과학기술정보통신부가 다음달 12일까지 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 정예팀 1곳을 추가 공모한다고 23일 밝혔다. 최초 공모와 마찬가지로 국내 AI기업과 기관 중심 정예팀을 대상으로 공모한다. 최신 글로벌 AI 모델 대비 95% 이상 성능을 목표로, 참여 정예팀은 구체적인 개발 전략과 방법론을 제시할 수 있다.추가 공모하는 정예팀은 LG AI연구원, SK텔레콤, 업스테이지 등 2차 단계평가에 진출한 3개 정예팀과 유의미한 경쟁이 가능한 기술 경쟁력을 가져야 한다. 과기정통부는 "단순 AI모델 개
정부가 추진하는 독자 파운데이션 모델 개발 사업에 참여하는 정예팀 5곳을 상대로한 1차 평가에서 LGAI연구원, SK텔레콤, 업스테이지가 2단계에 진출했다.NC AI와 네이버클라우드는 고배를 마셨다. NC AI는 벤치마크 문턱을 넘지 못했고 네이버클라우드는 정부가 제시한 독자성 기준을 충족하지 못해 1차 평가에서 탈락했다.네이버클라우드의 경우 정부는 독자 파운데이션 모델들 중 하나로 선보인 하이퍼클로바X 시드 32B 싱크가 알리바바 큐원 2.5 비전 인코더 웨이트 일부를 파인튜닝해 사용한 점이 독
정부가 추진하는 독자 파운데이션 모델 개발 사업에 참여하는 정예팀 5곳들에 대한 1차 평가 결과가 곧 공개된다. 과기정통부 15일까지 독파모 프로젝트 1차 평가를 진행하고 5개 컨소시엄 중 1곳을 탈락시킬 예정이다. 또 6개월 마다 평가를 거쳐 2026년 6월 4개팀에서 3개팀으로 줄이고, 2026년 12월에 최종 2개팀을 선발한다.정예팀 5곳으로 선발된 업스테이지·SK텔레콤·NC AI·LG AI연구원은 레이스에서 살아 남아 최종 2개에 포함되는 것이 목표지만, 현재로선 첫 번째 탈락 기업이 되지 않는 것
KT가 정부의 '독자 AI 파운데이션 모델' 프로젝트 추가 공모에 참여하지 않기로 했다KT는 23일 "추가 정예팀 선발을 위한 공모에 참여하지 않는다"며 "그간 축적한 AI·네트워크·데이터 역량을 바탕으로 국내 AI 경쟁력 강화에 기여할 수 있는 다양한 방안을 자체 전략에 따라 지속적으로 모색하겠다"고 밝혔다. 과학기술정보통신부는 지난 15일 1차 단계평가 결과를 발표하면서 프로젝트 참여 정예팀을 1개 추가로 선발하겠다고 밝힌 바 있다. 5개 정예팀 중 네이버와 NC AI를 탈락시키면서, 다시 1개 팀을
중부뉴스통신 = 과학기술정보통신부는 정보통신산업진흥원, 한국지능정보사회진흥원과 함께 「독자 AI 파운데이션 모델」 프로젝트의 1개 정예팀 추가 공모 (1.23 ~
SK텔레콤 정예팀이 정부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트 1차 평가를 통과하며 2단계 진출을 확정했다. 정예팀이 선보인
SK텔레콤은 자사 정예팀이 정부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트 2단계에 진출했다고 16일 밝혔다.SKT 정예팀이 선보인 ‘에이닷엑스 케이원’은 국내에서 처음으로 매개변수 5000억개를 넘긴 519B급 초거대 AI 모델로 주목받았다. A.X K1은 고난도 수학과
SK텔레콤이 국내 최초로 매개변수 500B 규모의 초거대 AI 모델 'A.X K1'을 공개한다.SKT는 오는 30일 과학기술정보통신부 주최 '독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트 1차 발표회'에서 이 모델을 선보이며, 대한민국 AI 기술의 새로운 이정표를 제시할 예정이라고 28일 밝혔다
SK텔레콤 정예팀이 정부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트 2단계에 진출했다고 16일 밝혔다.SKT 정예팀이 선보인 ‘A.X K1’은 국내에서 처음으로 매개변수 5,000억개를 넘긴 519B급 초거대 AI 모델로 주목받았다.A.X K1은 고난도 수학과 코딩 영역에 강한 모습을 보였다. 수학과 코딩 활용도 영역에서 매개변수 규모가 비슷한 DeepSeek-V3.1등 글로벌 오픈소스 모델과 비교해 대등하거나 우수한 성능을
SK텔레콤 정예팀은 정부의 ‘독자 AI 파운데이션 모델’ 프로젝트 2단계에 진출했다고 16일 밝혔다.SKT 정예팀이 선보인 ‘A.X K1’은 국내에서 처음으로 매개변수 5,000억개를 넘긴 519B급 초거대 AI 모델로 주목받았다.A.X K1은 고난도 수학과 코딩 영역에 강한 모습을 보였다. 수학과 코딩 활용도 영역에서 매개변수 규모가 비슷한 DeepSeek-V3.1등 글로벌 오픈소스 모델과 비교해 대등하거나 우수한 성능을 보였다.특히,
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