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테슬라, 업그레이드된 신경망을 탑재한 FSD V14.2 출시

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.24 17:51
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Tesla는 금요일에 Full Self-Driving (Supervised) V14.2 출시를 시작했으며, CEO 일론 머스크가 차량을 “거의 감각이 있는 것처럼” 느끼게 만드는 단계라고 설명한 업데이트를 도입했습니다.

회사의 AI4 하드웨어가 장착된 초기 차량들에 소프트웨어 버전 2025.38.9.5를 통해 배포된 이 업데이트는 더 높은 해상도 기능을 갖춘 업그레이드된 신경망 비전 인코더를 특징으로 합니다. 릴리스 노트에 따르면, 이 시스템은 이제 긴급 차량, 도로 위의 장애물, 그리고 인간의 제스처를 더 잘 처리하기 위해 향상된 기능을 활용합니다.


향상된 기능 및 성능

V14.2 릴리스에는 여러 가지 새로운 기능이 포함되어 있으며, 가장 주목할 만한 것은 운전자가 FSD가 주차할 위치를 선택할 수 있도록 하는 도착 옵션(Arrival Options)입니다—주차장, 도로변, 진입로, 주차 건물, 또는 길가에 주차할 수 있습니다. 이 업데이트는 또한 경찰차, 소방차, 구급차를 포함한 긴급 차량을 위해 길을 비키거나 양보하는 기능을 추가했습니다.

Tesla는 내비게이션과 경로 안내를 비전 기반 신경망에 통합하여 차단된 도로와 우회로를 실시간으로 처리할 수 있게 했으며, 운전 스타일 선호도를 맞춤 설정할 수 있는 추가 속도 프로필을 도입했습니다. 이 시스템은 또한 비보호 회전, 차선 변경, 끼어들기, 스쿨버스 대응에서 개선된 처리 능력을 보여줍니다.

초기 테스트 데이터는 상당한 성능 향상을 시사합니다. 11월 초 기준으로 FSD 버전 14는 중대한 개입 간 평균 1,454마일을 기록했으며, 이는 버전 13.2의 평균 443마일보다 3배 이상 높은 수치입니다.


로보택시 확장 및 시장 맥락

소프트웨어 업데이트는 Tesla가 로보택시 확장을 가속화하는 시점에 출시되었습니다. 이 회사는 11월 17일 애리조나주 교통부로부터 주 전역에서 차량 호출 서비스를 운영할 수 있는 승인을 받았으며, 이는 텍사스와 캘리포니아에 이어 세 번째 주입니다. Tesla는 네바다주 차량관리국(DMV)의 자체 인증 절차도 완료했지만, 네바다 교통 당국으로부터 상업적 승인은 여전히 필요한 상태입니다.

월요일, Stifel 애널리스트 Stephen Gengaro는 FSD와 로보택시 서비스의 발전을 언급하며 Tesla의 목표 주가를 $483에서 $508로 상향 조정했습니다. Gengaro는 경영진이 연말까지 약 8개에서 10개의 대도시 지역으로 확장할 계획이라고 언급했습니다.

그러나 Tesla는 미국 내 여러 도시에서 안전 운전자 없이 완전 자율주행 레벨 4 차량을 운영하는 Waymo와의 경쟁 심화에 직면해 있습니다. Waymo는 11월 20일 미니애폴리스, 탬파, 뉴올리언스로의 확장을 발표했으며, 현재 1,500대의 차량 보유에 2026년까지 2,000대를 추가할 계획입니다.

Musk는 이전에 V14.2가 광범위한 출시의 시작을 알릴 것이며, V14.3에 이르면 차량이 “마치 지각이 있는 것처럼” 느껴질 것이라고 밝혔습니다.

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MIT 연구진은 대규모 언어 모델의 신뢰성을 훼손할 수 있는 취약점을 발견했으며, GPT-4 및 Llama와 같은 고급 AI 시스템조차도 때때로 진정한 이해보다는 문법적 지름길을 기반으로 질문에 답한다는 사실을 밝혔습니다.신경 정보 처리 시스템 학회(Conference on Neural Information Processing Systems)에서 발표될 예정인 이 연구는 LLM이 특정 문장 패턴을 특정 주제와 잘못 연관시킨 다음, 실제 질문을 이해하는 대신 이러한 학습된 패턴에 의존할 수 있다는 것을 발견했습니다. 이러한 결함은 정확한 응답이 중요한 의료, 금융 및 고객 서비스 분야에 배포된 AI 시스템에 위험을 초래합니다.의미보다 문법MIT 부교수 Marzyeh Ghassemi가 이끄는 연구팀은 Northeastern University와 Meta의 연구원들과 함께, 모델이 훈련 중에 “구문 템플릿”—품사의 패턴—을 특정 도메인과 연결하는 방법을 학습하는 과정을 입증했다.MIT News 기사에 따르면, LLM은 “파리는 어디에 위치해 있나요?“가 지리 질문과 관련된 특정 문법 구조를 따른다는 것을 학습할 수 있다. 문법적으로는 유사하지만 “빠르게 앉다 파리 흐림?“과 같이 말이 되지 않는 질문이 제시될 때, 모델은 질문이 무의미함에도 불구하고 여전히 “프랑스”라고 답할 수 있다.Northeastern University 대학원생이자 MIT 방문 학생인 Chantal Shaib는 “이것은 모델이 질문에 올바르게 답하기 위해 학습하는 간과된 유형의 연관성입니다”라고 말했다. 연구원들은 구문을 동일하게 유지하면서 단어를 동의어, 반의어 또는 무작위 단어로 대체했을 때, LLM이 질문이 완전히 말도 안 되는 경우에도 종종 올바른 답변을 생성한다는 것을 발견했다.보안 및 테스트 시사점이 취약점은 심각한 보안상의 영향을 미칩니다. arXiv에 게시된 연구에 따르면, 공격자들은 모델이 무해한 콘텐츠와 연관시키는 구문 패턴을 사용하여 유해한 요청을 표현함으로써 안전 가드레일을 우회하기 위해 이 현상을 악용할 수 있습니다.연구에 참여한 MIT 대학원생 Vinith Suriyakumar는 “이 연구를 통해 LLM의 보안 취약점을 해결하기 위해 더욱 강력한 방어 체계가 필요하다는 것이 분명해졌습니다”라고 말했습니다. 연구진은 GPT-4와 Llama를 포함한 사전 훈련된 모델에서 이를 테스트했으며, 학습된 행동이 성능을 크게 저하시킨다는 것을 발견했습니다.문제를 해결하기 위해 연구팀은 개발자들이 자신의 모델이 이러한 잘못된 구문-도메인 상관관계에 의존하는지 평가할 수 있는 자동 벤치마킹 절차를 개발했습니다. 연구진은 더 다양한 구문 템플릿을 포함한 증강된 훈련 데이터를 활용한 완화 전략을 탐구할 계획이며, 복잡한 다단계 작업을 위해 설계된 추론 모델에서 이 현상을 연구할 예정입니다.
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2025.11.26 등록
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2025.11.26 등록
제품 리더 Aakash G와 OpenAI의 Miqdad Jaffer는 모델 품질보다는 컨텍스트 엔지니어링—사용자 기록, 관련 문서, 시스템 제약 조건과 같은 올바른 정보를 AI 모델에 제공하는 관행—이 AI 기능이 훈련이 부족한 인턴처럼 실패하거나 성공하는지를 결정한다고 주장합니다.이 글은 Apollo의 이메일 작성기를 통해 이를 보여주는데, 엔지니어들이 대화 스레드, CRM 노트, 회사 톤, 관계 컨텍스트를 계층화한 후에야 일반적인 출력에서 출시 가능한 품질로 발전했습니다.전체 코드베이스를 인덱싱하고 벡터 데이터베이스를 통해 관련 코드를 검색하여 연간 10억 달러 이상의 수익을 달성한 AI 코딩 어시스턴트 Cursor는 컨텍스트 엔지니어링이 어떻게 경쟁 우위를 만들어내는지를 보여주는 사례로, Google이 이 기능을 내부에서 구축하는 대신 경쟁사인 Windsurf와 24억 달러의 라이선스 계약을 체결하게 만들었습니다.
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2025.11.26 등록
하버드 비즈니스 리뷰 분석에 따르면, AI 에이전트는 아직 소비자 대상 애플리케이션에 충분히 신뢰할 수 있는 수준이 아니며—보안 및 정확성에 대한 우려로 인해 소비자의 76%가 구매에 이를 사용하는 데에 소극적인 것으로 나타났습니다—하지만 구조화되고 반복적인 작업 및 인간의 감독이 한계를 보완할 수 있는 백엔드 엔터프라이즈 운영에서는 실질적인 가치를 제공하고 있습니다.주요 유럽 인터넷 제공업체와의 사례 연구에서는 현장 기술자를 지원하기 위해 멀티 에이전트 시스템을 도입하여, 문제 해결 시간을 60% 단축시키고 연간 100만 유로 이상의 반복적인 비용 절감과 함께 고객 만족도를 크게 향상시켰다는 잠재력을 보여주었습니다.이러한 점진적 개선은 혁명적인 변화라기보다는 린 제조(Lean manufacturing) 방법론에 가깝고, 엔터프라이즈 적용에는 세밀한 프로세스 매핑, 광범위한 IT 시스템 통합, 그리고 실제 환경에서 프롬프트 기반 시스템이 일반적으로 70% 이상의 정확도를 넘지 못하게 하는 AI 환각(hallucination)에 대한 관용이 요구됩니다 .
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2025.11.26 등록
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