<div id="readability-page-1" class="page"><div id="content">
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<article id="post-5235">

        
    <div>
        
<h2>주요 기술 발전 동향</h2>



<h3>1. 생성형 AI의 추론 능력 분석</h3>



<ul>
<li>현재 AI 모델(OpenAI GPT-4, DeepSeek, Gemini 2.0 등)의 실제 추론 능력에 대한 심층 분석이 진행됨</li>



<li>Charles Fadel과 John Thompson의 연구에 따르면 AI는 전산적 사고, 패턴 인식 등에서 강점을 보이나 반성적/통합적 사고에서는 한계를 보임</li>



<li>향후 AI 발전을 위해서는 context 이해와 자기 인식 능력 향상이 필요</li>



<li>생각
<ul>
<li><a href="https://freesearch.pe.kr/archives/5225">https://freesearch.pe.kr/archives/5225</a></li>
</ul>
</li>
</ul>



<h3>2. Meta의 신규 사업 확장</h3>



<ul>
<li>TheRealReal 전 CEO와 GM Cruise 전 CEO 영입을 통해 리테일과 로봇 사업 강화</li>



<li>Reality Labs 부문에 577억 달러 투자, AR/VR 기기 개발에 집중</li>



<li>Ray-Ban 스마트 글래스의 성공을 기반으로 오프라인 리테일 확장 계획</li>
</ul>



<h2>메모</h2>



<p><strong>AI 추론의 한계와 가능성</strong></p>



<ol></ol>



<ul>
<li>현재 AI는 패턴 인식과 데이터 처리에서 뛰어난 성능을 보이지만, 진정한 의미의 추론에는 한계가 있음</li>



<li>하지만 메타와 같은 기업들의 적극적인 투자로 기술 발전 가속화 예상 – 특히 context 이해 확장 기대</li>
</ul>



<p><strong>빅테크의 전략 변화</strong> <strong>예상</strong></p>



<ol></ol>



<ul>
<li>Meta의 사례에서 볼 수 있듯이, AI 기술을 실제 비즈니스와 결합하려는 시도 증가</li>



<li>AR/VR과 같은 실감형 기술과 AI의 결합이 새로운 트렌드로 부상</li>
</ul>



<h2>참고 링크</h2>



<ul>
<li><a href="https://curriculumredesign.org/">Center for Curriculum Redesign의 AI 추론 연구</a></li>



<li><a href="https://www.bloomberg.com/">Meta의 Reality Labs 관련 Bloomberg 기사</a></li>



<li><a href="https://www.theinformation.com/">Meta의 리테일 전략 관련 The Information 기사</a></li>
</ul>
    </div>
    	</article>				
	            

	        
	<nav aria-label="글">
		<h2>글 내비게이션</h2>
		
	</nav>


		</main>
	</div></div>

from __future__ import dream

주요 기술 발전 동향
1. 생성형 AI의 추론 능력 분석
현재 AI 모델(OpenAI GPT-4, DeepSeek, Gemini 2.0 등)의 실제 추론 능력에 대한 심층 분석이 진행됨
Charles Fadel과 John Thompson의 연구에 따르면 AI는 전산적 사고, 패턴 인식 등에서 강점을 보이나 반성적/통합적 사고에서는 한계를 보임
향후 AI 발전을 위해서는 context 이해와 자기 인식 능력 향상이 필요
생각
https://freesearch.pe.kr/archives/5225
2. Meta의 신규 사업 확장
TheRealReal 전 CEO와 GM Cruise 전 CEO 영입을 통해 리테일과 로봇 사업 강화
Reality Labs 부문에 577억 달러 투자, AR/VR 기기 개발에 집중
Ray-Ban 스마트 글래스의 성공을 기반으로 오프라인 리테일 확장 계획
메모
AI 추론의 한계와 가능성
현재 AI는 패턴 인식과 데이터 처리에서 뛰어난 성능을 보이지만, 진정한 의미의 추론에는 한계가 있음
하지만 메타와 같은 기업들의 적극적인 투자로 기술 발전 가속화 예상 – 특히 context 이해 확장 기대
빅테크의 전략 변화 예상
Meta의 사례에서 볼 수 있듯이, AI 기술을 실제 비즈니스와 결합하려는 시도 증가
AR/VR과 같은 실감형 기술과 AI의 결합이 새로운 트렌드로 부상
참고 링크
Center for Curriculum Redesign의 AI 추론 연구
Meta의 Reality Labs 관련 Bloomberg 기사
Meta의 리테일 전략 관련 The Information 기사

2024년 2월 17일 AI 기술 동향 리뷰: 생성형 AI의 추론 능력과 빅테크의 움직임

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