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구글 지도, 앱 개발을 간소화하는 AI 도구 공개

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.11 14:59
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


Google Maps는 11월 9일, 자연어 프롬프트를 인터랙티브 지도 프로토타입으로 변환하는 빌더 에이전트와 AI 어시스턴트를 기술 문서에 연결하는 Model Context Protocol 서버를 포함한 AI 기반 개발자 도구 모음을 발표했습니다. Gemini 모델로 구동되는 이 도구들은 개발 시간을 단축하고 위치 기반 애플리케이션 제작의 진입 장벽을 낮추는 것을 목표로 합니다.​

빌더 에이전트는 개발자가 "도시의 Street View 투어 만들기" 또는 "내 지역의 실시간 날씨 시각화"와 같이 지도 기반 프로젝트를 평문으로 설명하면 Firebase Studio로 내보낼 수 있는 작동 코드를 자동으로 생성합니다. Google의 Maps Platform 블로그에 따르면, 이 도구는 "적응형 추론을 사용하여 맞춤형 코딩된 지리공간 프로토타입을 생성"하며 2억 5천만 개 이상의 장소 데이터와 함께 작동합니다.​


그라운딩 및 시각화 기능

Google은 Grounding Lite를 도입했는데, 이는 개발자들이 Model Context Protocol을 사용하여 자사의 AI 모델을 Maps 데이터로 그라운딩할 수 있게 해준다. Model Context Protocol은 Anthropic이 2024년 11월에 출시한 오픈 표준으로, AI 시스템과 외부 데이터 소스 간의 연결을 표준화한다. 이 기능을 통해 AI 어시스턴트는 "가장 가까운 식료품점이 얼마나 멀리 있나요?"와 같은 위치 기반 질의에 정확하고 지도에 그라운딩된 응답으로 답변할 수 있다.​

이와 함께, Google은 Contextual View를 출시했는데, 이는 사용자 질의에 기반하여 목록, 지도 또는 3D 형식으로 시각적 답변을 제공하는 로우코드 컴포넌트이다. Google Maps Platform 블로그에 따르면, 이 컴포넌트는 "대규모 언어 모델이 특정 Google Maps 데이터를 동적으로 표시하고 AI 채팅 경험 내에서 직접 주요 UI 요소를 렌더링할 수 있게 한다"고 한다.​


스타일링 도구 및 개발자 지원

이번 업데이트에는 브랜드 색상과 테마에 맞춘 맞춤형 지도 디자인을 생성하는 스타일링 에이전트가 포함되어 있어, 기업들이 애플리케이션 전반에 걸쳐 시각적 일관성을 유지할 수 있습니다. MCP 서버는 Google Maps 문서에 직접 연결되어 개발자들이 API 사용에 대해 자연어로 질문하고 맥락에 맞는 답변을 받을 수 있습니다.​

Google은 최근 몇 달 동안 Maps 전반에 걸쳐 AI 통합을 확대해 왔습니다. 10월에는 Gemini API에서 Grounding with Google Maps를 출시했으며, 11월 초에는 소비자 사용자를 위한 Gemini를 사용한 핸즈프리 내비게이션을 추가했습니다. 인도에서는 Google이 특정 지역에 대한 사고 알림 및 속도 제한 데이터를 출시했습니다.​

빌더 에이전트는 현재 Google Maps Platform을 통해 사용할 수 있으며, 개발자들은 자신의 API 키를 사용하여 프로토타입을 테스트할 수 있습니다.

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Google은 NotebookLM 리서치 도구와 Gemini 챗봇 간의 통합 기능을 롤아웃하기 시작했으며, 이를 통해 사용자는 전체 노트북을 대화에 직접 첨부하여 출처 기반 분석을 수행할 수 있게 되었다.이 기능은 주말 동안 매우 제한된 방식으로 배포되는 과정에서 포착되었으며, 사용자가 Gemini의 첨부 메뉴에서 노트북을 선택해 챗봇의 추론 모델을 활용하는 동안 인용을 유지하고, Sources 버튼을 통해 전체 NotebookLM 작업 공간으로 다시 이동할 수 있도록 해준다.이번 통합은 연구자 및 지식 노동자들의 핵심 워크플로 병목을 해소하기 위한 것으로, Google이 Microsoft Copilot과 OpenAI의 ChatGPT 다중 파일 기능과 경쟁하는 가운데, 환각 현상을 줄이도록 설계된 NotebookLM의 문서 중심 접근 방식과 Gemini의 대화형 AI를 결합한다.
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2025.12.16 등록
'트랜스포머' 논문의 제1 저자인 아시시 바스와니 박사가 설립한 에센셜 AI가 80억개 매개변수(8B)를 가진 첫 오픈 소스 모델 'Rnj-1'을 출시했습니다. 이 모델은 저명한 수학자의 이름을 땄으며, 동급 오픈 소스 중 최고 수준의 성능을 목표로 '젬마 3' 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다.에이전트 코딩 및 STEM에 최적화된 'Rnj-1-인스트럭트'는 'MBPP+'와 '휴먼이벨' 등 광범위한 코딩 벤치마크에서 비슷한 크기의 중국 모델보다 우수하거나 동등한 성적을 거두었습니다. 특히 수학 능력 테스트인 'AIME 2025'에서 43.3점을 기록하며 더 큰 모델에 근소하게 뒤졌을 뿐, 다른 유사 크기 모델들을 크게 앞질렀습니다.에센셜 AI는 모델 자체 역량 강화를 위해 강화 학습보다는 사전 훈련에 집중하는 개발 철학을 밝혔으며, 이로 인해 기업의 미세조정에 더 유리한 모델을 제공하고자 합니다. 회사는 소수 기업의 AI 기술 통제가 교육이나 의료 등 사람에게 이로운 분야의 발전을 저해해서는 안 된다고 강조하며 오픈 소스 정책을 고수할 것을 밝혔습니다.
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2025.12.15 등록
• Rodney Brooks, 70세의 전 MIT 연구소 소장이자 Roomba의 공동 개발자는, 휴머노이드 로봇이 최소 15년 동안은 안전하게 가정에 도입되지 않을 것이라고 경고하며, Tesla [TSLA +2.71%]와 Figure AI 같은 회사들이 비용을 정당화하는 데 필요한 정교함을 달성하지 못해 수십억 달러가 사라질 것이라고 예측했다.[nytimes +1]• Brooks는 인간 비디오의 시각 데이터를 사용하는 현재의 훈련 방식이 근본적으로 결함이 있다고 주장하는데, 이는 인간이 조작을 위해 의존하는 필수적인 촉각 및 힘 감지 데이터가 부족하기 때문이며, Figure AI의 전 제품 안전 책임자가 11월에 회사의 로봇이 인간에게 위험을 초래할 수 있다고 경고했다가 해고되었다며 부당 해고 소송을 제기한 이후 안전 우려가 증폭되었다.[nytimes +1]• Brooks의 회의론에도 불구하고, 벤처 캐피탈리스트들과 기술 기업들은 휴머노이드 로봇 공학에 계속해서 수십억 달러를 쏟아붓고 있으며, Figure AI는 390억 달러 가치 평가로 10억 달러 이상을 모금했고, Elon Musk는 Tesla의 Optimus 로봇을 연속 작동으로 인간 생산성의 5배를 달성할 수 있는 “무한 돈 버그”라고 칭했다.[nytimes]
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2025.12.15 등록
OpenAI의 코딩 에이전트 Codex의 제품 개발을 이끌고 있는 Alexander Embiricos는 일요일에 공개된 Lenny’s Podcast에서 인간의 타이핑 속도와 프롬프트를 지속적으로 작성하고 AI 작업을 검증해야 하는 필요성이 인공 일반 지능을 달성하는 데 있어 “현재 과소평가되고 있는 제한 요인”이라고 말했다.Codex는 8월 출시 이후 20배 성장했으며 현재 매주 수조 개의 토큰을 처리하고 있다. Embiricos는 시스템이 AI 에이전트가 지속적인 인간의 감독 없이 기본적으로 작동할 수 있도록 하면 생산성 향상이 가속화될 것이라고 주장했다.Embiricos는 얼리 어답터들이 2026년부터 극적인 생산성 증가를 경험할 것이며, AGI는 이러한 초기 성과와 주요 기업들이 AI 에이전트를 통해 완전한 자동화를 달성하는 시점 사이 어딘가에 도래할 것이라고 예측했다.
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2025.12.15 등록
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