Loading...

AI 뉴스

구글, 제미나이 AI 탑재 TV 출시

페이지 정보

작성자 xtalfi
작성일 2025.09.23 04:24
3,049 조회
0 추천
0 비추천

본문

6ba90b07fe4fc3066b92a3f3e107e477PtvK.png

(퍼플렉시티가 정리한 기사)

Google는 오늘 공식적으로 Google TV 기기에서 Gemini AI 어시스턴트를 출시하며, Google 어시스턴트를 생태계 전반에서 대체하려는 회사의 더 광범위한 노력에서 중요한 단계에 도달했다. 이번 롤아웃은 TCL의 최신 QM9K 시리즈 스마트 TV에서 독점적으로 시작되며, 해당 TV는 현재 3,000달러부터 구매할 수 있다.


프리미엄 TCL QM9K 텔레비전은 Gemini 통합 기능을 처음으로 탑재한 Google TV 기기이며, 사용자는 텔레비전과 자연스러운 언어로 대화를 나눌 수 있다. 기존의 Google 어시스턴트에서 흔히 볼 수 있는 경직된 명령과 달리, Gemini는 더욱 정교한 상호작용을 가능하게 해주어, 예를 들어 “아내와 함께 볼 수 있는 걸 찾아줘. 나는 드라마를 좋아하지만, 아내는 가볍고 재미있는 코미디를 좋아해.“처럼 복잡한 요청도 할 수 있다.


한정 초기 출시가 독점성을 만듭니다


QM9K 시리즈는 Google TV의 Gemini를 위한 고급 입문 제품군으로, 65인치 모델이 $3,000, 75인치가 $3,500, 85인치가 $4,000, 그리고 플래그십 98인치 모델이 $6,000에 달합니다. 이 텔레비전들은 4K QD-미니 LED 기술을 적용해 6,500니트의 최대 밝기와 6,000개의 디밍 존을 자랑하며, 사용자가 방에 들어올 때 감지할 수 있는 존재 감지 기능도 갖추고 있습니다.


Android Authority에 따르면, Google TV의 Gemini는 현재 구글 어시스턴트가 제공하는 모든 기능을 수행할 수 있을 뿐만 아니라 복잡한 요청에 대해 더욱 유연하게 대응할 수 있도록 향상된 기능을 제공할 예정입니다. AI는 콘텐츠 추천, TV 프로그램의 시즌 요약 제공, 그리고 교육적 질문에 적합한 YouTube 영상을 제안하는 등 다양한 지원도 할 수 있습니다.


2025년에 더 넓은 범위로 출시 예정


TCL 출시로 Gemini가 텔레비전에 첫선을 보인 가운데, 구글은 추가 기기들도 “올해 후반”에 업데이트를 받을 것이라고 공식 확인했습니다. 예정된 롤아웃에는 구글 자체 TV 스트리머, Walmart의 Onn 4K Pro 스트리밍 기기, 2025년형 하이센스 U7, U8, UX 모델, 그리고 QM7K, QM8K, X11K 시리즈를 포함한 추가 TCL 모델들이 포함됩니다.


이러한 단계적 롤아웃 방식으로 인해 구글의 자체 스트리밍 하드웨어가 왜 TCL 출시와 동시에 업데이트를 받지 않는지에 대한 의문이 제기되고 있습니다. 구글은 Gemini 지원을 위해 안드로이드 14가 필요하다고 언급했으며, 이는 구형 Google TV 기기들과의 호환성을 제한할 수 있다고 밝혔습니다.


AI 통합을 통한 향상된 TV 경험


오락 추천을 넘어, Google TV의 Gemini는 텔레비전을 정보 허브로서의 기능까지 확장합니다. 사용자는 교육 관련 질문을 하거나 요리법을 요청하거나 숙제 도움을 받을 수 있으며, AI는 관련 동영상 추천과 함께 텍스트 응답을 읽어줍니다. 이 통합은 텔레비전을 단순한 오락 기기가 아닌 포괄적인 스마트 홈 제어 센터로 바꾸려는 구글의 비전을 보여줍니다.


이러한 출시와 함께, 구글은 자사 제품 생태계 전반에서 Google Assistant를 Gemini로 순차적으로 대체해 나가고 있으며, 스마트 홈 기기들도 2025년 10월에 비슷한 업데이트를 받을 것으로 예상됩니다.

댓글 0
전체 1,366 / 310 페이지
손목밴드에서 조정을 하는 것 같고 전작과 많이 달라졌습니다.AI 기능으로 번역도 가능하네요..https://www.meta.com/kr/ai-glasses/meta-ray-ban-display/
3223 조회
0 추천
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.
3269 조회
0 추천
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.
3175 조회
0 추천
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.
3156 조회
0 추천
2025.09.18 등록
홈으로 전체메뉴 마이메뉴 새글/새댓글
전체 검색
회원가입