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앨버트 E. 브라운
Section: 전후 복무

브라운은 1946년 12월까지 이 직책을 유지했으며, 그 후 존 R. 하지 중장 휘하의 주한 미군 부사령관으로 임명되었다. 그는 또한 하지 장군이 부재 중이던 1947년 2월부터 4월까지 임시 사령관으로 복무했으며, 그 후 부사령관으로서의 임무를 재개했다. 브라운은 1948년 3월까지 한국에서 복무했으며, 그 공로로 두 번째 훈공장을 받았다. 메달 훈기에는 다음과 같이 쓰여 있다.

1942년 7월 20일 의회 법령에 따라 승인된 아메리카 합중국 대통령은 앨버트 이건 브라운 소장, 미합중국 육군에게 1946년 9월부터 1947년 11월까지 한국 주둔 미군 부사령관 및 사령관으로서 미합중국 정부에 탁월한 봉사를 수행한 뛰어난 공로에 대해 두 번째 훈공장을 대신하여 청동 참나무 잎 무늬를 수여함을 기쁘게 생각한다.
앨버트 E. 브라운
Section: 초기 경력

브라운은 임시 소령으로 진급하여 1918년 6월 프랑스로 파견되었다. 그는 엔-마른 공세에 참가했으며, 한 달 후 찰스 게르하르트 준장이 지휘하는 제92사단 제183여단 부관으로 임명되었다. 그는 보주산맥, 아르곤 숲 및 마르바슈 지역에서 전투에 참여했으며, 1918년 11월 11일 독일과의 휴전 이후 제임스 B. 어윈 준장 휘하의 제92사단 본부에 배속되었다.

1917년 4월 미국의 제1차 세계 대전 참전 이후, 브라운은 5월 15일 대위로 진급했으며 게티즈버그로 파견되어 새로 창설된 제59보병연대에 합류하여 연대 부관이 되었다. 그는 그 해 11월까지 그 부대에 머물렀으며, 그 후 노스캐롤라이나 캠프 그린으로 파견되어 새뮤얼 W. 밀러 준장 휘하의 제4사단 제8여단 부관으로 복무했다.
1933년 프랭클린 D. 루스벨트 대통령 취임식
Section: 수사적 측면

루스벨트가 미국 국민을 설득하기 위해 한 두 번째 일은 자신의 계획을 실행하기 위해 더 많은 통제권을 가져야 할 필요성을 정당화하는 것이었다. 루스벨트는 "저는 의회에 위기를 해결할 유일한 남은 수단을 요청할 것입니다—마치 우리가 실제로 외국의 적에게 침략당했을 때 저에게 주어질 권한만큼이나 큰, 비상사태에 전쟁을 벌일 광범위한 행정 권한을 말입니다."라고 말했다. 대공황을 전쟁에 비유하고 이 상황에 대한 유일한 해결책은 행정부에 이 '전쟁'을 벌일 능력을 부여하는 것이라고 말함으로써, 루스벨트는 자신의 계획을 실행하기 위해 더 많은 권한이 필요하다는 것을 미국인들에게 설득하고자 했다.

루스벨트가 마지막으로 한 일은 미국 국민의 애국심에 호소하는 것이었다. 그는 "우리는 필수적인 민주주의의 미래를 불신하지 않습니다. 미국 국민은 실패하지 않았습니다. 그들의 필요 속에서, 그들은 직접적이고 강력한 행동을 원한다는 명령을 등록했습니다. 그들은 리더십 하에 규율과 방향을 요구했습니다."라고 말했다. 루스벨트는 애국심이라는 개념을 사용하여 미국 국민에게 광범위한 정부 조치에 대한 불신에도 불구하고 자신이 취하려는 조치들이 미국에 필수적임을 설득하고자 했다.
1933년 프랭클린 D. 루스벨트 대통령 취임식

대법원장 찰스 에번스 휴스가 대통령 취임 선서를 주재했다. 루스벨트는 취임식에 모닝 코트와 줄무늬 바지를 입고, 가족 성경에 손을 얹고 선서했는데, 성경은 고린도전서 13장이 펼쳐져 있었다. 1686년에 네덜란드어로 출판된 이 성경은 취임식에서 사용된 성경 중 가장 오래된 성경으로 남아 있으며, 영어로 된 성경이 아닌 유일한 성경이었다. 루스벨트는 이 성경을 1929년과 1931년 뉴욕 주지사 취임식에서 사용했고, 나중에 세 번의 대통령 취임식에서도 사용했다.

이 취임식은 1932년 미국 대통령 선거에서 민주당 소속의 루스벨트가 공화당 소속 현직 대통령 허버트 후버를 압도적인 표차로 누르고 승리한 후에 열렸다. 대공황의 절정에 달했던 시기에 루스벨트의 취임 연설은 큰 기대를 모았다. 여러 라디오 네트워크를 통해 전국적으로 방송된 이 연설은 수천만 명의 미국인들이 들었으며, 루스벨트가 위기에 대응하기 위한 긴급한 노력을 시작하는 계기가 되었다.
1933년 프랭클린 D. 루스벨트 대통령 취임식
Section: 취임 연설

루스벨트의 계획 중 하나는 미국 국민에게 일자리를 찾아주는 것이었다. 그는 "우리의 가장 중요한 주된 임무는 사람들에게 일자리를 제공하는 것입니다. 이것은 우리가 현명하고 용기 있게 대처한다면 해결 불가능한 문제가 아닙니다"라고 말했다. 루스벨트는 나중에 이 계획을 실행하기 위해 민간 보존단(CCC)과 같은 여러 프로그램을 만들었는데, 이는 30만 명의 남성에게 일자리를 제공했으며, 공공사업진흥국(CWA)은 "공공 사업 프로젝트"를 통해 일자리를 제공했다.

루스벨트의 계획 중 또 다른 부분은 미국 농민을 돕는 것이었다. 루스벨트는 "농산물 가치를 높이고 이를 통해 도시 생산물을 구매할 수 있는 능력을 높이기 위한 명확한 노력을 통해 이 과제를 도울 수 있습니다. 또한 소규모 주택과 농장의 압류로 인한 손실이 증가하는 비극을 현실적으로 방지함으로써 도울 수 있습니다."라고 말했다. 이 계획을 실행하기 위해 루스벨트는 1933년 5월 농업조정법(AAA)을 제정했다. 이 프로그램은 농민들에게 생산량 감축 인센티브를 제공하여 농민 소득을 증가시킴으로써 농민들을 도왔다.
호소가야 보시로
Section: 생애

호소가야는 1888년 나가노현 노자와의 농가에서 태어났다. 그는 1908년 해군병학교 (일본) 36기생으로 졸업했다. 그는 191명의 사관생도 중 16위를 차지했다. 해군사관후보생으로서 그는 순양함 Soya와 전함 Kashima에 배정되었다. 소위로 임관한 후, 그는 어뢰 학교와 함포 학교에 다녔고, 해군 소위로서 구축함 Asagiri와 전함 Suwo에서 복무했다.

그는 1919년에 중위로 진급하여 구축함 Kaba와 다양한 참모직을 역임했다. 1918년 해군대학교 (일본) 18기를 졸업하고 1920년 소령으로 진급한 후, 그는 군령부의 참모장교로 복무했으며, 1923년 간토 대지진 이후 간토 지방의 계엄 사령부에서도 복무했다. 1924년, 호소가야는 사령관으로 진급하여 순양함 Yubari의 부함장이 되었다. 1927-1928년에 그는 미국과 유럽을 방문했으며, 1928년에는 전함 Hyūga의 부함장이 되었다.
태평양 경로
Section: 경로

태평양 루트의 한 지선은 1942년 6월부터 베링 해협을 통해 소련 북극 해안으로 물자를 운반하기 시작했다. 7월부터 9월까지 얕은 흘수의 선박과 쇄빙선으로 구성된 호송대가 프로비던스만에 모여 베링 해협을 통해 북쪽으로, 그리고 북극해 항로를 따라 서쪽으로 항해했다. 베링 해협을 통한 서행 총 톤수는 452,393톤이었고, 블라디보스토크를 통한 톤수는 8,243,397톤이었다. 이 북부 톤수 중 일부는 아래에 설명된 알래스카-시베리아 항공로 비행장을 위한 연료였다. 비행장을 위한 물자는 대형 시베리아 강 하구에서 강 선박과 바지선으로 옮겨졌다.

태평양 루트의 운영은 해양 함대부의 부인민위원 겸 수석 정치 장교인 레오니트 벨라호프가 조직했다. 물자는 미국 서해안 항구(주로 로스앤젤레스, 샌프란시스코, 시애틀, 컬럼비아강 항구)에서 운송되어 대권 항로를 통해 태평양을 건너 알류샨 열도와 쿠릴 열도를 우회했다. 그곳에서 페루즈 해협을 통해 블라디보스토크로 이동했다. 페루즈 해협이 얼었을 때는 소련 선박이 규슈 남쪽으로 항해하여 쓰시마 해협을 통해 동해로 진입하여 블라디보스토크에 도달했다. 군수품을 포함한 화물은 여름철에 페트로파블롭스크캄차츠키에서 일부 하역하여 흘수를 줄여 얕은 아무르강 하구를 건너 타타르 해협을 통해 동해로 진입함으로써 일본의 검사를 피했다.
1789년 조지 워싱턴 대통령 취임식
Section: 취임식

조지 워싱턴은 당시 수도였던 뉴욕으로 가기 위해 돈을 빌려야만 했다. 그가 60,000 에이커의 땅과 300명의 노예를 소유하고 있었음에도 불구하고, 워싱턴은 현금이 거의 없었고, 다른 지주들과 거래하여 얻을 수도 없었다. 그들도 현금이 부족했기 때문이다. 워싱턴은 조카에게 급여가 대통령직을 수락한 이유 중 적어도 일부라고 말하며, "내 수단이 은퇴 이후 살아온 비용에 미치지 못한다"고 언급했다.

조지 워싱턴이 미국 초대 대통령으로 취임 선서를 하기 사흘 전, 의회는 다음 결의안을 통과시켰다: "결의한다, 대통령이 선서를 한 후, 부통령과 상하원 의원들이 참석하여 성 바오로 성당으로 가서 신성한 예배를 들을 것이다." 이에 따라 새로 임명된 미국 상원 목사이자 뉴욕 최초의 성공회 주교인 새뮤얼 프로보스트 주교(1742–1815)는 1789년 4월 30일 워싱턴의 취임식 직후 성 바오로 성당에서 예배를 집전했으며, 새로 취임한 대통령과 의원들이 참석했다.
플레이스키커
Section: 팀 내 위상

2017년 현재, 프로 풋볼 명예의 전당에 입성한 키커는 조지 블랜다, 루 그로자, 얀 스테네루드, 모튼 안데르센 단 네 명뿐이며, 그 중 스테네루드와 안데르센만이 다른 포지션을 겸하지 않았다. NFL MVP를 수상한 특수 팀 선수(펀터, 리턴 스페셜리스트 및 롱 스내퍼 포함)는 1982년 마크 모슬리 단 한 명뿐이다.

그럼에도 불구하고, 필드골과 엑스트라 포인트 모두를 차는 임무 때문에 플레이스키커는 일반적으로 팀의 다른 어떤 선수보다 많은 점수를 책임지며, 매우 자주 전체 미식축구 경기가 단 한 번의 킥으로 결정될 수 있다. NFL 역사상 경력 점수 상위 40명의 선수는 모두 플레이스키커이며, 제리 라이스는 41위이다.
플레이스키커
Section: 키킹 스타일

이전에는 대부분의 플레이스키커가 "정면" 스타일을 사용했는데, 이는 매우 견고하고 발끝이 평평하고 약간 위로 향한 특수 신발을 사용해야 했다. "정면-발끝" 스타일로도 알려진 정면 스타일에서 키커는 옆에서가 아니라 바로 뒤에서 공에 접근하여 발끝으로 공을 찬다.

NFL에서 마지막 풀타임 정면 플레이스키커는 1986년 시즌 후 클리블랜드 브라운스에서 은퇴한 마크 모슬리였고, NFL에 지명된 마지막 정면 키커는 캐피탈 대학교의 매니 마차키스로, 1984년 필라델피아 이글스에 지명되어 성공적인 대학 및 코칭 경력을 쌓았다. 미네소타 바이킹스는 1983년에 베니 리카르도를 영입하며 축구 스타일 키커를 고용하기 시작한 마지막 NFL 팀이었다.
플레이스키커
Section: 전문화된 역할

아마추어 팀(예: 대학 또는 고등학교)은 종종 플레이스키커와 펀터를 구별하지 않거나, 다른 선수가 다른 플레이스키킹 의무를 맡거나(예: 한 명은 킥오프를 담당하고, 다른 한 명은 장거리 필드골을 차고, 또 다른 한 명은 단거리에서 찬다), 또는 정규 포지션 선수가 키킹 의무를 맡기도 한다. 마지막 선택은 고등학교 팀에서 흔한데, 최고의 운동선수가 종종 최고의 키커이기 때문이다. 프로 미식축구의 현대 시대 이전에는 이것이 프로 팀에서도 마찬가지였는데, 특히 대부분의 플레이스킥이 아래에 설명된 "정면" 스타일로 이루어졌을 때 그러했다.

필요한 기술의 차이, 다리 피로 방지, 부상 위험 감소 등의 이유로 프로 수준에서는 대부분의 팀이 별도의 선수를 고용하여 이 작업을 처리한다. 플레이스키커는 일반적으로 펀터가 부상당했을 때만 펀트를 하고, 그 반대의 경우도 마찬가지다 (캐나디안 풋볼 리그에서는 종종 한 선수가 두 가지 작업을 모두 처리하는데, 이 리그는 NFL보다 현역 선수 명단이 작다). 프로 팀은 심지어 킥오프 스페셜리스트를 두어 킥오프만 담당하고 필드골과 엑스트라 포인트를 처리하는 키커의 백업 역할을 하게 할 수도 있다. 이는 주로 프리미어 포인트 스코어링 키커를 부상으로부터 추가적으로 보호하거나, 그가 정확하지만 킥오프 거리가 충분하지 않을 경우에 이루어진다.
로널드 레이건 암살 미수 사건
Section: 조사

힝클리의 리볼버 일련번호는 주류·담배·화기 및 폭발물 단속국에 제공되었다. 그들은 힝클리가 총을 어디서 샀는지 빠르게 알아냈다. 경찰은 대통령이 연설했던 강당에 증인들을 모았다. 목격자이거나 다른 직접적인 정보를 가진 비밀경호국 요원들이 식별되었다.

토머스 J. 베이커 요원에 따르면: "우리의 후속 조사는 몇 주 동안 진행되었으며, 힝클리 씨의 지난 몇 달간의 행적을 추적했습니다. 우리는 그가 전국을 여행하며 사격장을 다녔고, 실제로 포스터 씨에게 집착했다는 것을 확인했습니다. 그는 대통령 암살 시도를 계획하고 실행했습니다. 그는 정신적으로 불안정한 사람이었습니다.".
로널드 레이건 암살 미수 사건
Section: 힝클리의 동기

존 힝클리 주니어는 색정광을 앓고 있었고, 그의 공격 동기는 여배우 조디 포스터에 대한 집착에서 비롯되었다. 1970년대 후반 할리우드에 살면서 그는 영화 《택시 드라이버》를 최소 15번 이상 보았는데, 배우 로버트 드니로가 연기한 주인공 트래비스 비클과 강하게 동일시했던 것으로 보인다. 이 이야기는 비클이 포스터가 연기한 아동 매춘부를 구하려는 시도를 다룬다. 영화 마지막 부분에서 비클은 대통령 후보로 출마한 미국 상원 의원을 암살하려 한다. 그 후 몇 년 동안 힝클리는 포스터를 쫓아 전국을 다녔고, 1980년 《피플》 잡지에서 포스터가 예일 대학교 학생이라는 기사를 읽은 후 예일 대학교 작문 과정에 등록하기까지 했다. 그는 1980년 말에 그녀에게 수많은 편지와 쪽지를 썼다. 그는 포스터에게 두 번 전화했지만 그녀가 자신에게 관심이 없다고 말했을 때도 포기하지 않았다.

힝클리는 자신이 국가적인 인물이 되면 포스터와 동등해질 것이라고 확신했다. 비클을 모방하기로 결정하고 지미 카터 대통령을 스토킹하기 시작했다. 그는 대통령에게 접근하는 것이 너무 쉬워서 놀랐는데, 한 행사에서는 불과 1피트(30cm) 거리에 있었지만 1980년 10월 내슈빌 국제공항에서 불법 총기 소지 혐의로 체포되어 벌금을 부과받았다.:70,251 카터는 그곳에서 선거 유세를 했지만, 연방수사국은 이 체포를 대통령과 연관시키지 않았고 비밀경호국에도 알리지 않았다. 그의 부모는 잠시 그를 정신과 의사의 보호 아래 두었다. 힝클리는 로널드 레이건에게 관심을 돌렸고, 레이건의 당선이 나라에 좋을 것이라고 부모에게 말했다. 그는 1981년 3월 초에 포스터에게 서너 통의 편지를 더 썼다. 포스터는 이 편지들을 예일대 학장에게 주었고, 학장은 예일 경찰서에 주었으며, 경찰은 힝클리를 추적하려 했으나 실패했다.
로널드 레이건 암살 미수 사건
Section: 암살 시도

첫 발은 백악관 대변인 제임스 브래디의 왼쪽 눈 위 머리를 맞았고, 뇌 아래를 관통하여 뇌강을 산산조각 냈다. 탄두의 작은 폭발성 물질은 충격 시 폭발했다. 컬럼비아 특별구 경찰관 토머스 델라헌티는 그 소리를 총소리로 인식하고 총격범을 확인하기 위해 급히 왼쪽으로 고개를 돌렸다.:82 그 순간 그는 두 번째 총탄에 목 뒤를 맞았고, 총알은 그의 척추를 맞고 튕겨 나갔다. 델라헌티는 "총 맞았다!"고 비명을 지르며 브래디 위로 쓰러졌다.

힝클리는 이제 대통령에게 분명한 조준점을 확보했지만,:81 근처에 서서 힝클리의 발사를 목격한 클리블랜드 출신의 노동 관계자 알프레드 안테누치가 힝클리의 머리를 때리고 뒤에서 힝클리를 제압하기 시작했다. 총성을 듣자마자 책임 특별 요원 제리 파르는 거의 즉시 레이건의 어깨를 잡고 열린 리무진 뒷문 쪽으로 몸을 던졌다. 요원 레이 섀딕은 두 사람을 차 안으로 밀어 넣는 것을 돕기 위해 파르의 바로 뒤를 따랐다. 세 번째 총탄은 대통령을 빗나가 길 건너편 건물 창문을 맞았다. 파르의 행동은 레이건이 머리에 맞을 뻔한 것을 막아주었다.:224
워싱턴 힐튼
Section: 역사

이 호텔은 1998년 힐튼 워싱턴으로 이름이 변경되었다. 2007년 6월에는 전 프로 농구 선수 매직 존슨이 공동 소유한 투자 회사에 인수되었다. 2009년부터 2010년까지 1억 5천만 달러의 리노베이션을 거쳤다. 완료 후 호텔은 원래 이름으로 돌아갔다.

이 호텔은 1981년 3월 30일 존 힝클리 주니어가 로널드 레이건 대통령에 대한 암살 시도가 발생한 장소였다. 이 시도는 호텔의 T 스트리트 NW 출구에서 일어났다. 그 결과, 호텔은 때때로 지역 주민들 사이에서 힝클리 힐튼으로 구어적으로 불린다.
1981년 로널드 레이건 대통령 취임식
Section: 취임 위원회

상원의원 로버트 C. 버드 (민주당-웨스트버지니아)

상원의원 클레이번 펠 (민주당-로드아일랜드)

하원의원 존 J. 로즈 (공화당-애리조나)

하원의원 로버트 H. 미셸 (공화당-일리노이)

1981년 미국 의회 취임식 공동 위원회는 취임식의 계획 및 실행을 담당하는 그룹으로 다음과 같이 구성되었다.

상원의원 마크 햇필드 (공화당-오리건) 의장

상원의원 하워드 H. 베이커 주니어 (공화당-테네시)
1981년 로널드 레이건 대통령 취임식
Section: 취임 연설 및 인질 석방

레이건 대통령은 취임식 후 국회의사당 조각상 홀에서 의회 지도자들과 점심 식사를 하려던 중 인질들을 태운 비행기가 이란 영공을 떠났다는 소식을 들었다. 오찬 중에 그는 "전능하신 하느님께 감사드립니다. 모든 사람이 건배나 연설, 기타 모든 것의 끝에 원하는 마지막 한 줄을 받았습니다. 약 30분 전, 우리 포로들을 태운 비행기가 이란 영공을 떠났고, 그들은 이제 이란으로부터 자유롭습니다."라고 소식을 전했다. 인질들이 취임식이 시작되기 직전에 테헤란을 떠났을 가능성이 매우 높다. 언론은 이러한 전개와 진행 중인 행사를 동시에 논의하는 것이 거의 불가능했기 때문에 발표를 보류했다.

워싱턴 전역과 전국에서는 취임과 인질 석방을 기념하는 축하 행사가 열렸다. 유일하게 화이트 하우스 근처 엘립스에 있는 내셔널 크리스마스 트리가 취임식 당일에 불을 밝혔으며, 이는 인질 석방을 기념하기 위한 것이었다. 축하 행사에는 "444 DAYS!"라는 표지판이 걸려 있었다. 사람들은 노란 리본으로 나라를 감싸고, 광고판에 자유 메시지를 붙였으며, 석방된 인질들을 환영할 준비를 시작했다. 노란 리본은 인질들과 미국인들의 연대 상징이 되었다. 뉴욕항의 자유의 여신상은 불을 밝혔고, 엠파이어 스테이트 빌딩은 빨강, 하양, 파랑으로 불을 밝혔으며, 보스턴 소방서는 인질들의 구출을 알리는 종을 울렸다.
지미 카터 대통령 취임식
Section: 취임식

카터의 취임사는 1,228단어 길이였다. 이 연설에서 그는 "우리 모두에게 새로운 정신을 가져오겠다"고 말하며, 미국인들에게 "실패나 평범함의 가능성을 거부하라"고 촉구했다. 그는 또한 언젠가 "세계의 국가들이 우리가 전쟁 무기가 아닌 우리의 가장 소중한 가치를 반영하는 국제 정책을 바탕으로 지속적인 평화를 건설했다고 말할 수 있기를" 바란다고 밝혔다.

축복은 가톨릭 대주교 존 로치와 감리교 주교 윌리엄 랙스데일 캐논이 주었다.

취임 선서식 후 카터는 국회의사당에서 백악관까지의 취임 후 퍼레이드를 걸어서 진행한 최초의 대통령이 되었다. 카터는 또한 합동 의회 취임 위원회가 주최하는 전통적인 취임 오찬을 취소해 달라고 요청했다. 행사는 CBS를 통해 보도되었고, 취임식은 미국 전역에 TV로 중계되었다.
코노토프의 마녀

이 이야기는 코노토프 백(百)코사크 병사 미키타 울라소비치 자브료하, 그의 서기 피스트리아크, 그리고 1마녀 야브도카 주비카에 관한 내용이다. 이 작품은 14개의 장과 에필로그로 구성되어 있으며, 각 장은 “슬프고 음울한”이라는 말로 시작한다.

코노토프의 마녀(우크라이나어: Конотопська відьма)는 우크라이나 작가 흐리호리 1크비트카-오스노비아넨코가 1833년에 집필하고, 1837년에 그의 두 번째 책인 《소러시아(우크라이나) 이야기》에 수록되어 출판한 풍자 소설이다.
구글 신경망 기계 번역
Section: 역사

GNMT 훈련은 당시에는 큰 노력이었으며, 2018년 OpenAI 추정치에 따르면 약 79 페타플롭-일(7e21 FLOPs)의 컴퓨팅이 필요했는데, 이는 2014년 Seq2seq 모델보다 1.5배 더 컸다 (하지만 2021년 GPT-J-6B보다 약 2배 작다).

2016년 11월, 구글 신경망 기계 번역 시스템(GNMT)이 도입되었다. 그 이후로 구글 번역은 이전에 사용하던 통계 방식(SMT) 대신 신경망 기계 번역(NMT)을 사용하기 시작했으며, 2007년 10월부터 사용했던 자체 SMT 기술을 대체했다.
구글 신경망 기계 번역

2020년까지 이 시스템은 트랜스포머 인코더와 RNN 디코더를 기반으로 하는 또 다른 딥 러닝 시스템으로 대체되었다.

GNMT는 시스템이 수백만 개의 언어 번역 예제로부터 학습하는 예제 기반(EBMT) 기계 번역 방식을 적용하여 번역 품질을 향상시켰다. GNMT의 제안된 시스템 학습 아키텍처는 구글 번역이 지원하는 100개 이상의 언어에서 처음 테스트되었다. 대규모 엔드투엔드 프레임워크를 통해 시스템은 시간이 지남에 따라 더 나은, 더 자연스러운 번역을 생성하도록 학습한다. GNMT는 한 번에 전체 문장을 번역하려고 시도하며, 단지 조각별로 번역하는 것이 아니다. GNMT 네트워크는 문장의 의미를 인코딩함으로써 중간언어 기계번역을 수행할 수 있으며, 구문 대 구문 번역을 암기하는 방식이 아니다.

구글 신경망 기계 번역(Google Neural Machine Translation, GNMT)은 구글이 개발하고 2016년 11월에 도입한 신경망 기계 번역(NMT) 시스템으로, 인공신경망을 사용하여 구글 번역의 유창성과 정확성을 높였다. 이 신경망은 인코더와 디코더라는 두 가지 주요 블록으로 구성되며, 둘 다 각각 8개의 1024개 너비 레이어를 가진 LSTM 아키텍처를 사용하며, 이들을 연결하는 간단한 1개 레이어 1024개 너비의 순방향 어텐션 메커니즘을 사용한다. 총 매개변수 수는 1억 6천만 개 이상, 약 2억 1천만 개, 2억 7천 8백만 개 또는 3억 8천만 개로 다양하게 설명된다. WordPiece 토크나이저와 빔 탐색 디코딩 전략을 사용했다. 텐서 처리 장치에서 실행되었다.
구글 신경망 기계 번역
Section: 평가

GNMT 시스템은 "제로샷 번역"을 처리할 수 있다는 점에서 이전 구글 번역보다 개선된 것으로 평가되었다. 즉, 한 언어를 다른 언어로 직접 번역할 수 있다는 것이다. 예를 들어, 일본어-영어 및 한국어-영어 번역으로만 훈련되었지만 일본어-한국어 번역을 수행할 수 있다. 이 시스템은 언어에 독립적인 중간 언어 표현(일종의 "중간언어")을 생성하는 법을 학습한 것으로 보이며, 이를 통해 중간언어를 변환하여 제로샷 번역을 수행할 수 있게 되었다. 이전의 구글 번역은 원본 언어를 먼저 영어로 번역한 다음 영어를 목표 언어로 번역했으며, 한 언어에서 다른 언어로 직접 번역하지 않았다.

2019년 7월 내과학 연보에 발표된 연구에서는 "구글 번역이 비영어권 임상 시험을 번역하는 데 유효하고 정확한 도구"라고 밝혔다. 기계 번역된 임상 시험을 읽는 검토자 간의 불일치 중 오직 한 건만이 번역 오류로 인한 것이었다. 많은 의학 연구가 검토자가 언어를 이해하지 못하기 때문에 체계적 검토에서 제외되므로, GNMT는 이러한 검토에서 편향을 줄이고 정확성을 향상시킬 잠재력을 가지고 있다.
대양의 경계
Section: 북극해

IHO에서 [스피츠베르겐 [sic]] [스발바르 제도]의 최북단 지점에서 그린란드의 최북단 지점까지 연결하는 선."으로 정의됨.

IHO에서 "볼쇼이 오스트로프 (그레이트 아일랜드) [크비퇴위아섬], 질레스 [크비퇴위아섬] 및 빅토리아섬을 가로지르는 리스미스곶, 마리하름스워스곶 (프란츠요제프랜드의 남서쪽 끝)을 따라 콜사트곶 (81° 14′ N, 65° 10′ E)까지."으로 정의됨.

IHO에서 "콜사트곶에서 몰로토프곶 (81° 16′ N, 93° 43′ E)까지 (세베르나야제믈랴 제도의 최북단, 콤소몰레츠섬에 위치)."으로 정의됨.

IHO에서 "몰로토프곶에서 코텔니섬의 북쪽 끝 (76° 10′ N, 138° 50′ E)까지 연결하는 선."으로 정의됨.
대양의 경계
Section: 태평양

북동쪽 한계는 IHO에서 "뉴아일랜드의 남쪽 지점에서 부카섬의 북쪽 지점까지 이어지는 선, 이 섬을 거쳐 부건빌섬의 북서쪽 지점까지, 부건빌, 초이셀, 이사벨, 말레이타, 산 크리스토발 섬의 남쪽 해안을 따라"로 정의됨.

북쪽 및 동쪽 한계는 IHO에서 "뉴아일랜드, 뉴하노버, 애드미럴티 제도, 허밋 섬, 그리고 니니고 그룹의 섬의 북쪽 및 북동쪽 해안을 따라, 마누와 아우아 섬을 거쳐 우불루섬까지, 그리고 거기서부터 뉴기니의 바우디신곶 (동경 142°02')까지"로 정의됨.
대양의 경계
Section: 남극해

대양과 바다의 경계 제4판은 전 세계 여러 명명 문제와 관련된 여러 국가의 "우려 지역" 문제 때문에 아직 출판되지 않았다. IHB는 2002년 8월에 제4판의 새로운 초안을 배포했지만, 여전히 다양한 변경 사항이 있었고, 제3판에서 60개의 바다가 추가되거나 이름이 변경되었으며, 심지어 간행물 이름도 변경되었다. 오스트레일리아는 남극해 경계에 대해 유보를 표명하기도 했다. 사실상, 제3판(남극해를 지역 수로 사무소에 위임하여 확정하지 않음)은 아직 대체되지 않았으며 IHO 문서는 "현재 유효"하다고 선언한다.

IHO는 2000년에 남극해 문제에 대해 다시 설문 조사를 실시했다. 68개 회원국 중 28개국이 응답했고, 아르헨티나를 제외한 모든 응답 회원국은 해양 재정의에 동의했으며, 이는 해양학자들이 해류에 부여하는 중요성을 반영한다. 남극해라는 명칭 제안은 18표를 얻어 대체 명칭인 남극양을 제쳤다. 투표의 절반은 해양의 북쪽 한계를 남위 60°로 정의하는 것을 지지했으며(이 위도에서 육상 단절 없음), 나머지 14표는 주로 남위 50°였지만, 일부는 남위 35°까지 북쪽으로 정의하는 것을 지지했다.
맨틀 (지질학)
Section: 예시

달의 규산염 맨틀은 약 1300~1400 km 두께이며, 마레 현무암의 원천이다. 달의 맨틀은 남극 에이트켄 분지 또는 위난의 바다에서 밖으로 노출될 수 있다. 달의 맨틀에는 ~500 km 깊이에 지진 불연속면이 있으며, 이는 대부분 구성 성분의 변화와 관련이 있을 가능성이 높다.

목성의 위성인 이오, 유로파, 가니메데는 규산염 맨틀을 가지고 있다. 이오의 ~1,100 km 규산염 맨틀은 화산 지각으로 덮여 있고, 가니메데의 ~1,315 km 두께 규산염 맨틀은 ~835 km의 얼음으로 덮여 있으며, 유로파의 ~1,165 km 규산염 맨틀은 ~85 km의 얼음과 아마도 액체 물로 덮여 있다.
공군기상연대
Section: 조직

제5기지날씨센터 - 타이둥시 가로당 방공포병훈련소

제6기지날씨센터 - 핑둥 공항
타이핑 파견 기상조 - 타이핑다오

제7기지날씨센터 - 펑후 마궁 공항

제8기지날씨센터 - 타이베이 쑹산 공항

공군기상센터: 타이베이시 궁관

제1기지날씨센터 - 타이난 공항

제2기지날씨센터 - 신주 공항

제3기지날씨센터 - 타이중시 칭취안강 비행장

제4기지날씨센터 - 자이 수이상 공항
공군기상연대
Section: 역사

1948년, 기상총대는 난징에서 타이완 단수이로 이사하였고, 각 기상부대도 차례차례 대만으로 건너왔다.

1951년 각급 기상대가 총대로 귀대하였다.

1954년 12월 1일, 기상총대가 기상연대로 개편되었다.

1991년 2월 1일, 기상연대는 공군작전사령부로 전속하였고, 2006년 3월 1일에 사령부는 지휘부로 지위가 한 단계 낮아졌다

2009년 11월, 기상연대의 지휘관이 소장에서 상교로 지위로 내려갔다.
셋 (심리학)
Section: 인지셋

인지셋은 여러 사회적 맥락에서 보여져 왔다. 누군가를 "따뜻하다(warm)"라고 priming하는 사람들은 "차갑다(cold)"로 대체된 경우보다 그 사람에게서 여러 긍정적인 성격을 인지할 가능성이 더 높다. 누군가 재밌다는 평이 있으면 청중은 그에게 재밌는 부분을 찾을 가능성이 높다 한 사람의 인지셋은 그 사람의 성격 특성을 반영한다. 예를 들어 공격 성향 사람들은 공격적인 단어나 상황을 정확하게 알아차리는 것이 더 빠르다.

인지셋(perception set)은 욕동(drive)이나 기대 등의 "탑-다운(top-down)" 절차로 형성될 수 있다. 이런 요소의 효과는 사람들이 특정 사물을 인지하는데 특히 민감하여 다른 것보다 더 약한 자극으로부터 그것을 탐지한다. 효과를 보여주는 단순한 예시는 "sael"이라는 말도 안되는 단어를 짧게 보여주는 것이 있다. 동물에 관한 단어로 기대하게끔 들은 사람들은 "seal(물개)"로 읽지만, 보트 관련 단어로 기대한 이들은 "sail(돛)"이라고 읽는다.
GPT-J
Section: 응용

2023년 3월, Databricks는 Stanford Alpaca 데이터셋에서 GPT-J를 미세 조정하여 생성된 아파치 라이선스 지시 따르기 모델인 Dolly를 출시했다. 노벨AI의 Sigurd 및 Genji-JP 6B 모델은 모두 GPT-J의 미세 조정 버전이다. 또한 사용자 지정 모델을 생성하고 호스팅하기 위한 추가 미세 조정 서비스를 제공한다.

EleutherAI는 Cerebras, GPT-3 Demo, NLP Cloud, 및 Databricks로부터 모델을 오픈 소스로 만든 것에 대해 칭찬을 받았으며, 오픈 소스 상태는 어떤 모델을 사용할지 선택할 때 주요 장점으로 자주 언급된다.
GPT-J
Section: 아키텍처

아키텍처는 GPT-3와 세 가지 주요 측면에서 다르다.

어텐션과 순방향 신경망이 훈련 중에 병렬로 계산되어 효율성을 높였다.

GPT-J 모델은 로터리 포지션 임베딩을 사용하는데, 이는 트랜스포머에 위치 정보를 주입하는 데 더 우수한 방법으로 밝혀졌다.

GPT-J는 60억 개의 매개변수를 가진 GPT-3와 유사한 모델이다. GPT-3와 마찬가지로, 텍스트가 어떻게 이어질지 예측하여 자연어 처리 (NLP) 작업을 해결하도록 설계된 자기회귀적, 디코더 전용 트랜스포머 모델이다.
GPT-J
Section: 성능

GPT-J는 프롬프트에서 영어 텍스트를 생성하도록 설계되었다. 다른 언어로 텍스트를 번역하거나 생성하도록 설계되지 않았으며, 특정 작업에 모델을 미세 조정하지 않고 성능을 내도록 설계되지 않았다. 그럼에도 불구하고, GPT-J는 미세 조정 없이도 합리적으로 잘 작동하며, 심지어 번역에서도 (적어도 영어에서 프랑스어로) 그렇다.

둘 다 미세 조정되지 않았을 때, GPT-J-6B는 다양한 작업에서 67억 개의 매개변수를 가진 GPT-3 (Curie)와 거의 동일하게 작동한다. 심지어 코드 생성 작업에서는 1750억 개의 매개변수를 가진 GPT-3 (Davinci)보다도 우수하다. 미세 조정을 하면 여러 작업에서 미세 조정되지 않은 GPT-3 (Davinci)보다 우수하다.
데이터브릭스
Section: 제품

2024년 12월, 데이터브릭스는 Wiz 및 워크데이와 함께 새로운 "Buy with AWS button"을 통해 AWS 상에서 자사 제품을 실행하기로 결정했다.

2025년 6월, 데이터브릭스는 구글 클라우드와 전략적 AI 파트너십을 발표했는데, 이는 데이터 인텔리전스 플랫폼을 구글 클라우드 서비스와 더 깊이 통합하고 공동 고객을 위한 생성형 AI 채택을 가속화하는 것을 목표로 한다.

데이터브릭스 플랫폼을 구축하는 것 외에도, 이 회사는 Spark에 대한 무크를 공동 주최했으며, 이전에는 Spark Summit으로 알려졌던 Data + AI Summit이라는 Spark 커뮤니티 컨퍼런스를 개최했다.Highlights from DATA+AI Summit 2021 Towards Data Science. June 27, 2021
데이터브릭스

데이터브릭스는 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 기능을 결합한 데이터 및 AI 플랫폼인 데이터 레이크하우스를 개척하여 조직이 기존 비즈니스 애널리틱스 및 AI 워크로드에 정형 및 비정형 데이터를 모두 관리하고 사용할 수 있도록 한다. 이 회사는 유사하게 델타 레이크를 개발했는데, 이는 기계 학습 및 기타 데이터 과학 활용 사례를 위해 데이터 레이크에 안정성을 제공하는 오픈 소스 프로젝트이다.

데이터브릭스(Databricks)는 2013년 아파치 스파크의 원조 제작자들이 설립한 글로벌 데이터, 애널리틱스, 인공지능 (AI) 회사이다. 이 회사는 기업이 생성형 인공지능 및 기타 기계 학습 모델을 포함한 데이터와 AI를 구축, 확장 및 관리하는 데 도움이 되는 클라우드 기반 플랫폼을 제공한다.
데이터브릭스
Section: 역사

포춘은 2021년 데이터브릭스를 "밀레니얼을 위한 최고의 대기업 직장" 중 하나로 선정했다.

2023년 11월, 데이터브릭스는 레이크하우스의 통합 이점과 MosaicML의 생성형 AI 기술을 결합하여 고객이 자체 독점 데이터를 더 잘 이해하고 사용할 수 있도록 하는 새로운 제품인 데이터브릭스 데이터 인텔리전스 플랫폼을 공개했다.

2017년 11월, 이 회사는 마이크로소프트 애저 통합을 통해 마이크로소프트 애저에서 퍼스트 파티 서비스로 발표되었다.

2021년 2월, 데이터브릭스는 구글 클라우드와 함께 구글 쿠버네티스 엔진 및 구글의 빅쿼리 플랫폼과의 통합을 제공했다. 당시 이 회사는 5,000개 이상의 조직이 자사 제품을 사용하고 있다고 밝혔다.
벤처 라운드
Section: 라운드 이름

벤처 캐피털 자금 조달 라운드는 일반적으로 판매되는 주식의 종류와 관련된 이름을 갖는다.

프리 시드 또는 엔젤 라운드는 창업자, 후원자, 고액 순자산 보유자("엔젤 투자자") 및 때로는 소액의 기관 자본에 의한 가장 초기의 자본 투입으로, 회사를 시작하고 프로토타입을 만들며 초기 제품-시장 적합성을 찾는 데 사용된다.

Pre-IPO 라운드는 비상장 회사가 공개 거래소에 상장되기 전에 자금을 조달하기 위한 후기 단계 지분 라운드이다. 이를 통해 개인 및 기관 투자자 모두 기업공개(IPO) 전에 이러한 후기 단계의 벤처 캐피털 지원 비상장 회사에 투자할 수 있다.
벤처 라운드
Section: 옵션 풀 셔플

창업자 친화적 접근 방식:

1. VC에게 주식이 배분된다 – 18,000주.

2. ESOP이 생성된다. 이제 발행된 주식은 108,000주이므로 ESOP은 12,000주를 받고 회사 지분의 10%(12,000 / 120,000)를 가진다.

2. VC에게 주식이 배분된다 – 18,000주. VC는 회사 지분의 15.25%(18,000 / 118,000)를 가지게 된다.

3. ESOP은 회사 지분의 8.47%(10,000 / 118,000)를 가지게 된다.
벤처 라운드
Section: 특징

확정적 거래 문서. 거래를 실행하는 데 사용되는 일련의 계약 및 기타 법률 서류를 협상하고 초안을 작성하는 길고(보통 2~4주) 복잡한 과정이다. 이론적으로 이들은 단순히 투자 조건서의 조건을 따른다. 실제로는 주요 거래 조건의 범위를 넘어선 많은 중요한 세부 사항을 포함한다. 확정적 거래 문서는 모든 상황에서 요구되는 것은 아니다. 특히 당사자들이 모든 그러한 문서를 실행할 것을 요구하지 않는 별도의 계약을 체결한 경우에 그렇다.

서명된 투자 조건서. 일반적으로 구속력이 없으며 명시된 조건으로 거래를 완료하기 위한 선의의 노력에만 당사자를 구속하지만, 기밀 유지, 회사 측의 독점(예: 회사가 다른 출처로부터 자금을 조달하지 않음) 및 정지 조항(예: 회사가 주요 사업 변경을 하지 않거나 거래를 실행 불가능하게 만들 합의를 체결하지 않음)과 같이 제한된(30~60일) 기간의 일부 절차적 약속을 포함할 수도 있다.
시리즈 A 라운드
Section: 구조

미국에서는 시리즈 A 우선주가 포트폴리오 컴퍼니가 벤처 캐피털 투자자에게 시드 또는 초기 단계 라운드 동안 제공하는 첫 번째 주식 라운드이다. 시리즈 A 우선주는 기업공개 (IPO) 또는 회사 매각과 같은 특정 경우에 보통주로 전환될 수 있다.

미국 벤처 캐피털 커뮤니티, 특히 실리콘 밸리에서의 시리즈 A 라운드는 비즈니스 언론, 블로그, 산업 보고서 및 기술 산업을 다루는 기타 미디어에 널리 보도된다. 시리즈 A 라운드는 비기술 산업에서도 발생하며 투자은행, 기업 투자자, 엔젤 투자자, 공공 기관 등으로부터 투자를 받는데, 이들은 기술 스타트업 컴퍼니 자금 조달 라운드보다 언론 보도가 적다.
시리즈 A 라운드

시리즈 A 라운드는 전통적으로 신생 기업 자금 조달의 중요한 단계이다. 시리즈 A 투자자들은 일반적으로 회사의 10%에서 30%를 매입한다. 시리즈 A 동안 조달된 자본은 일반적으로 회사가 제품을 개발하고, 초기 마케팅 및 브랜딩을 수행하며, 초기 직원을 고용하고, 그 외 초기 단계 사업 운영을 수행하는 동안 6개월에서 2년 동안 회사를 자본화하는 데 사용된다.

시리즈 A(Series A)는 일반적으로 기업의 첫 번째 중요한 벤처 캐피털 자금 조달 라운드에 부여되는 이름이다. 그 뒤에 라운드, 투자 또는 자금 조달이라는 단어가 올 수 있다. 이 이름은 투자에 대한 대가로 투자자에게 판매되는 우선주의 종류를 나타낸다. 이는 일반적으로 회사 설립자, 직원, 친구 및 가족 그리고 엔젤 투자자에게 발행되는 보통주 및 보통 스톡 옵션 이후의 첫 번째 주식 시리즈이다.
GPTZero
Section: 효능

워싱턴 포스트는 2023년 8월 GPTZero가 오탐에 시달린다고 언급하며, "작은 '오탐' 오류율조차도 일부 학생들이 [학업 부정행위로] 잘못 비난받을 수 있음을 의미한다"고 강조했다.

기술 웹사이트 퓨처리즘은 이 도구를 테스트한 후 "결과는 인상적"이지만, 오류율을 고려할 때 이 도구에 의존하는 교사들은 "무고한 학생들의 거의 20%를 학업 부정행위로 거짓 비난하게 될 것"이라고 말했다.
GPTZero
Section: 역사

출시 첫 주에 GPTZero는 30,000건의 사용을 기록하여 서비스 중단을 겪었다. 웹 앱 회사인 Streamlit의 지원을 받아 더 많은 서버 자원을 할당받았다. 2024년 7월에는 사용자 수가 400만 명에 달했으며, 1년 전에는 100만 명이었다.

GPTZero는 프린스턴 대학교 학부생인 에드워드 톈이 개발했으며, 학업 표절에서 인공지능 생성 콘텐츠 사용에 대한 우려에 대응하여 2023년 1월에 온라인으로 출시되었다. GPTZero는 2023년 5월에 350만 달러 이상의 시드 펀딩을 유치했다고 밝혔다.
Character.ai

사용자는 "캐릭터"를 만들고, "개성"을 다듬고, 특정 매개변수를 설정한 다음, 다른 사람들이 대화할 수 있도록 커뮤니티에 게시할 수 있다. 많은 캐릭터는 가상의 미디어 소스나 유명인을 기반으로 하며, 다른 캐릭터는 완전히 독창적이며, 일부는 창작 글쓰기를 돕거나 텍스트 기반 어드벤처 게임을 플레이하는 등 특정 목표를 염두에 두고 만들어졌다.

베타 버전은 2022년 9월 16일에 대중에게 공개되었으며, 2024년 9월에 현재 웹사이트로 대체되면서 서비스가 중단되었다. 2023년 5월에는 iOS 및 안드로이드용 모바일 앱이 출시되었으며, 출시 일주일 만에 170만 건 이상의 다운로드를 기록했다.
Character.ai
Section: 기능

캐릭터의 "성격"은 캐릭터의 관점과 인사말을 통해 설계되며, 메시지에 별점과 사용자가 원하는 정확한 방언 및 정체성에 맞게 수정하여 예시로 만들어진 대화를 통해 더욱 다듬어진다.

캐릭터가 응답을 보내면 사용자는 응답을 1~4점 사이로 평가할 수 있다. 이 평가는 주로 특정 캐릭터에 영향을 미치지만, 전반적인 행동 선택에도 영향을 미친다.

2023년 5월 11일, Character.ai는 월 9.99달러로 광고된 구독 플랜인 character.ai+를 발표했다. 이 플랜은 대기실 건너뛰기, 빠른 메시지 및 응답, 더 빠른 지원을 제공하는 전용 채널 접속 등의 기능을 포함한다고 홍보되었다.
Character.ai
Section: 역사

Character.ai는 2021년 초기 설립 당시 시드 투자로 4300만 달러를 유치했다.

Character.ai 서비스의 첫 번째 베타 버전은 2022년 9월 16일에 대중에게 공개되었다. 워싱턴 포스트는 2022년 10월에 이 사이트가 "베타 테스트 첫 3주 동안 수십만 건의 사용자 상호 작용을 기록했다"고 보도했다. 이를 통해 사용자는 자신만의 새로운 캐릭터를 만들고, 챗봇 캐릭터가 설명하고 관리하는 시나리오를 탐색하는 텍스트 어드벤처 게임 시나리오를 플레이할 수 있었다.

Character.ai는 2021년 11월에 설립되었다. 회사의 공동 창업자인 노암 셰이저와 다니엘 드 프레이타스는 모두 구글의 엔지니어였다. 구글에 있을 때 공동 창업자들은 모두 AI 관련 프로젝트에 참여했다. 셰이저는 2023년 4월 비즈니스 인사이더가 "오늘날 챗봇의 핵심으로 널리 인용되어 왔다"고 보도한 논문의 주 저자였으며, 프레이타스는 구글의 실험적 AI인 미나(Meena)의 주요 설계자였다. 이것은 나중에 LaMDA로 알려지게 된다.
얀덱스GPT
Section: 역사

2023년 2월, 얀덱스는 자체적인 챗GPT 생성 신경망 버전을 개발 중이라고 발표했으며, YaLM (Yet another Language Model) 계열의 언어 모델을 개발 중이었다. 이 프로젝트는 잠정적으로 YaLM 2.0으로 명명되었으나, 나중에 얀덱스GPT로 변경되었다.

5월 17일, 회사는 얀덱스GPT(YaGPT)라는 신경망을 공개하고 가상 비서 앨리스가 새로운 언어 모델과 상호 작용할 수 있도록 했다.

2023년 6월 15일, 얀덱스는 얀덱스GPT 언어 모델을 이미지 생성 애플리케이션 셰데브룸에 추가했다. 이를 통해 사용자는 제목, 텍스트 및 관련 삽화가 포함된 완전한 게시물을 생성할 수 있게 되었다.
얀덱스GPT
Section: 사용법

2023년 7월부터 800개 기업이 얀덱스GPT의 비공개 테스트에 참여했다. IT 개발자, 은행, 소매업체 및 기타 산업 분야의 기업은 API 및 플레이그라운드(모델 및 가설 테스트를 위한 얀덱스 클라우드 콘솔의 인터페이스) 두 가지 모드로 기술을 사용할 수 있다.

얀덱스GPT는 가상 비서 앨리스 (Siri와 알렉사의 유사품)에 통합되어 있으며, 얀덱스 서비스 및 애플리케이션에서 사용할 수 있다.

이 회사는 공개 클라우드 플랫폼인 얀덱스 클라우드를 통해 기업에 신경망의 API에 대한 접근을 제공하며, 이를 기반으로 자체 B2B 솔루션을 개발한다.
얀덱스GPT

얀덱스GPT(YandexGPT)는 러시아 회사인 얀덱스 LLC가 개발한 GPT 계열의 인공 신경망이다. 얀덱스GPT는 텍스트를 생성 및 수정하고, 새로운 아이디어를 생성하며, 사용자와의 대화 맥락을 파악할 수 있다.

얀덱스GPT는 인터넷에서 이용 가능한 책, 잡지, 신문 및 기타 공개 소스의 정보를 포함하는 자료 집합을 사용하여 훈련된다. 이 신경망은 사실을 잘못 파악하거나 상상의 내용을 생성할 수도 있지만, 학습을 통해 점점 더 정확한 답변을 생성하게 될 것이다.
오픈AI o4-mini

또한, 오픈AI는 유료 챗GPT 사용자에게만 제공되는 o4-mini-high 모델을 출시했다. 이 고급 모델은 더 높은 응답 정확도와 더 빠른 처리 시간 등 향상된 기능을 제공한다.

오픈AI o4-mini(OpenAI o4-mini)는 오픈AI가 개발한 GPT (언어 모델) 모델이다. 2025년 4월 16일, o4-mini 모델은 모든 챗GPT 사용자(무료 사용자 포함)뿐만 아니라 챗 완료 API 및 응답 API를 통해 출시되었다.
BLOOM (언어 모델)

BLOOM은 2021년 5월부터 2022년 5월까지 진행된 1년 간의 연구 워크숍인 BigScience 협력 이니셔티브의 주요 결과물이다. BigScience는 HuggingFace가 주도했으며, 학계와 민간 부문을 대표하는 프랑스와 해외의 수백 명의 연구원 및 엔지니어가 참여했다. BigScience는 프랑스 공공 슈퍼컴퓨터 장 제이(Jean Zay)에 대한 대규모 공공 컴퓨팅 지원을 받았으며, 이는 GENCI와 IDRIS (CNRS)가 관리하며 훈련에 사용되었다.

BLOOM(BigScience Large Open-science Open-access Multilingual Language Model)은 1,760억 개의 매개변수를 가진 트랜스포머 기반 자기회귀 대형 언어 모델 (LLM)이다. 이 모델과 이를 훈련하는 데 사용된 코드 베이스 및 데이터는 모두 무료 라이선스 하에 배포된다. BLOOM은 2022년 3월부터 7월까지 약 3,660억 개 (1.6TB)의 토큰으로 훈련되었다.
스케일 AI
Section: 역사

2025년 3월, 스케일 AI는 미국 국방부와 선더포지(Thunderforge) 프로젝트를 개발하기 위한 계약을 체결했다. 이 프로젝트는 AI를 사용하여 "선박, 항공기 및 기타 자산의 이동을 계획하고 실행을 돕는" 것을 목표로 하며, 평시 및 전시 모두에서 군사적 의사 결정을 가속화하는 것을 목표로 한다. 이 계약은 국방 혁신 부서에서 스케일 AI 및 기타 회사(안두릴 인더스트리 및 마이크로소프트와 같은)에 부여되었으며, 처음에는 미국 인도-태평양 사령부 및 미국 유럽 사령부에 사용될 예정이다.

2025년 2월, 스케일 AI는 카타르 정부와 5년간 파트너십을 체결하여 예측 분석, 자동화 및 고급 데이터 분석을 포함한 AI 기반 도구 및 교육을 통해 정부 서비스를 개선하기로 합의했다. 이 계약은 웹 카타르 2025 서밋에서 무함마드 빈 알리 빈 무함마드 알 만나이, 카타르 통신정보기술부 장관이 서명했다. 또한 2월에 이 회사는 미국 AI 안전 연구소의 AI 모델 제3자 평가자가 되었다.
스케일 AI

스케일 AI(Scale AI, Inc.)는 샌프란시스코, 캘리포니아주에 본사를 둔 미국의 데이터 어노테이션 기업이다. 인공지능 애플리케이션 개발을 위한 데이터 라벨링 및 모델 평가 서비스를 제공한다.

스케일 AI의 상업 부문 고객으로는 엣시, 제너럴 모터스, 오픈AI, 페이팔, 핀터레스트, 삼성그룹, 토요타 자동차, 우버가 있다. 이 회사는 또한 미국과 여러 군사 관련 프로젝트를 포함한 전 세계 정부와 직접 협력하고, 카타르와는 사회 프로그램 효율성 향상을 위해 협력하고 있다.
스케일 AI
Section: 리모태스크스

리모태스크스는 스케일 AI와의 제휴를 숨기고, 불투명한 의사소통, 그리고 일부 지역에서 근로자 접근을 갑자기 변경한 것에 대해 비판을 받아왔다. 2024년 초, 이 플랫폼은 행정 및 운영상의 이유로 케냐, 나이지리아, 파키스탄을 포함한 여러 국가에서 운영을 종료했다.

2017년, 스케일 AI는 크라우드소싱 플랫폼인 리모태스크스(Remotasks)를 설립하여 기계 학습, 특히 컴퓨터 비전 및 자율주행차와 같은 분야에서 레이블 데이터 생성을 지원했다. 이 자회사는 동남아시아와 아프리카에 시설을 두고 있다.
웨이브넷
Section: 디자인 및 진행 중인 연구

웨이브넷은 다양한 음성을 정확하게 모델링할 수 있으며, 입력의 악센트와 톤이 출력과 상관관계를 가진다. 예를 들어, 독일어로 훈련되면 독일어 음성을 생성한다. 이 기능은 웨이브넷에 음악과 같은 다른 입력이 주어지면 출력이 음악적일 것이라는 의미도 있다. 출시 당시 딥마인드는 웨이브넷이 클래식 음악과 같은 소리를 내는 파형을 생성할 수 있음을 보여주었다.

2016년 9월 딥마인드 연구 논문인 WaveNet: A Generative Model for Raw Audio에 따르면, 네트워크는 영어와 북경어 음성의 실제 파형을 공급받았다. 이 파형이 네트워크를 통과하면서 오디오 파형이 시간에 따라 어떻게 진화하는지 설명하는 일련의 규칙을 학습한다. 훈련된 네트워크는 초당 16,000샘플로 새로운 음성 유사 파형을 생성하는 데 사용될 수 있다. 이 파형에는 현실적인 숨소리와 입술 마찰음이 포함되지만, 어떤 언어에도 일치하지 않는다.
사회적 직관주의
Section: 개요

다른 사람들과의 논의를 통해 입장이 자주 영향을 받거나 변화된다.

이 사회적 직관주의 모델은 도덕적 결론에 이르는 과정에서 추론의 역할을 축소한다. 하이트는 도덕적 판단이 주로 직관에 의해 일어나며, 추론은 대부분의 도덕적 의사 결정에서 제한적 역할만 수행한다고 본다. 의식적 사고 과정은 우리의 결정을 뒷받침하는 일종의 사후적 정당화로 기능한다.

사회적 직관주의는 도덕적 입장에 대해 주로 다음 네 가지 주요 주장으로 구성된다.

직관적이다(“직관이 먼저 온다”)

사실은 나중에 합리화·정당화되거나, 다른 방식으로 설명된다

이러한 설명은 주로 다른 사람들에게 영향을 미치기 위해 제시된다
사회적 직관주의
Section: 하이트 모델에 대한 반대 의견

폴 블룸은 또한 직관만으로는 도덕적 가치의 역사적 변화를 설명할 수 없다고 비판한다. 그는 도덕적 변화가 주로 합리적 숙고의 산물이라고 본다.

아우구스토 블라시는 직관을 논할 때 도덕적 책임과 성찰의 중요성을 강조한다. 그는 일부 직관이 자기중심적이고 이기적일 수 있다고 지적하면서, 하이트가 일반적 인간 유형을 묘사했을 뿐 이 모델이 항상 적용되는 것은 아니라고 비판한다. 즉, 모든 사람이 이 모델을 따르는 것은 아니라는 것이다. 블라시는 직관에 관한 다섯 가지 기본 입장을 제안한다.

그린과 동료들은 사회적 직관주의 모델에 대한 대안으로 이중 과정 모델을 제안했다. 이 모델은 의무론적 도덕 판단(권리·의무 중심)은 주로 직관에 의해 주도되는 반면, 공리주의적 판단(더 큰 선 추구)은 통제된 인지적 추론 과정에 기반한다고 본다. 그린의 2008년 논문 〈칸트 영혼의 비밀스러운 농담〉은 칸트주의/의무론적 윤리가 감정적 반응에 의해 주도되며, 합리주의라기보다 직관적 판단의 사후 정당화에 가깝다고 주장한다. 그러나 저자는 자신의 주장이 추측적이며 결정적인 결론은 아님을 인정한다. 이에 대해 여러 철학자들이 비판적으로 응답했다.