔 이 회사는 자사의 R1 추론 모델 훈련 비용이 단 29만 4천 달러에 불과하며, 기반 베이스 모델의 개발 비용은 약 600만 달러였음을 처음으로 공개했습니다. 총 630만 달러가 소요된 것으로, 이는 미국의 기술 기업들이 개발한 경쟁 모델이 수천만 달러에 달하는 것과는 극명한 대조를 이룹니다.순수 강화학습의 획기적인 발전DeepSeek의 주요 혁신은 연구자들이 “순수 강화 학습(pure reinforcement learning)“이라고 부르는 방식을 사용해 R1을 개발한 점에 있으며, 이는 인간이 만든 예시에 의존하는 기존의 감독 학습(supervised learning) 방식과는 다른 접근법입니다. 이 과정에서 모델은 인간이 선택한 추론 방식에 따르도록 학습시키는 대신, 올바른 답변에 도달할 때 보상을 받도록 설계되었습니다.네이처(Nature) 논문에 따르면, DeepSeek의 접근법은 모델이 인간이 제시한 전략을 따르지 않고도 자체적인 추론 전략을 개발하고 자신의 작업을 검증할 수 있는 능력을 갖추게 해주었습니다. 회사는 자체 시도에 대해 별도의 알고리즘을 사용하지 않고 추정치를 활용해 점수를 매길 수 있게 해주는 Group Relative Policy Optimization(GRPO)이라는 기법을 활용했습니다.“이 모델은 AI 연구자들 사이에서 매우 영향력이 컸습니다,“라고 오하이오 주립대(Ohio State University) 콜럼버스 소재 AI 연구원인 Huan Sun은 말했습니다. “2025년 현재까지 LLM에서 강화 학습을 수행하는 거의 모든 연구가 어떻게든 R1로부터 영감을 받았을지도 모릅니다”.5단계 훈련 과정완전한 R1 학습 과정은 감독 학습(fine-tuning)과 강화 학습을 번갈아가며 진행하는 여러 단계로 구성되었습니다. 이 과정은 딥시크(DeepSeek)의 V3-Base 모델을 수천 개의 ‘콜드 스타트’ 데이터 포인트로 파인튜닝하는 것으로 시작했고, 이후 순수 강화 학습을 통해 추론 능력을 향상시켰습니다.수렴에 가까워지면 시스템은 리젝션 샘플링(rejection sampling) 방식을 사용했습니다. 여기서 모델은 강화 학습 실행에서 성공적인 예시 중 최상의 예시를 선택해 자체 합성 훈련 데이터를 생성했습니다. 이 합성 데이터는 이후 글쓰기나 사실 기반 질문응답 등 다양한 영역에서 DeepSeek-V3-Base의 감독 학습 데이터와 통합되었습니다.동료 평가 중인 최초의 주요 LLMR1은 엄격한 동료 평가 과정을 거친 최초의 대형 언어 모델을 의미합니다. Nature 논문을 심사한 허깅페이스의 머신러닝 엔지니어 루이스 턴스톨은 이를 “매우 환영할 만한 선례”라고 평가하며, 훈련 과정이 공개되지 않으면 AI 시스템이 위험을 초래하는지 평가하기 어렵다고 언급했습니다.이 동료 평가 과정에서 DeepSeek는 훈련에 사용된 데이터 유형과 안전 조치를 포함한 기술적 세부 사항에 대한 설명을 추가하게 되었습니다. 이 모델은 오픈소스 특성을 유지하면서도 OpenAI의 o1 모델에 필적하는 추론 벤치마크 성능을 달성하였습니다.성능 및 접근성Hugging Face에서 1월에 출시된 이후, R1은 복잡한 문제 해결을 위한 플랫폼에서 가장 많이 다운로드된 모델이 되었으며, 다운로드 수는 1,090만 회를 넘어섰습니다. 이 모델은 AIME 2024 수학 벤치마크에서 pass@1 점수 79.8%를 기록하여 OpenAI o1의 79.2%를 소폭 앞섰습니다.DeepSeek의 혁신은 AI 개발 비용 및 성능 향상을 위해 모델 크기와 연산 능력을 늘려야 한다는 확장 법칙에 대한 기존의 통념에 도전장을 내밀었습니다. 회사는 비교적 덜 강력한 H800 칩을 사용해 성공을 거두었으며, 이 칩은 2023년 미국의 수출 통제로 중국 내 판매가 금지된 바 있습니다. 이러한 성과는 향후 AI 개발 방향에 대한 논의를 촉진하고 있습니다.
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2025.09.18 등록
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