AI 뉴스

오픈 ASR 리더보드에 첫 번째 남반구 언어가 추가되었습니다.

3 new ways to plan and book travel in Search

Book hotels and track airfares, plus view miles and rewards with AI Mode in Google Search.

검색을 통해 여행을 계획하고 예약하는 3가지 새로운 방법

검색의 AI 모드에 적용되는 최신 업데이트를 통해 항공권 가격을 추적하고, 포인트 또는 마트리지를 확인하며 꿈에 그리고 호텔을 예약할 수 있다.

Better answers, broader thinking: What students gain from ChatGPT and critical-thinking training

A randomized study of more than 1,000 students examines ChatGPT, critical thinking, originality, and student performance on a real-world university assignment.

더 나은 답, 더 많은 실수는 학생이 ChatGPT와 적격 사고 훈련을 통해 이익을 얻다

1,000명 이상의 학생을 대상으로 한 이벤트 실험에서, ChatGPT 활용 기회와 인과 적격 교육은 서로 보완적인 방식으로 학생의 업적을 향상시키다

더 나은 답변, 더 폭넓은 사고: ChatGPT와 비판적 사고 훈련을 통해 학생들이 얻는 것

1,000명 이상의 학생을 대상으로 한 무작위 실험에서 ChatGPT 이용과 인과 추론 훈련은 학생들의 학습 성과를 상호 보완적인 방식으로 향상시켰습니다.

Expanding OpenAI’s presence in Brazil

OpenAI is expanding its presence in Brazil, deepening engagement with developers, businesses, and communities to support AI adoption across the country.

브라질에서 OpenAI의 입지를 확대합니다

브라질에서 상업 운영을 시작함으로써, 우리는 이 나라에 대한 장기적인 투자를 강화하고 인공지능의 빠른 도입이 광범위한 경제적, 사회적 이익으로 이어지도록 지원할 것입니다

Bringing ChatGPT for Teachers to more U.S. school districts

ChatGPT for Teachers is expanding to 55 U.S. school systems, bringing secure AI tools, training, and support to over 100,000 more educators and staff.

Learning never stops: How AI makes learning continuous

OpenAI’s new report explores how students and educators use ChatGPT to make learning more continuous, with support that extends beyond the classroom.

Training and Finetuning Multi-Vector Embedding Models with Sentence Transformers

The Hugging Face incident and the road ahead

OpenAI shares findings from the Hugging Face security incident and the steps we’re taking to strengthen AI model security, monitoring, and alignment.

문장 변환기를 이용한 다중 벡터 임베딩 모델의 학습 및 미세 조정

How loveholidays is making everyone a builder with Codex

Discover how loveholidays uses OpenAI Codex to make software development accessible across the business, helping teams turn ideas into products faster.

Hugging Face 보안 사건과 앞으로 나아갈 길

OpenAI shares findings from the Hugging Face security incident and the steps we’re taking to strengthen AI model security, monitoring, and alignment.

5 ways to upgrade your home decor with Google Search

Learn how to use Google Search tools to find home decor inspiration, shop for furniture, and tackle DIY projects.

Granite 4.2 LLMs: How They're Built

Quantization-Aware Healing: a compressed, 4-bit model that outperforms its full-precision original

양자화 인식 복구: 압축된 4비트 모델이 원본의 전체 정밀도 모델보다 우수한 성능을 보여준다

대규모 언어 모델을 축소하는 것은 거의 항상 비용을 수반합니다. 효율적인 배포를 위한 표준 방식은 먼저 아키텍처를 압축하는 것입니다. 레이어, 헤드 또는 뉴런을 제거하여 파라미터 수를 줄인 다음, 남은 가중치를 4비트로 양자화하여 메모리와 연산량을 더욱 줄입니다. 이 두 단계 모두 상당한 절약을 가져오지만, 추론, 수학적 문제 해결 및 코드 생성과 같이 사람들이 실제로 중요하게 생각하는 기능은 체계적으로 저하됩니다. 이러한 이유로, 진지한 배포 파이프라인은 모델을 실제 환경에 배포하기 전에 일반적으로 '힐링'이라고 하는 복구 단계를 추가합니다. gpt-oss , NVIDIA의 Nemotron 제품군, 그리고 저희의 Hypernova 60B 와 같은 최근의 오픈 웨이트 모델들은 모두 이러한 압축 후 복구 방식의 변형을 사용합니다. 저희 최신 논문인 " 양자화 인식 복구: 압축된 4비트 LLM 복구를 위한 실용적인 방법"에서는 기존 학계에서 대부분 미해결 상태로 남아 있던 질문을 던집니다. 즉, 모델이 양자화뿐 아니라 구조적 압축을 이미 거친 경우, 복구 단계는 실제로 얼마나 잘 작동하며, 올바른 복구 방법은 무엇인가 하는 것입니다. 저희는 양자화 인식 복구(QAH)라는 기법을 소개하고, 120비트 GPT-OSS 모델을 60비트 파라미터로 압축하고 MXFP4로 양자화한 후 적용했습니다. 그 결과, 9개의 벤치마크 중 7개에서 자체 원본(bfloat16) 버전보다 우수한 성능을 보이는 모델을 생성했습니다. 4비트 모델은 크기가 더 작고, 실행 비용이 더 저렴하며, 양자화의 원본 체크포인트보다 더 높은 정확도를 보였습니다. 이는 4비트 모델과 그 원본인 16비트 모델 간의 일반적인 관계를 뒤집는 결과입니다.

The full stack behind abundant intelligence

OpenAI CFO Sarah Friar explains how advances across chips, compute, models, and products compound to deliver more useful intelligence at greater scale and lower cost.