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애플, iOS 26.1 베타에서 서드파티 AI 지원

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.24 04:29
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

애플는 9월 22일 iOS 26.1의 첫 번째 개발자 베타 버전을 출시하며, 아이폰이 AI 시스템, 서드파티 웨어러블, 보안 위협과 상호작용하는 방식을 혁신할 수 있는 여러 기능을 선보였습니다. 이 업데이트는 iOS 26이 공개된 지 단 일주일 만에 공개되었으며, 인공지능 통합 강화와 더 넓은 기기 호환성을 통해 애플이 자사 생태계 역량 확장을 위해 노력하고 있다는 신호입니다.


AI에 대한 접근성이 더욱 보편화된다


iOS 26.1 베타의 가장 중요한 발전은 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)에 대한 지원입니다. MCP는 써드파티 AI 어시스턴트인 ChatGPT와 Gemini가 아이폰 앱과 직접 상호작용할 수 있게 해주는 표준화된 프레임워크입니다. 

9to5Mac에서 발견한 코드에 따르면, 애플은 App Intents 프레임워크에 MCP 지원을 통합하고 있습니다.
MCP는 원래 Anthropic에서 개발되었으나, 현재는 OpenAI와 Google도 채택하고 있어 다양한 AI 시스템과 데이터 소스 간의 보편적인 다리 역할을 합니다. 이론적으로 사용자는 외부 AI 어시스턴트에게 여러 아이폰 앱의 정보를 액세스하거나, Siri가 App Intents를 통해 동작하듯 다양한 작업을 대신 수행하도록 명령할 수 있게 됩니다.


이번 업데이트는 애플 인텔리전스가 번체 중국어, 덴마크어, 네덜란드어, 노르웨이어, 포르투갈어, 스웨덴어, 터키어, 베트남어 등 8개의 새로운 언어로 확대됩니다. 에어팟용 실시간 번역(Live Translation) 기능은 일본어, 한국어, 그리고 간체 및 번체 중국어도 새롭게 지원합니다.


타사 스마트워치 호환성 등장


iOS 26.1 베타에는 Apple이 비-Apple 스마트워치와의 iPhone 호환성을 개선하기 위해 기능을 개발 중임을 시사하는 코드가 포함되어 있습니다. 이 베타 버전에는 iPhone 알림을 서드파티 기기에서 표시할 수 있는 “알림 전달(Notification Forwarding)” 기능에 대한 참조가 포함되어 있습니다.


첨부된 문서의 조사 결과에 따르면, 이 기능은 “한 번에 하나의 액세서리”로만 알림을 보낼 수 있게 하며, 이를 활성화하면 Apple Watch에서의 알림이 비활성화됩니다. 또한, 이 베타 버전은 “AccessoryExtension”으로 라벨된 새로운 액세서리 페어링 프레임워크를 공개하지만, 이는 아직 초기 개발 단계에 있는 것으로 보입니다.


보안 업데이트가 중단됨


Apple은 iOS 26.1에서 “신속 보안 대응(Rapid Security Response)” 시스템의 명칭을 “백그라운드 보안 개선(Background Security Improvements)“으로 변경하고 있습니다. 새로운 시스템은 사용자의 개입 없이 자동으로 보안 패치를 설치하여, 설정 앱을 통해 수동으로 다운로드할 필요를 없앱니다.


포브스(Forbes)에 따르면, 이러한 백그라운드 개선은 “더 신속하게” 사용자들을 보안 취약점으로부터 보호하는 것이 목표이며, 여기에는 “실제로 악용되고 있는” 위협도 포함됩니다. 또한 패치로 인해 호환성 문제가 발생할 경우를 대비해 롤백(rollback) 기능도 함께 제공할 예정입니다.


인터페이스 개선 및 성능 수정


베타 버전은 여러 사용자 인터페이스 요소를 개선하며, 논란이 많은 Liquid Glass 디자인을 Phone 앱의 키패드에 적용합니다. Photos 앱은 업데이트된 비디오 스크러버 인터페이스를 받고, Calendar 앱은 이제 이벤트에 대해 전체 너비의 컬러 하이라이트를 표시합니다.


Apple Music은 제스처 컨트롤이 추가되어, 사용자가 미니 플레이어에서 좌우로 스와이프하여 곡을 변경할 수 있습니다. 이번 업데이트는 Face ID로 잠금 해제 중 발생하던 Apple Watch의 지속적인 Wi-Fi 연결 끊김 문제도 해결합니다.


iOS 26.1은 10월에 공식 출시될 예정이며, MCP 지원이나 서드파티 스마트워치 호환성과 같은 일부 기능은 이후 업데이트에서 제공될 수 있습니다. 알림 전달 기능은 출시될 경우 규제 요건으로 인해 유럽연합(EU) 사용자를 대상으로 우선 적용될 가능성이 있습니다.

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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/
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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.
3280 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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