LG AI연구원이 31일 과학기술정보통신부 주관 ‘독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트’ 2차수 모델인 ‘K-엑사원 2.0’를 오픈소스 커뮤니티 허깅 페이스에 공개했다.연구원에 따르면 ‘K-엑사원 2.0’은750B 파라미터 규모 모델로 1차수 모델 대비 크기가 3배 이상 커졌다.LG AI연구원은 ‘K-엑사원 2.0’ 모델 라이선스 정책을 누구나 상업적 이용까지 가능한 아파치 2.0으로 전환하며 개방성도 높였다고 강조했다.LG AI연구원은 독자
AI 기업 모티프테크놀로지스가 독자 AI 파운데이션 모델 사업을 통해 개발 중인 거대언어모델 ‘모티프 3’의 중간 평가결과를 공개했다.3,140억 개 파라미터 규모의 파운데이션 모델인 모티프 3는 글로벌 AI 평가기관 아티피셜 애널리시스의 종합 성능 지표인 AAII에서 딥시크 최신 모델인 ‘V4 프로’와 동일한 44점을 기록했다. 이는 정부 독파모 사업 선정 이후 30명의 스타트업이 5개월 만에 글로벌 최상위권
크래프톤이 한국어 음성 인식과 생성 능력을 갖춘 인공지능 파운데이션 모델 ‘A.X K2 Raon-Speech’를 공개했다.크래프톤은 A.X K2 Raon-Speech를 글로벌 AI 플랫폼 허깅페이스에 오픈소스로 공개했다고 29일 밝혔다. 이 모델은 과학기술정보통신부가 주관하는 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트의 2차수 성과 중 하나다. 크래프톤은 SK텔레콤 정예팀에 참여해 멀티모달 모델 연구를 맡고 있다.A.X K2 Raon-Speech는 210억개 파라미터 규모의 음성
국산 AI 반도체와 초거대 언어모델의 결합으로 글로벌 GPU 서버에 준하는 인프라 성능을 단일 서버로 구현하는 데 성공했다. 리벨리온은 23일 SK텔레콤의 독자 AI 파운데이션 모델 'A.X K1'을 자체 AI 반도체 서버인 '리벨서버'로 구동하고, 다수 사용자의 동시 요청을 처리하는 에이전트 서비스 데모를 선보였다고 밝혔다.이번 실증에서는 초거대 AI 운영에 필요한 인프라 효율을 검증했다. 리벨리온은 파라미터 수가 5000억개를 넘는 국내 최대 규모의 언어모델을 단일 리벨서버에서 안정적으로 실행했다.
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동해소방서, 물류창고·터널 안전점검부터 수난구조훈련까지… 재난 대응력 강화
동해소방서가 대형 화재와 여름철 수난사고에 대비한 현장 중심 안전관리 강화에 나섰다. 최근 물류센터와 터널 화재에 대한 경각심이 높아지는 가운데 화재 취약시설에 대한 안전점검을 실시한 데 이어, 집중호우와 피서철 수난사고에 대비한 실전형 구조훈련도 진행하며 재난 대응체계를 점검했다.동해소방서는 28일 관내 대형 물류창고와 터널시설을 대상으로 관서장 현장 안전점검을 실시했다. 이번 점검은 화재 발생 시 대규모 인명·재산 피해가 우려되는 시설의 위험요인을 사전에 제거하고 관계인의 자율 안전관리 역량을 높이기 위해 마련됐다.물류창고에서는
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