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연구소

매일 아침 십여 개의 공식 블로그를 돌아볼 필요가 없습니다. OpenAI, Anthropic, DeepMind 등의 일차 발표를 핵심만 뽑아서.

OpenAI는 딥러닝 인프라 관행을 공개하고 Kubernetes‑EC2 autoscaler를 출시하여 연구자들이 AWS와 온프레미스 GPU 클러스터 전반에 걸친 급증 워크로드를 확장할 수 있도록 지원했습니다.

OpenAI는 2016년 10월 7‑8일에 샌프란시스코 사무실에서 무료 머신러닝 언컨퍼런스를 개최한다고 발표했으며, ML 연구자와 실무자 간의 참여자 주도 토론과 네트워킹을 촉진하는 것을 목표로 합니다.

2016년 8월 16일, OpenAI는 신규 정규직 연구원 및 엔지니어 5명과 여러 인턴 및 방문자를 추가했다고 발표했으며, 음성, 안전, 전략, GPU 최적화, 딥러닝 및 관련 분야의 전문성을 확장했습니다.

OpenAI는 2016년에 AI 역량을 발전시키고 사회적 위험을 완화하는 데 중점을 둔 네 가지 우선 문제 영역 목록을 발표했습니다. 여기에는 AI 탐지, 자동 프로그래밍, 사이버 보안, 복잡한 시뮬레이션이 포함됩니다.

OpenAI, Google Brain, Berkeley, 그리고 Stanford 연구원들은 현대 머신러닝 시스템이 의도대로 작동하도록 보장하기 위해 AI 안전 분야의 다섯 가지 핵심 기술적 과제를 확인했습니다.

OpenAI는 2016년에 초기 기술 로드맵을 제시했으며, 범용 인텔리전스 메트릭을 만들고 로봇공학, 자연어 이해, 다중 게임 마스터리를 수행할 수 있는 에이전트를 개발하는 데 초점을 맞추었습니다.

OpenAI는 생성 모델이 기계가 세계를 이해하는 데 어떤 역할을 하는지 설명하고, GANs, VAEs 및 강화 학습을 개선하는 다섯 가지 연구 프로젝트를 소개합니다.

OpenAI는 딥러닝, 경쟁 프로그래밍, AI 안전, 인프라 엔지니어링 분야 전문성을 갖춘 여러 명의 새로운 정규직 직원과 인턴을 추가했다고 발표했습니다.

OpenAI 연구자들은 순환 신경망에서 단어 임베딩을 교란하여 적대적 훈련과 가상 적대적 훈련을 텍스트에 적용하는 방법을 개발하여 반지도 텍스트 분류에서 최첨단 성능을 달성했습니다.

OpenAI는 강화 학습 환경을 표준화하고 알고리즘 개발 및 비교를 가속화하기 위해 설계된 툴킷인 OpenAI Gym의 공개 베타를 출시했습니다.

OpenAI는 2016년 4월에 Pieter Abbeel를 정규 팀원으로, Shivon Zilis를 공식 고문으로 영입했다고 발표했습니다.

OpenAI는 여러 저명한 머신러닝 연구원과 인턴을 추가했다고 발표했으며, 현재 비지도 학습과 강화 학습에 중점을 두고 있습니다.

OpenAI 연구원들은 가중치 벡터의 길이와 방향을 분리하여 배치 정규화의 미니배치 의존성 없이 확률적 경사 하강법 수렴을 가속화하는 재매개변수화 기술인 가중치 정규화를 도입했습니다.

2015년 12월 11일, OpenAI는 재정적 제약 없이 인류 전체의 이익을 위해 디지털 인텔리전스를 발전시키는 비영리 AI 연구 조직으로서 출범을 발표했습니다.