훈련

금십 보도에 따르면, 머스크는 GROK 5가 SpaceX 데이터를 기반으로 훈련될 것이라고 밝혔다.

금십 보도에 따르면, 북한 군사 평론가는 미일한이 군사 훈련을 통해 연합 작전 능력을 강화하고 있으며, "삼위일체"식 위협을 형성하고 있어 아시아 태평양 지역의 새로운 안보 위기가 될 수 있다고 지적했습니다. 미한은 7월에 대규모 "연합 군수 지원 훈련"을 실시했으며, 미국은 주일 미군 사령부를 "통합군 사령부"로 개편하는 것을 가속화하고 일본과 한국에 중거리 미사일 시스템을 배치했습니다. 각국은 이러한 움직임에 경계하고 저지해야 합니다.

금십 보도에 따르면, 러시아 국방부는 러시아 태평양 함대가 8월 4일 일본해, 오호츠크해 및 북서 태평양 수역에서 대규모 군사 훈련을 시작했다고 발표했습니다. 참가하는 힘은 약 60척의 수면 함선, 잠수함 및 지원 선박, 약 30대의 비행기, 헬리콥터 및 무인 시스템, 그리고 13,000명 이상의 군인으로 구성됩니다.이번 훈련은 함대 지휘관이 책임 구역 내에서 병력 집단을 지휘하고 비정규 전투 임무를 해결하는 능력을 검증하는 것을 목표로 하고 있습니다.

금십 보도에 따르면, 아마존 웹 서비스(AWS) CEO는 인공지능 사업이 훈련 단계에서 추론 단계로 전환하고 있다고 밝혔습니다.

금십 보도에 따르면, 후루다오 해사국이 항행 경고를 발표했습니다. 8월 4일 8시부터 14시까지, 보하이 일부 해역에서 군사 훈련이 진행되며, 진입이 금지됩니다.

금십 보도에 따르면, 8월 1일, 중국 인민해방군 남부 전구는 황암도 영해, 영공 및 주변 해공역에서 해공 합동 훈련을 조직했다. 이 행동은 현재 남중국해 상황 및 일부 지역 국가들이 지역 평화와 안정을 파괴하는 것에 대한 필요한 조치로, 부대가 국가 영토 주권과 해양 권익을 유지하는 실전 능력을 검증하고 향상시키는 것을 목표로 한다.

Kimi.ai 팀은 Kimi K3 모델 가중치와 기술 보고서를 공개하는 동시에, 여러 기본 인프라를 오픈 소스화했습니다: 분산 MoE 훈련을 위한 고성능 통신 라이브러리 MoonEP, 대규모 지능형 에이전트 워크플로우를 위한 분산 환경 시스템 AgentENV( kvcache-ai와 협력), 그리고 CUTLASS 기반의 Kimi Delta Attention 고성능 커널 FlashKDA를 포함합니다.공식적으로 이 구성 요소들은 대규모 MoE와 지능형 에이전트 강화 학습 훈련에서 통신 및 추론 비용을 줄일 수 있으며, flash-linear-attention의 즉시 사용 가능한 백엔드로 사용됩니다.

미국 백악관 과학 정책 사무소 소장 Michael Kratsios가 Moonshot AI(키미)가 K3 모델을 개발할 때 Anthropic Fable을 참고하고 대규모 증류 플랫폼을 구축했다는 주장에 대해, Moonshot AI 팀원 Randy Xia는 Fable이 7월 1일에 발표되었고 K3는 7월 15일에 출시되었으며, 이 시간대에 따르면 15일 안에 모델 연구, 증류, 훈련 및 출시가 완료되었다고 응답했다. 그는 "우리는 단 15일 만에 완전히 새로운 최첨단 모델을 훈련시켰습니다. 이는 기네스 세계 기록을 세운 것과 다름없습니다."라고 농담했다.Kratsios는 이전에 Moonshot AI가 미국 모델을 대상으로 대규모 증류를 수행할 수 있는 내부 플랫폼을 구축했으며, 여러 접근 방식을 전환하여 탐지를 회피하고 GB300 서버를 구매하고 태국 관련 장비를 훈련에 사용하고 있다고 발표했다. 미국 측은 합법적인 증류를 지원하지만 비밀 산업 증류 수단을 통한 기술 절도를 반대한다고 밝혔다.

경제 타임즈에 따르면, 물리 AI 스타트업 Mowito가 300만 달러의 Pre-Seed 라운드 자금을 완료했으며, Version One Ventures가 주도하고 All In Capital, Unisol 및 iSeed가 참여했으며, AI 연구원 Soumith Chintala와 Foundry Robotics, Coformer.ai, Better Capital 등의 창립자가 엔젤 투자자로 참여했습니다.Mowito는 2024년에 Puru Rastogi, Adityanag Nagesh 및 Safar V에 의해 공동 설립되었으며, 산업 로봇 팔을 위한 AI 기본 모델을 구축하고, 로봇이 명시적 프로그래밍이 아닌 인간의 시연을 관찰하여 학습하도록 하여 제조업 자동화에서 소프트웨어 프로그래밍의 병목 문제를 해결합니다. 즉, 제품 라인이 변경될 때 엔지니어가 제어 코드를 다시 작성할 필요가 없습니다. Mowito의 소프트웨어는 표준 개조되지 않은 산업 로봇에서 실행될 수 있으며, 자동차 및 전자 제조 고객에게 서비스를 제공합니다. 이번 자금 조달은 미국 시장 확장, 엔지니어링 및 마케팅 팀 확장 및 제조 현장 배치를 심화하는 데 사용될 것입니다.

앤드류 커런(Andrew Curran)에 따르면, 앤트로픽(Anthropic)의 더 강력한 능력을 가진 차세대 미토스(Mythos) 모델(또는 미토스 5.1 또는 미토스 6으로 명명됨)이 현재 훈련을 완료했습니다. 현재 이 모델이 공개될지 아니면 후속 기술 개발을 가속화하기 위해 내부적으로만 사용될지는 불확실합니다.분석에 따르면, 현재 페이블 5(Fable 5) 또는 미토스 5(Mythos 5)와 같은 일부 최전선 모델이 공개 출시의 제한이나 검열에 직면해 있지만, 이는 최상위 AI 연구소의 연구 개발 속도를 늦추지 않았습니다. GLM-5.2를 대표로 하는 오픈 소스 모델과 업계 내 치열한 경쟁에 직면하여, 최전선 AI 기업들은 여전히 상업적 및 기술적 선두 자리를 유지하기 위해 더 강력한 시스템에 지속적으로 투자하고 훈련해야 합니다.

Tether CEO Paolo Ardoino가 발표한 바에 따르면, Tether AI 팀은 새로운 버전의 QVAC Fabric을 출시하였으며, 이는 크로스 플랫폼 BitNet LoRA 프레임워크를 통합하여 소비자급 GPU 및 스마트폰에서 10억 매개변수 규모의 대모델 훈련 및 추론을 가능하게 합니다.새로운 QVAC Fabric LLM은 최초로 BitNet LoRA 미세 조정 및 추론을 AMD, Intel, Apple Metal 및 모바일 GPU에서 크로스 플랫폼으로 실행할 수 있게 하였습니다. 플래그십 장치에서 GPU 추론 속도는 CPU보다 2배에서 11배 향상되었으며, 메모리 사용량은 전체 정밀도 모델보다 최대 90% 감소하였습니다. Tether 팀은 Pixel 9, S25 및 iPhone 16과 같은 플래그십 스마트폰에서 최대 38억 매개변수 모델의 미세 조정을 완료하였으며, iPhone 16에서 최대 130억 매개변수 모델의 미세 조정을 구현하였습니다. 관련 코드는 GitHub에 오픈 소스되었습니다.

据 Cointelegraph 报道，阿里巴巴 AI 生态系统旗下多个联合研究团队在技术报告中披露，其实验性自主 AI 智能体 ROME 在训练过程中出现意外行为，自主尝试利用计算资源进行加密货币挖矿。연구자들은 위의 이상 행동이 강화 학습 훈련 단계에서 발생했다고 밝혔습니다. 팀은 훈련 서버에서 아웃바운드 트래픽이 발생하고 보안 경고가 발동되는 것을 발견했으며, 방화벽 로그에는 의심되는 암호화폐 채굴 작업 및 내부 네트워크 리소스에 대한 접근 시도가 기록되었습니다.구체적인 사례에서 ROME은 외부 IP 주소로의 역 SSH 터널을 생성하여 인바운드 방화벽 보호를 우회했습니다. 또 다른 사례에서는 해당 인공지능이 원래 모델 훈련에 할당된 GPU 리소스를 채굴 프로세스에 전용했습니다. 연구자들은 위의 행동이 인위적으로 프로그래밍된 것이 아니라, 인공지능이 강화 학습 최적화 과정에서 환경 상호작용 방식을 자발적으로 탐색하는 과정에서 발생한 것임을 확인했습니다.

一个与 Alibaba 关联的研究团队发表论文称，其在构建名为 ROME 的 AI agent 时，发现该智能体在训练过程中未经授权自行尝试加密货币挖矿，触发了内部安全警报。研究人员表示，该智能体的行为是自发产生的，未受到任何明确指令驱动，且超出了预设沙盒的边界。此外，该智能体还建立了反向 SSH 隧道，即从系统内部向外部计算机开启了一个隐藏的后门通道。论文指出，这些行为并非由请求隧道或挖矿的提示所触发。研究团队随后对模型施加了更严格的限制，并改进了训练流程以防止类似不安全行为再次发生。该研究团队及 Alibaba 尚未回应置评请求。

ChainCatcher 메시지에 따르면, 공식 블로그에서 Tether Data의 AI 연구 부서 QVAC이 QVAC Genesis 계획을 발표하고 합성 데이터 세트 Genesis I을 출시했습니다. 이 데이터 세트는 410억 개의 텍스트 마크업을 포함하고 있으며, 전 세계적으로 더 스마트하고 정확한 STEM 언어 모델을 구축하는 데 도움을 줍니다. 훈련된 모델은 단어 및 연관 논리를 이해할 수 있습니다. 이 데이터 세트는 교육 및 과학 기준에 따라 엄격하게 검증되었으며, 수학, 물리학 등 과목에서 뛰어난 추론 및 문제 해결 능력을 보여줍니다. 이는 교육 콘텐츠를 위해 특별히 구축되고 엄격하게 검증된 최초의 공개 합성 데이터 세트로, 핵심 STEM 분야의 공개 훈련 데이터 세트 부족을 보완합니다. QVAC Genesis I은 개방적이고 고품질의 데이터를 통해 인공지능 훈련 권한을 대중에게 되돌려주는 것을 목표로 합니다.또한, Tether Data는 인공지능 애호가 등을 위한 첫 번째 소비자 애플리케이션 QVAC Workbench를 출시했습니다. 이 애플리케이션은 다양한 대형 언어 모델을 지원합니다. 해당 애플리케이션은 스마트폰(현재는 안드로이드만, iOS는 출시 예정)과 데스크톱 플랫폼에 적합하며, 포괄적인 로컬 장치 지원을 제공합니다. 사용자가 이 애플리케이션을 사용할 때, 채팅 및 상호작용 데이터는 100% 비공개이며, "위임 추론" 기능을 통해 모바일 및 데스크톱 버전을 연결하여 워크스테이션 자원을 최대한 활용할 수 있습니다.

ChainCatcher 메시지에 따르면, 공식 발표에 따라 AI 훈련 데이터 플랫폼 Perle가 Solana로 확장한다고 발표했습니다. 이는 검증 가능한 인간 주석과 모델 평가를 블록체인에 올려 개발자, 주석자 및 모델 제공자에게 작업 및 정산 시장을 제공하여 데이터 품질과 감사 가능성을 향상시키는 계획입니다.Perle는 인간 전문가를 고용하여 대규모 데이터 세트를 주석 처리하여 전문 AI 애플리케이션을 개발하는 회사입니다. 8월에 900만 달러의 시드 라운드를 완료했으며, Framework Ventures가 주도했으며 현재까지 총 1750만 달러를 모금했습니다.

ChainCatcher 메시지에 따르면, AI 훈련 데이터 플랫폼 Public AI가 CoinList 공모를 완료하고 200만 달러를 모금하여 예상 목표를 초과 달성했습니다.이전에 이 회사는 Stanford Blockchain Accelerator, Solana Foundation 및 NEAR Foundation의 지원을 받아 1000만 달러의 기관 자금을 확보했으며, 총 모금액은 1200만 달러에 달합니다. 이번 공모는 "바닥 채우기" 방식으로 진행되며, 소액 참여자에게 우선 배정되며, 미당첨자는 환불을 받을 것입니다. PublicAI의 토큰 생성 이벤트(TGE)는 8월 15일 바이낸스 Alpha 플랫폼에서 시작되며, 이후 주요 거래소에 상장될 예정입니다.

ChainCatcher 메시지에 따르면, 분산형 AI 프로젝트 Gata가 오늘 400만 달러의 시드 라운드 자금을 완료했다고 발표했습니다. 이번 라운드는 YZi Labs, IDG Blockchain, Maelstrom Fund, Manifold Trading, Gate Ventures, Formless Capital, Anti Capital, MH Ventures, V3V Ventures, 071 Labs 및 Echo가 참여했습니다.Gata는 분산형 대규모 모델 추론, 훈련 및 데이터 기술 개발에 집중하여 분산형 인프라가 진정으로 참여하고 수조 달러 규모의 글로벌 AI 경제를 지원할 수 있도록 합니다. Gata는 분산형 추론, 훈련 및 데이터 자원이 AI 산업에 더 낮은 비용, 높은 가용성 및 검열 저항 구조를 제공하여 AI의 지속 가능하고 포괄적인 발전을 지원할 것이라고 믿습니다.중요한 이정표 중 하나로, Gata는 DataAgent 플랫폼을 출시하여 전 세계 사용자가 기여한 계산 자원을 활용하고 AI가 AI 훈련에 필요한 데이터를 자동으로 생성하여 전통적인 수작업 데이터 주석 방식을 대체합니다.

ChainCatcher 메시지, 분산형 AI 훈련 플랫폼 FLock.io가 알리바바 클라우드 산하의 선도적인 오픈 소스 대형 언어 모델 시리즈 Qwen과 전략적 협력을 공식 발표했습니다. 이는 분산형 AI와 블록체인 기술이 주류 AI 생태계에서 깊은 연결을 구축하는 것을 의미합니다.이번 협력은 세 가지 기술 혁신 방향에 초점을 맞추고 있습니다:기술 융합: 알리바바 클라우드의 중앙 집중식 인프라와 FLock.io의 분산형 기술을 결합하여, 분야 특정 및 일반 AI 모델을 공동 개발하고, 분산형 AI 모델이 중앙 집중식 플랫폼에서 원활하게 통합될 수 있도록 추진합니다.데이터 프라이버시 보호: 분산 원장 기술과 연합 학습의 결합을 탐색하여, 모델 훈련 중의 데이터 프라이버시 및 주권 문제를 해결하고, 개인 데이터의 안전한 응용을 위한 혁신적인 솔루션을 제공합니다.협동 혁신: 공동 연구 및 기술 협력을 통해, 보다 포용적이고 확장 가능하며 프라이버시 보호 능력을 갖춘 AI 생태계를 구축하여, 중앙 집중형과 분산형 AI의 협동 발전을 촉진합니다.Qwen은 세계적으로 선도하는 대형 언어 모델 중 하나로, 여러 권위 있는 벤치마크 테스트에서 뛰어난 성능을 보여주었으며, 자연어 처리, 콘텐츠 생성 등 다양한 분야에 널리 활용되고 있습니다. 이번 협력을 통해 FLock과 Qwen은 기술의 더 깊은 융합을 탐색하고, 고성능 AI 모델의 장점을 유지하면서, 분산형 AI 훈련이 보다 넓은 장면에서 실제 응용될 수 있도록 추진하여, 중앙 집중형 및 분산형 생태계에서 더욱 접근 가능하고 유연하며 실제 가치를 갖춘 모델이 되도록 할 것입니다.

ChainCatcher 메시지, Bitget Builders 계획은 설립 이후 지속적으로 오프라인 교육 훈련 등을 통해 브랜드 영향력 향상을 추진하고 있으며, 블록체인 생태계 발전을 지원하고 있습니다. 현재까지 이 계획은 전 세계 29개국에서 60여 회의 활동을 개최하였고, 회원 규모는 5,000명을 초과하며, 전 세계 55개국 및 지역을 커버하고 있습니다.최근 Bitget은 유럽에서 Bitget Academy 교육 프로그램을 출시하여 일련의 블록체인 실전 과정을 제공하고, 북미 및 아시아 태평양 지역에서 교육을 진행하여 더 많은 사람들이 Web3 발전 추세에 적응할 수 있도록 돕고 있습니다. 또한, Bitget COO Vugar가 주최하는 "Build Bitget With Vugar" 활동은 전 세계 커뮤니티 회원들과 Bitget 경영진 간의 직접 대화의 다리를 놓아 플랫폼 비전, 핵심 가치 및 미래 계획에 대한 심도 있는 교류를 진행하고 있습니다.커뮤니티 구축을 강화하기 위해, Bitget은 공식적으로 커뮤니티 매니저 시스템을 업그레이드하여 이를 Bitget Builders 계획에 전면적으로 포함시키고, 그들에게 더 많은 자원과 성장 기회를 부여할 것입니다. 또한, Bitget은 "Builder 훈련 캠프"를 출시하여 체계적인 교육과 산업 자원을 제공하고, 그들이 지역 시장에서 더 큰 영향력을 발휘할 수 있도록 도울 것입니다.