AI 모델 최적화 및 안전성: 구글 R4T, 워터마킹 동향, 다국어 벤치마크
구글 리서치는 광범위한 검색 및 추천 시스템의 결과 다양성을 높이는 ‘Retrieve-for-Train(R4T)’ 프레임워크를 공개했다. 한편, 앤스로픽은 구글의 ‘SynthID-Text’ 워터마킹 기술을 클로드 모델에 적용할 계획을 발표했으며, 이 기술이 모델의 안전 장치에 미칠 수 있는 영향이 연구를 통해 드러났다. 스케일 AI는 한국 AI 안전 연구소와 협력하여 다국어 LLM 안전성 벤치마크 ‘ROK-FORTRESS’를 발표하며 한국어 프롬프트가 영어 대비 낮은 유해성을 … 더 읽기