UNITED STATES OF AMERICA v. GOOGLE LLC

구글의 TAC 관련 소송에서 애플의 에디큐가 법원에 제출한 선언문의 일부 내용. 애플이 검색시장에 뛰어들 것이라는 시나리오에 관해 “아니요”, “저희는 계속 돈 받고 싶은데요”라고 답변함

원고 측(미국 정부 및 주 정부)은, Apple이 Google과의 수익 공유 계약이 없어지면 자체 검색 엔진을 개발하거나 검색 광고 시장에 진출할 것이라고 가정하고 있습니다. 그러나 Apple의 증인들은 이러한 가정이 틀렸다는 것을 설명할 수 있습니다. 그 증거는 Apple이 검색 엔진 시장에 진입하는 데 직면할 도전 과제, Apple이 지금까지 검색 엔진을 개발하지 않은 이유, 그리고 향후 어떤 구제 조치가 내려지든 Apple이 검색 엔진을 개발할 가능성이 낮은 이유를 포함할 것입니다.

Apple이 검색 엔진을 만들 계획이 없는 이유는 여러 가지가 있습니다. 첫째, Apple은 다른 성장 분야에 집중하고 있습니다. 검색 엔진을 개발하려면 자본 투자와 인력 배분이 필요하며, 이는 수십억 달러의 비용과 수년간의 시간이 소요될 것입니다. 둘째, 검색 시장은 최근과 앞으로의 인공지능(AI) 발전으로 인해 빠르게 변화하고 있습니다. 이러한 상황에서 검색 엔진 개발에 대규모 자원을 투입하는 것은 경제적으로 위험할 수 있습니다. 셋째, 경쟁력 있는 검색 엔진을 구축하려면 타겟 광고를 판매할 플랫폼이 필요하지만, 이는 Apple의 핵심 사업 모델이 아닙니다. Apple은 이를 운영하기 위한 충분한 전문 인력과 인프라를 보유하고 있지 않으며, 현재 보유한 일부 광고 사업(예: App Store 광고)과는 성격이 완전히 다릅니다. 또한, Apple은 오랜 기간 동안 개인정보 보호를 중요한 원칙으로 삼아왔기 때문에 검색 광고 사업에 진출할 경우 이러한 원칙과 균형을 맞추는 것이 어려울 수 있습니다.

Things we learned about LLMs in 2024
Simon Willison’s Weblog

좋은 글. 목록만 가져와서 인용해놓는다.

• GPT-4의 한계가 완전히 깨졌다
• 일부 GPT-4 모델은 내 노트북에서도 실행된다
• 경쟁과 효율성 증가 덕분에 LLM 가격이 폭락했다
• 멀티모달 비전(이미지 처리)은 보편화되었고, 오디오 및 비디오 모델도 등장하기 시작했다
• 음성과 실시간 카메라 모드는 SF에서 현실이 되었다
• 프롬프트 기반 애플리케이션 생성이 이미 일반화되었다
• 최고의 모델에 대한 보편적 접근은 몇 달 만에 끝났다
• “에이전트”는 여전히 제대로 구현되지 않았다
• 평가(Evals)는 정말 중요하다
• Apple Intelligence는 별로지만, Apple의 MLX 라이브러리는 뛰어나다
• 추론 확장형(reasoning) 모델이 부상했다
• 현재 최고의 LLM이 중국에서 600만 달러 미만의 비용으로 훈련되었을까?
• 환경적 영향이 개선되었다
• 환경적 영향이 훨씬 더 악화되었다
• 2024년은 “조악한 품질(sloppy)”의 해였다
• 합성 학습 데이터가 효과적으로 작동한다
• LLM 사용이 더 어려워졌다
• 지식이 극도로 불균등하게 분포되어 있다
• LLM은 더 나은 비판이 필요하다
• 2024년 내 블로그에서 “LLMs” 태그로 게시된 모든 글

OpenAI’s o3 model freaks out comp sci majors
Axios

기사에 조지아 공대 교수는 “새로할게 많으니 너무 걱정하지 말라”라고 이야기하지만 일정 수준에 도달하지 못하는 전공생은 (지금도 그렇지만) 지금보다도 더 어려워지겠다. 전공별로 부침이 있는걸 보면 인생 알기 힘들다

X의 한 사용자는 “CS 졸업생들은 솔직히 끝난 것 같다”고 말했다. 또 다른 사용자는 “진로를 바꿔야 할 수도 있다”고 언급했다. 한 사용자는 “이제 OpenAI의 o3가 나왔는데, CS 학부 신입생인 나는 어떻게 해야 하죠?”라고 “r/singularity” 서브레딧에서 질문했다. OpenAI에 따르면, o3는 한 수학 벤치마크에서 “인간 전문가” 수준보다 높은 점수를 기록했다. 또한, 코딩 벤치마크에서는 OpenAI의 최고 과학 책임자의 점수를 뛰어넘었다. 그리고 이 모델은 앞으로 더욱 발전할 것이다.

Apollo: An Exploration of Video Understanding in Large Multimodal Models

대규모 멀티모달 모델(LMM)에서 비디오 이해에 초점을 맞춘 모델 아폴로. 1시간 분량의 동영상을 효율적으로 인식할 수 있다고 말한다. 아래는 초록.

대규모 멀티모달 모델(LMM)에 비디오 인식 기능을 빠르게 통합했음에도 불구하고, 비디오 이해를 주도하는 기본 메커니즘은 여전히 ​​잘 이해되지 않았습니다. 결과적으로 이 도메인의 많은 설계 결정은 적절한 정당화나 분석 없이 내려집니다. 이러한 모델을 훈련하고 평가하는 데 드는 높은 연산 비용과 제한된 공개 연구가 결합되어 비디오 LMM의 개발을 방해합니다. 이를 해결하기 위해 LMM에서 비디오 이해를 효과적으로 주도하는 요소를 파악하는 데 도움이 되는 포괄적인 연구를 제시합니다. 비디오 LMM 연구와 관련된 높은 연산 요구 사항에 대한 주요 기여 요인을 비판적으로 검토하고, 더 작은 모델과 데이터 세트(최대 임계 크기)에서 내린 설계 및 훈련 결정이 더 큰 모델로 효과적으로 전환되는 스케일링 일관성을 발견합니다. 이러한 통찰력을 활용하여 비디오 샘플링, 아키텍처, 데이터 구성, 훈련 일정 등을 포함한 비디오 LMM의 많은 비디오 관련 측면을 탐구했습니다. 예를 들어, 훈련 중 fps 샘플링이 균일한 프레임 샘플링보다 훨씬 바람직하고 어떤 비전 인코더가 비디오 표현에 가장 적합한지 보여주었습니다. 이러한 결과를 바탕으로 다양한 모델 크기에서 우수한 성능을 달성하는 최첨단 LMM 제품군인 Apollo를 소개합니다. 당사 모델은 1시간 분량의 비디오를 효율적으로 인식할 수 있으며, Apollo-3B는 LongVideoBench에서 인상적인 55.1을 기록하여 대부분의 기존 7B 모델을 앞지릅니다. Apollo-7B는 MLVU에서 70.9, Video-MME에서 63.3을 기록한 7B LMM과 비교했을 때 최첨단입니다.