DeepSeek-V3는 2048개의 NVIDIA H800 GPU를 사용하여 훈련된 LLM로, 하드웨어 한계를 극복하는 혁신적인 모델 공동 설계를 보여줍니다. MLA, MoE, FP8 혼합 정밀도 학습 등의 기술을 통해 메모리 효율 및 계산 효율을 향상시켰으며, 미래 하드웨어 방향에 대한 논의도 함께 제시합니다.

본 기사는 Mostafa Jafari와 Alireza Shameli-Sendi의 연구를 바탕으로 안드로이드 악성코드 탐지 시스템의 취약성과 새로운 적대적 공격 기법인 Sigma-binary 공격에 대해 논의합니다. 기존 방어 시스템의 한계와 Sigma-binary 공격의 효과를 분석하고, 더욱 강력한 악성코드 탐지 시스템 개발의 필요성을 강조합니다.

Evžen Wybitul의 논문 "Access Controls Will Solve the Dual-Use Dilemma"는 AI 안전 시스템의 이중 사용 딜레마를 해결하기 위해 검증된 사용자 자격 증명과 위험 등급 분류기를 활용하는 접근 제어 프레임워크를 제안합니다. 기울기 라우팅을 활용한 새로운 위험 감지 방법은 외부 모니터링의 한계를 극복하는 혁신적인 접근 방식입니다.

본 기사는 2100만 개의 의료 영상 데이터셋 BioVFM-21M을 기반으로 개발된 대규모 의료 비전 기초 모델 BioVFM에 대한 연구 결과를 소개합니다. 연구진은 단순한 모델 확장이 아닌, 과제 특성, 데이터 다양성, 학습 전략 등을 고려한 효율적인 접근 방식을 제시하며, 12가지 의료 영상 분석 과제에서 기존 최고 성능 모델을 능가하는 결과를 얻었습니다.

범주 이론 기반의 신경 회로 다이어그램을 이용하여 개발된 구형 어텐션 알고리즘과 FlashSign 커널은 기존 최고 성능 알고리즘과 유사한 성능을 보이면서 PyTorch보다 3.6배 빠른 속도를 달성, AI 아키텍처 자동 개발의 새로운 가능성을 제시했습니다.