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1) FSD Networks in CAR의 개념 테슬라의 FSD(Full Self-Driving) 소프트웨어는 차량 내부 전용 컴퓨터(HW3/HW4 등)에서 여러 개의 뉴럴 네트워크가 병렬로 실행되며, 실시간으로 주변 환경을 파악하고 주행 결정을 내리는 구조를 갖추고 있습니다. 이 네트워크들은 각기 다른 목적(객체 추적, 공간 점유 분석, 교통 신호 인식, 주행 경로 계획 등)을 수행하면서도 상호 협력하여 완전 자율주행을 지향하는 통합 시스템을 형성합니다. 2) Moving Object Network• 역할주변 차량, 보행자, 자전거, 이륜차 등 “움직이는 객체”를 실시간으로 포착하고 추적하는 신경망입니다.• 특징1. 객체 검출 + 동적 속성 파악: 단순히 “존재 여부”만 파악하는 것이 아니라, 속도·가..

Gemini 2.0 공개 출시: Google DeepMind의 차세대 생성형 AI 모델인 Gemini 2.0이 2025년 2월 말 일반 개발자와 기업에 공개되었다blog.google. OpenAI의 GPT-4와 경쟁하도록 개발된 이 모델은 다양한 작업에서 향상된 성능을 보이는 것으로 알려졌으며fiercebiotech.com, Google은 이를 Gemini 모바일 앱에도 도입하여 더 넓은 사용 사례에 활용할 수 있는 길을 열었다. 이로써 개발자들은 고도화된 챗봇부터 코드 보조 도구에 이르기까지 다양한 생성형 AI 애플리케이션에 Gemini 2.0을 활용할 수 있게 되었다.의료 현장에서의 생성형 AI 활용: 2025년 3월 HIMSS 의료 IT 컨퍼런스에서 Google Cloud는 의료 분야에서 생성형 A..

주요 기업 발표 및 제품 출시날짜기관요약발표 링크2025-02-12라쿠텐 그룹일본어 특화 대규모 언어모델 공개: 라쿠텐 그룹이 새로운 일본어 특화 대규모 언어 모델(LLM) **「Rakuten AI 2.0」**과 소형 모델 **「Rakuten AI 2.0 mini」**를 공개하고 무상 제공을 시작했습니다innovatopia.jpinnovatopia.jp. Rakuten AI 2.0은 8개의 70억 파라미터 전문가 모델로 구성된 Mixture-of-Experts (MoE) 아키텍처를採用하여, 일본어 벤치마크에서 업계 최고 수준의 성능을 달성했고 일본어와 영어를 모두 지원합니다innovatopia.jp. 두 모델은 Apache 2.0 라이선스로 공개되어 기업이 상업적으로 무료 활용 가능하며, 특히 경량 모델..

langchain은 LLM 기반 애플리케이션 개발을 용이하게 하는 프레임워크로, 프롬프트 체인 구성, 메모리, 다양한 랭기지 모델 및 툴 연동을 지원합니다. Langchain은 “체인(chain)”이라는 추상화로 LLM 호출 단계를 연결하고, 다양한 메모리 전략과 도구를 플러그인 형태로 붙여나가는 방식입니다.langgraph와의 차이를 정리하면 다음과 같습니다.• langchain은 체인(직선적 또는 함수형 체계)에 집중하고, langgraph는 그래프 구조를 통한 유연한 워크플로우 표현에 초점을 둡니다.• langchain은 코드 중심으로 체인을 정의하는 반면, langgraph는 그래프 기반 시각화와 노드/엣지 개념으로 복잡한 흐름을 명확히 표현할 수 있습니다.• langchain은 명령형 스타일에 ..

마지막으로, Tesla와 NVIDIA의 로봇 AI 전략을 앞서 논의한 관점에서 비교해보겠습니다. 두 회사는 강화학습을 활용하여 로봇에 지능을 부여한다는 점은 같지만, 데이터 활용 방식, 시뮬레이션 접근법, 신경망 아키텍처 측면에서 상당히 대조적인 접근을 취하고 있습니다. 1) 데이터 활용 방식의 비교- Tesla: Tesla는 방대한 실세계 데이터를 자산으로 활용합니다. 자율주행 차들로부터 수집된 주행 데이터는 누적 수억 마일에 달하며, 2020년대 중반 기준으로 추산 5백만 대 차량이 연간 500억 마일 이상을 주행하면서 데이터를 쌓고 있습니다​. 이러한 막대한 현실 주행 데이터는 Tesla FSD의 인지 및 판단 AI를 훈련하는데 사용되었고, 동일한 기술 스택이 Optimus 로봇에도 이식되었습니다..

FSD 소프트웨어 버전 업데이트 및 기술적 진보 지속적인 소프트웨어 개선: 2025년 초에 배포된 FSD Beta v13 계열 업데이트에서 베타 테스터들은 자율주행의 세부 능력이 눈에 띄게 향상되었다고 보고했습니다. 예를 들어, 차량이 자동주차(Autopark)를 이전보다 더 빈틈없이 수행하고teslaoracle.com 톨게이트 진입 시 운전자가 하듯 정확히 정지하여 요금을 낼 수 있게 위치를 잡는 등 세밀한 개선들이 관찰되었습니다teslaoracle.com. 또한 최신 버전은 경로 안내를 지도에 의존해 기계적으로 따르기보다는 주변 상황을 AI로 이해해 더 빠르고 효율적인 대안을 찾는 등 인간에 가까운 주행 판단을 보여주기도 했습니다teslaoracle.com. 이러한 FSD v13의 잦은 소규모 업데이..

Sequential ThinkingAnthropic/스미서리 (참조 구현)복잡한 문제를 단계별 순차 추론으로 해결하도록 돕는 MCP 서버. LLM이 사고 과정을 구조화하여 동적으로 문제를 분석할 수 있음​github.com.Smithery 사용 5,550회 이상으로 최다 이용​github.com. 개발자 커뮤니티에서 대표적인 MCP 사례로 자주 언급되고, 관련 튜토리얼 영상도 활발합니다.WCGW (What Could Go Wrong)커뮤니티 (개발자 Aaman Rusia)로컬 셸 접근 및 코드 실행을 제공하는 MCP 에이전트. Claude나 ChatGPT 등에서 파일 시스템 작업과 코드 컴파일/실행을 자동화함​playbooks.com.Smithery 사용 4,920회 이상으로 상위권​github.com...

테슬라 AI 데이 2022에서 발표된 FSD Lanes Neural Network는, 차량 주변의 차선 정보를 단순 2D 선분이 아니라 3차원 구조와 연결 정보까지 포함해 “언어(language)”처럼 이해·추출하려는 테슬라의 새롭고 확장된 접근법입니다. 이때 핵심 개념 중 하나로 Vision Map Language가 등장하는데, 이는 시각 정보(카메라로부터 얻은 장면)를 하나의 “지도 언어”로 간주하여, 교차로·합류 차선·유턴 차선 등 복잡한 차선 구조를 체계적으로 표현하고 학습하기 위한 테슬라 내부의 신경망 프레임워크를 의미합니다.아래에서는 1) FSD Lanes가 기존 접근과 어떻게 다른지, 2) Vision Map Language가 어떤 식으로 동작하며 FSD Lanes에 기여하는지, 3) 전체적..