금주의 AI 트렌드 뉴스

2025. 5월 5주차 AI 소식

Newnal Letter

#Agent Browser

브라우저 내에서 올인원으로 AI기능을 사용하고싶은 사용자들을 위한 서비스

gemini만 있냐? 퍼플렉시티 labs도 있다

Pro 사용자들한해, 리서치결과를 보고서/스프레드시트/대시보드/인터렉티브 웹 형태로 자동 생성해주는 기능을 출시했습니다.

 

코딩을 자동으로 해주는 방식이며, Assets 탭에는 생성된 파일과 이미지자료들을 전부 저장해줍니다. 그리고 미니 앱에서 간단한 인터랙티브 앱 형태로 대시보드, 슬라이드, 웹사이트까지 구현합니다.

퍼플렉시티 랩스 구경하기

opera neon,에이전트 브라우저 발표

이미지검색 구글렌즈, AI 테마변경, 기억이 필요한 페이지 빠르게 다시찾기, 현재 브라우저 화면에서 필요한 작업들을 추천해다던지 브라우징 경험을 대폭 강화하는 시도입니다.

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Gemini in Chrome Browser

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크롬의 10개 동시 작업 알아보기

#LLM에 대한 고민

업계의 AI 관련 고민들을엿볼 수 있는 소식들입니다.

클로드 3.7 소네트가 생성한 비충실한 CoT 예시 (사진=아카이브)

LLM이 실제추론과정을 일부로 숨긴다?

지난번 OpenAI가 지적받은 문제 - LLM이 유저에게 아첨하며 가짜대답을 내놓는 문제에 이어서, 앤트로픽 연구진은 LLM이 질문에 핵심만 말하는 대신 실제 추론 과정을 감추는 문제점을 발견했습니다.

CoT에 대해서

충분한 컨텍스트 예 (사진=아카이브)

구글 검색증강 생성(Rag)의 향상을 위한 ‘충분한 컨텍스트’방식 도입

구글 연구진은 LLM의 정확도를 높이기 위한 새로운 접근법을 제안했습니다. 대부분의 기업들은 잘못된 답변을 줄이기 위해 더 많은 정보를 LLM에게 제공하는 식으로 컨텍스트를 보완해왔습니다. 그러나 구글은 이 방식 자체에 근본적인 문제가 있을 수 있다는 의문을 제기했습니다.

 

연구진은 “정확한 답변을 하기에 충분한 정보가 제공되었는가?”를 판단하는 LLM 기반 자동 평가기를 만들어, 답변의 정확도보다는 먼저 ‘자료 제공의 품질’을 점검하는 구조로 바꾸는 실험을 진행했습니다.

좋은 답변을 기대하려면, 먼저 좋은 자료를 제공해야 한다는 것입니다.

 

이는 뉴날의 PKG처럼 사전 정보를 어떻게 효율적으로 불러올 수 있을지에 대한 고민과도 연결됩니다. 많은 기업들이 고민하는 문제입니다.

CoT에 대해서

금주 소식은 여기까지입니다.

읽어주셔서 감사합니다.

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Pro 사용자들한해, 리서치결과를 보고서/스프레드시트/대시보드/인터렉티브 웹 형태로 자동 생성해주는 기능을 출시했습니다.

 

코딩을 자동으로 해주는 방식이며, Assets 탭에는 생성된 파일과 이미지자료들을 전부 저장해줍니다. 그리고 미니 앱에서 간단한 인터랙티브 앱 형태로 대시보드, 슬라이드, 웹사이트까지 구현합니다.

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LLM이 실제추론과정을 일부로 숨긴다?

지난번 OpenAI가 지적받은 문제 - LLM이 유저에게 아첨하며 가짜대답을 내놓는 문제에 이어서, 앤트로픽 연구진은 LLM이 질문에 핵심만 말하는 대신 실제 추론 과정을 감추는 문제점을 발견했습니다.

CoT에 대해서

클로드 3.7 소네트가 생성한 비충실한 CoT 예시 (사진=아카이브)

구글 검색증강 생성(Rag)의 향상을 위한 ‘충분한 컨텍스트’방식 도입

구글 연구진은 LLM의 정확도를 높이기 위한 새로운 접근법을 제안했습니다. 대부분의 기업들은 잘못된 답변을 줄이기 위해 더 많은 정보를 LLM에게 제공하는 식으로 컨텍스트를 보완해왔습니다. 그러나 구글은 이 방식 자체에 근본적인 문제가 있을 수 있다는 의문을 제기했습니다.

 

연구진은 “정확한 답변을 하기에 충분한 정보가 제공되었는가?”를 판단하는 LLM 기반 자동 평가기를 만들어, 답변의 정확도보다는 먼저 ‘자료 제공의 품질’을 점검하는 구조로 바꾸는 실험을 진행했습니다.

좋은 답변을 기대하려면, 먼저 좋은 자료를 제공해야 한다는 것입니다.

 

이는 뉴날의 PKG처럼 사전 정보를 어떻게 효율적으로 불러올 수 있을지에 대한 고민과도 연결됩니다. 많은 기업들이 고민하는 문제입니다.

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추론과정의 근본적 문제? CoT에 대해서

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구글 검색증강 생성(Rag)의 향상을 위한 ‘충분한 컨텍스트’방식 도입

구글 연구진은 LLM의 정확도를 높이기 위한 새로운 접근법을 제안했습니다. 대부분의 기업들은 잘못된 답변을 줄이기 위해 더 많은 정보를 LLM에게 제공하는 식으로 컨텍스트를 보완해왔습니다. 그러나 구글은 이 방식 자체에 근본적인 문제가 있을 수 있다는 의문을 제기했습니다.

 

연구진은 “정확한 답변을 하기에 충분한 정보가 제공되었는가?”를 판단하는 LLM 기반 자동 평가기를 만들어, 답변의 정확도보다는 먼저 ‘자료 제공의 품질’을 점검하는 구조로 바꾸는 실험을 진행했습니다.

좋은 답변을 기대하려면, 먼저 좋은 자료를 제공해야 한다는 것입니다.

 

이는 뉴날의 PKG처럼 사전 정보를 어떻게 효율적으로 불러올 수 있을지에 대한 고민과도 연결됩니다. 많은 기업들이 고민하는 문제입니다.

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