AI 요약관련 정보

• Gemini 3 출시와 Antigravity의 등장은 GPT-5.1을 압도하며 AI 분야에 큰 파장을 일으켰습니다. 🚀
• Antigravity와 Nano Banana Pro는 Google 생태계 내에서 이미지 처리 및 생성 UI 등에서 강력한 시너지를 보여줍니다. 🔗
• Google DeepMind는 Gemini 3가 사전 학습(pre-training)과 사후 학습(post-training) 모두에서 진보를 이루었으며, 특히 사후 학습은 무한한 개선의 여지가 있는 "그린필드"라고 강조했습니다. 🌱
• Gemini 2.5와 3.0이 동일한 지식 차단 시점(2025년 1월)을 공유하는 것은 같은 '빈티지' 데이터셋에서 지속적인 개선이 이루어졌음을 시사하며, 다음 '빈티지'에 대한 기대를 높입니다. 🍇
• 사용자 상호작용과 AI Studio 입력 같은 사후 학습 활동이 고에너지 데이터를 생성하고, 이는 다시 사전 학습 데이터셋을 강화하는 선순환 구조를 만듭니다. 🔄
• OpenAI는 Gemini 3의 압박에 대응하여 'Shallotpeat'이라는 코드명의 새 모델을 개발 중이며, 이는 사전 학습의 '토양' 문제 해결에 초점을 맞추고 있음을 암시합니다. 🧅
• 모델 자체의 역량 강화로 인해 AI 모델의 기능을 확장하던 기존 엔지니어들의 '하네스' 역할이 급격히 축소되고 있으며, 'unlearn-learn' 프레임워크의 중요성이 부각됩니다. 🛠️
• Gemini 3는 복잡한 시각적 레이아웃, SVG, 3D 복셀 등을 생성하는 뛰어난 Generative UI 능력을 보여주며, 미래의 UI/UX 생성 가능성을 제시합니다. 🎨
• AI 모델의 속도가 10배~100배 빨라지고 비용이 100분의 1로 줄어드는 '속도 초지능'의 잠재력은 지능 수준이 고정되더라도 엄청난 파급력을 가질 수 있습니다. ⚡
• Andrej Karpathy와 Every의 '바이브 체크'는 벤치마크보다 실제 모델을 직접 사용하고 경험하는 것이 모델의 본질을 이해하는 데 훨씬 중요하다고 강조합니다. ✋
• AI를 '냉장고'에 비유하는 것은 AI가 아직 초기 단계의 기반 기술이며, 진정한 혁신적인 애플리케이션과 가치는 앞으로 나올 것임을 의미합니다. 🧊
• GPU 개수 대신 '와트'로 컴퓨팅 파워를 측정하는 경향은 전력량이 지능의 양을 나타내는 선행 지표가 되며, '와트당 토큰'이 의사결정을 주도할 것임을 시사합니다. 🔋