Loading...

AI 뉴스

테더, 410억 토큰 규모의 AI 훈련 데이터셋 공개

페이지 정보

작성자 xtalfi
작성일 2025.10.25 13:53
1,844 조회
0 추천
0 비추천

본문

f321e32c-45a6-49f5-a25b-3f8aa5b00f9a-800x420.jpg

(퍼플렉시티가 정리한 기사)


테더 Data의 AI 연구 부서 QVAC는 인공지능 학습을 위한 410억 토큰 규모의 합성 데이터셋 Genesis I과 사용자 기기에서 완전히 실행되는 로컬 AI 애플리케이션 QVAC Workbench의 출시를 발표했습니다. 금요일에 공개된 이 이니셔티브는 고품질 학습 데이터에 대한 접근을 민주화함으로써 AI 개발에서 빅테크의 지배력에 도전하는 것을 목표로 합니다.​

QVAC Genesis I은 수학, 물리학, 생물학, 의학을 다루는 STEM 교육 콘텐츠를 위해 특별히 설계된 최초의 공개 합성 데이터셋입니다. 단순히 언어 패턴을 모방하도록 돕는 기존 데이터셋과 달리, 이 컬렉션은 AI 시스템이 인과 관계를 이해하고 비판적 사고에 참여하도록 가르치는 데 중점을 둡니다.​


AI 지능의 분산화

"지능은 중앙화되어서는 안 된다"고 테더의 CEO 파올로 아르도이노가 말했다. "QVAC 워크벤치와 제네시스 I을 통해 우리는 무한한 지능의 문을 열고 있습니다. 이는 당신의 기기에서 로컬로 살아있고, 학습하고, 진화하는 AI입니다." 아르도이노는 이번 출시가 "플랫폼이 아닌 사람들이 지식이 어떻게 생성되고, 공유되고, 사용되는지를 통제하는 미래"를 나타낸다고 강조했다.​

이 데이터셋은 교육 및 과학적 벤치마크에 대해 엄격하게 검증되었으며, 기존 공개 훈련 데이터셋이 일반적으로 부족한 주요 STEM 영역에서 추론 및 문제 해결에 있어 우수한 성능을 보여주었다. 테더 데이터는 고품질 과학 자료를 구조화된 학습 데이터로 변환하는 다단계 생성 및 검증 프로세스를 사용하여 이 데이터셋을 생성했다.


로컬 AI 컴퓨팅 플랫폼

동시에 출시된 QVAC Workbench는 Android, iOS, Windows, macOS 및 Linux 플랫폼에서 Llama, Medgemma, Qwen, SmolVLM 및 Whisper를 포함한 여러 AI 모델을 지원합니다. 이 애플리케이션은 로컬 온디바이스 처리를 통해 모든 사용자 상호작용을 완전히 비공개로 유지하며, 사용자가 추가 컴퓨팅 성능을 위해 모바일 기기를 데스크톱 워크스테이션에 연결할 수 있는 독특한 "위임 추론(Delegated Inference)" 기능을 제공합니다.​

이 플랫폼은 OpenAI와 Google과 같은 기업이 통제하는 클라우드 기반 AI 서비스의 대안을 찾는 AI 애호가, 연구자 및 고급 사용자를 대상으로 합니다. 업계 분석가들은 합성 데이터가 2030년까지 AI 훈련의 주요 소스가 될 것으로 예측하고 있어, 진화하는 AI 환경에서 Tether의 진출 시기가 전략적으로 중요합니다.​

Tether의 AI 인프라 확장은 디지털 화폐를 넘어선 스테이블코인 거대 기업의 광범위한 다각화 전략의 일환입니다. 회사는 2025년에 약 150억 달러의 수익을 기대하고 있다고 보고했으며, 이는 기술 투자를 위한 상당한 자원을 제공합니다. 이 AI 이니셔티브는 오픈소스 지갑 개발 키트와 다양한 탈중앙화 통신 도구를 포함한 Tether의 이전 출시 제품을 기반으로 합니다.

댓글 0
전체 1,366 / 90 페이지
Google은 미국 외 지역에서 최대 규모의 인공지능 인프라 하드웨어 엔지니어링 센터를 대만에 개설했으며, 라이칭더 총통은 이번 조치가 대만이 신뢰할 수 있는 기술 파트너이자 안전한 AI 개발을 위한 핵심 허브임을 입증하는 것이라고 설명했다.타이베이에 위치한 이 시설은 매일 수십억 명의 사람들이 사용하는 기기에 전력을 공급하는 전 세계 Google 데이터 센터에 배치되는 기술을 개발하고 테스트할 예정이라고 Google Cloud 부사장 아머 마흐무드가 밝혔다.대만은 전 세계 반도체의 60% 이상, 최첨단 칩의 90% 이상을 생산하고 있으며, AI 수요가 급증하는 가운데 TSMC만으로도 계약 칩 제조 분야에서 64%의 글로벌 시장 점유율을 차지하고 있다.
1202 조회
0 추천
2025.11.20 등록
**마이크로소프트(Microsoft)**의 AI CEO **무스타파 술레이만(Mustafa Suleyman)**은 Copilot과 Windows에 AI가 통합되는 것에 불만을 가진 비평가들에게 반박하며, 사람들이 AI와 유창하게 대화하고 이미지와 동영상을 생성할 수 있는 능력에 감명을 받지 않는다는 사실에 “정말 놀랐다”고 말했다.술레이만의 옹호는 최근 The Verge의 보고서에서 실제 Copilot의 기능이 **마이크로소프트(Microsoft)**가 광고에서 보여주는 것과 맞지 않는다는 점이 지적된 가운데 나왔으며, Windows 사장 **파반 다불루리(Pavan Davuluri)**가 “대리 OS(agentic OS)” 비전을 홍보하다가 심한 반발을 받아 자신의 게시물에서 답글 기능을 비활성화해야 했던 사건에 이어졌다.이 논란은 **마이크로소프트(Microsoft)**가 새로운 “AI를 위한 당신의 캔버스(Your canvas for AI)” 슬로건을 밀어붙이는 가운데, Windows의 평판이 해당 매체가 “역대 최저”라고 묘사할 정도로 떨어진 상황을 부각시킨다. 사용자들은 모든 인터페이스에 원하지 않는 AI 기능을 강제로 넣는 대신 회사가 근본적인 플랫폼 문제를 해결할 것을 요구하고 있다.
1204 조회
0 추천
2025.11.20 등록
Google DeepMind는 Boston Dynamics의 전 최고기술책임자(CTO)인 Aaron Saunders를 하드웨어 엔지니어링 부사장으로 영입했습니다. 이는 CEO Demis Hassabis가 Gemini를 Android가 여러 제조업체의 스마트폰을 구동하는 것처럼 범용 로봇 운영체제로 변모시키려는 비전을 발전시키기 위한 것입니다.Hassabis는 Gemini가 “거의 모든 물리적 구성으로 즉시 작동할 수 있는” AI 기반으로 기능하기를 목표로 하며, 이는 인간형 및 비인간형 로봇을 포함하여 회사가 AI 기반 로봇공학 분야로의 진출을 강화하고 있는 가운데 추진되고 있습니다.이러한 움직임은 Google DeepMind를 2035년까지 510억 달러 규모에 달할 것으로 예상되는 급속히 성장하는 시장에서 경쟁할 수 있는 위치에 올려놓습니다. 경쟁사인 Tesla는 향후 10년간 백만 대의 Optimus 인간형 로봇 생산을 목표로 하고 있으며, Unitree와 같은 중국 기업들은 경쟁력 있는 가격의 다리 달린 로봇을 제공하고 있습니다
1189 조회
0 추천
2025.11.20 등록
MIT 연구원들은 새로운 추론 AI 모델에서 가장 많은 연산 처리를 요구하는 문제 유형이 인간이 해결하는 데 가장 오래 걸리는 문제와 동일하다는 것을 발견했으며, 이는 인공지능과 생물학적 지능이 복잡한 사고에 접근하는 방식에서 예상치 못한 수렴을 시사합니다PNAS에 게재된 이 연구는 7가지 문제 유형에 걸쳐 인간의 반응 시간과 AI가 생성한 “토큰”(내부 연산 단계)을 측정했으며, 놀라운 상관관계를 발견했습니다—인간과 모델 모두 “ARC 챌린지“라고 불리는 시각적 추론 과제에 가장 오래 걸리고 기본 산술에는 가장 적은 노력을 소비했습니다추론 모델은 훈련 중 강화 학습을 통해 향상된 성능을 달성하는데, 정답에 대해서는 보상을 받고 오류에 대해서는 페널티를 받아 문제 공간을 탐색하고 인간의 문제 해결 접근 방식을 반영하는 단계별 솔루션 전략을 개발할 수 있습니다
1207 조회
0 추천
2025.11.20 등록
홈으로 전체메뉴 마이메뉴 새글/새댓글
전체 검색
회원가입