AI Briefing
Amazon Science 뉴스
Amazon Science에서 수집한 AI·개발 최신 뉴스와 한국어 요약입니다.
원문 사이트 방문 →Mitra-v2, 합성 데이터 사전 학습으로 TabArena 및 ScoringBench 1위 달성
Mitra-v2가 합성 데이터 사전 학습으로 TabArena와 ScoringBench 1위를 차지했다
Hamed Karimi, 2016년 최적화 논문으로 2026 ECML PKDD Test-of-Time Award 수상
Karimi의 2016년 논문이 비볼록 ML에서 선형 수렴을 증명해 ECML PKDD 상을 수상했다
AWS, Booking.com과 협력해 Medusa와 증류로 LLM 비용 2/3 절감 및 추론 속도 20배 향상
AWS와 Booking.com이 Medusa와 증류로 LLM 비용을 3분의 1로 줄이고 속도를 20배 높였다
Audible, BookLLM 기반 TTS로 오디오북 캐릭터 음성 차별화 개선
Audible이 BookLLM을 활용해 오디오북 캐릭터 음성 차별화를 개선했다.
Amazon, AWS Trainium용 PyTorch 오픈소스 백엔드 TorchNeuron 공개
TorchNeuron이 PyTorch 코드를 AWS Trainium에서 최소 변경으로 실행 가능하게 했다
Amazon, AVERI와 협력해 AI 안전 평가 데이터셋 독립 검토 완료
AVERI 검토로 Amazon AI 안전 데이터셋의 주제 커버리지와 낮은 오염 위험이 확인됐다.
AWS, 사전 훈련 비용 99% 절감하는 하이브리드 SSM 변환 기법 'priming' 공개
AWS가 사전 훈련 비용을 99% 줄이는 하이브리드 SSM 변환 기법 priming을 공개했다.
NTT DOCOMO, 그래프 기반 에이전틱 AI로 네트워크 근본 원인 분석 시간 단축
NTT DOCOMO와 시연한 그래프 기반 에이전틱 AI로 네트워크 근본 원인 분석 시간을 몇 시간에서 몇 분으로 단축했다.
Reactor·Amazon, Trainium용 NKI 최적화로 실시간 영상 생성 실현
Reactor와 Amazon이 Trainium용 NKI 최적화로 3D-RoPE 지연을 1.8ms로 줄여 실시간 영상 생성을 실현했다.
아마존, 스탠퍼드대와 AI·에너지·헬스케어 연구 이니셔티브 출범
아마존이 스탠퍼드대와 AI, 에너지, 헬스케어 분야 공동 연구를 위한 이니셔티브를 공식 출범했다.
아마존, AI 기반 항체 설계·평가 논문 3편 공개
아마존 Bio Discovery 팀이 항체 결합 강도 예측, 개발성 평가, 신약 설계 등 AI 기반 항체 연구 논문 3편을 공개했다.
LLM 연구 에이전트, 벤치마크 과적합 없이 일반화하는 이유: '압축성'이 핵심
LLM 연구 에이전트가 벤치마크 과적합 없이 일반화하는 이유는 성공 전략이 높은 압축성을 지니기 때문이다.
Verus로 Rust 코드 검증: Amazon이 강조하는 '증명된 정확성'
Amazon은 Verus를 활용해 Rust 코드의 수학적 정확성을 증명하며, 기존 Rust의 안전성을 넘어선 보증을 제공한다.
SOP-Bench: 실제 비즈니스 절차에서 AI 에이전트를 평가하는 새로운 벤치마크
실제 기업 SOP와 도구를 결합해 AI 에이전트의 업무 수행 능력을 검증하는 벤치마크 SOP-Bench가 공개됐다.
수학적 확실성의 10년: Automated Reasoning Group을 돌아보며
Amazon의 Automated Reasoning Group이 지난 10년의 연구와 성과를 돌아봤다.
AWS Trainium의 프론티어 경쟁: 목적 특화 AI 칩에서 모델과 커널 공동 설계
AWS는 Trainium 경쟁력 강화를 위해 AI 모델과 커널을 칩 설계와 함께 최적화한다.
Amazon, Build on Trainium 연구지원 수상자 34팀 발표
Amazon이 30개 대학의 AI 연구팀 34곳에 Trainium 연구 지원을 제공한다.
산업용 제어 시스템을 활용한 멀티태스크 머신러닝 조정 방법
ControlG는 산업용 PID 제어 원리를 적용해 상충하는 다중 학습 목표를 효율적으로 조정한다.