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테슬라, 워싱턴 D.C.에서 휴머노이드 ‘옵티머스’ 공개 (3월 26일) – 테슬라는 3월 말 미국 의회에서 열린 로봇 심포지엄에 자사의 이족보행 휴머노이드 로봇 **Optimus(옵티머스)**를 전시하며 시연했다​axios.com. 이 행사는 미 의원 및 보좌진들에게 미래 기술을 소개하는 자리로, 테슬라는 **“미래를 엿볼 수 있는 기회”**라며 인간형 로봇의 발전상을 직접 선보였다.일론 머스크 “연말까지 테슬라 공장에 옵티머스 수천 대 투입” (4월 20일경) – 일론 머스크 테슬라 CEO는 4월 말 주주 행사에서 **“올해 말까지 테슬라 공장에서 일하는 옵티머스 로봇을 수천 대 수준으로 늘릴 것”**이라고 공언했다​techcrunch.com. 또한 그는 향후 4~5년 내에 연간 수백만 대 규모로 생..

langgraph로 에이전트를 구축할 때 염두에 두어야 할 사항은 다음과 같습니다.1. 프롬프트 관리: LLM 노드에 전달할 프롬프트를 체계적으로 관리하고, 필요 시 컨텍스트를 분명히 제공하는 전략이 필요합니다.2. 메모리 전략: 단기 메모리(최근 대화 맥락)와 장기 메모리(벡터 스토어)를 어떻게 결합할지 결정합니다. 예를 들어, 특정 도메인 문서를 미리 벡터 DB에 인덱싱해두고, LLM 노드가 관련 문서를 호출하도록 하는 패턴이 있습니다.3. 툴 연동: 외부 API 호출(날씨 정보, 금융 데이터, 사내 데이터베이스 등)을 어떻게 정의할지, 에러 핸들링은 어떻게 할지 고민해야 합니다.4. 액추에이터(Actuator) 활용: 소프트웨어 에이전트의 경우 액추에이터는 실제 명령 실행(파일 쓰기, 데이터베이스 ..

로봇과 같이 복잡한 시스템의 행동 학습에는 계층적 강화학습(Hierarchical RL, HRL)이 큰 도움이 됩니다. 계층적 RL은 상위 정책(high-level policy)과 하위 정책(low-level policy)의 두 가지 수준으로 정책을 분리하여 학습하는 방법입니다. 상위 정책은 추상적인 의사결정을 담당하고, 하위 정책은 구체적인 제어를 담당하여 두 계층이 협력합니다​.예를 들어, 물건을 집어서 옮기는 로봇을 생각해보면, 상위 정책은 “어떤 물건을 집어 어디에 놓을 것인가”와 같은 계획을 세우고, 하위 정책은 “로봇 팔을 어떤 각도로 움직이고 손가락을 어떻게 조작할 것인가”를 수행하는 식입니다​[medium.com]. 상위 정책이 큰 그림을 그리면, 하위 정책이 세부 동작을 실행하는 구조인 ..

세계 최대 EV 각축장, 2025 상하이 모터쇼 개막: 4월 23일 개막한 2025년 상하이 국제 모터쇼에는 중국과 해외의 70여 개 자동차 브랜드가 100여 종의 신차를 선보이며, 세계 최대 전기차 시장인 중국에서 한층 치열해진 경쟁을 보여주었다​reuters.com. BYD, 지리자동차 등 중국 업체들이 주도적으로 신모델을 공개했고 폭스바겐, 닛산, 토요타, GM 등 외국 업체들도 전기차 신기술로 눈길을 끌었다​reuters.com.테슬라 등 주요 외국 업체 불참, 중국 EV 독무대: 올해 상하이 모터쇼에는 테슬라를 비롯해 현대차, 람보르기니, 재규어랜드로버, 폴스타 등 약 15개 유명 브랜드가 불참하며 중국 전기차 업체들의 독무대가 되었다​scmp.com. 업계에서는 이들 업체의 불참이 중국 시장 ..

미국 정부, 자율주행차 안전 규제 완화 발표 (4월 24일) – 미국 도로교통안전국(NHTSA)이 일부 자율주행차의 안전기준 면제와 사고 보고 의무 완화 등을 발표했습니다. 이를 통해 자율주행차 상용화 속도를 높이려는 조치로, 해당 소식에 테슬라 주가가 약 10% 급등했습니다​reuters.com. 일론 머스크 테슬라 CEO는 로보택시 상용화 의지를 밝혔으며, 미 교통부 장관은 “자율주행차 경쟁에서 중국을 앞서야 한다”고 강조했습니다​reuters.com.테슬라, 로보택시 계획 재확인 – 오스틴 출시 임박 (4월 24일) – 테슬라는 1분기 실적 발표에서 올해 6월까지 미국 텍사스주 오스틴에 로보택시 서비스를 출시하겠다는 기존 일정을 재확인했습니다​reuters.com. 초반에는 모델 Y 차량에 자율주행..

수백만 대 차량 플릿과 베타 테스트• 테슬라는 이미 전기차 시장 선도기업으로서 방대한 차량 보급량을 자랑하며, 이들 차량이 주행하면서 생성하는 실도로 영상·센서 데이터를 수집해 클라우드로 전송합니다.[1][2]• FSD Beta 프로그램은 이 데이터를 기반으로 OTA 업데이트를 계속 실시하며, 운전자들 역시 “실험적 기능”이란 경고를 받고서 사용하게 됩니다. 이때 발생하는 주행 로그는 다시 테슬라가 받아 네트워크를 개선하는 데 활용합니다.자동 라벨링 & 섀도우 모드• 대규모 데이터 라벨링에는 AI 기반 자동 라벨링 시스템이 사용되고, 사람은 검수·보정만 담당해 효율을 높입니다.• 테슬라는 “섀도우 모드(Shadow Mode)” 방식으로, 새로운 모델을 실제 도로에서 운전자 모르게 병행 평가하고, 구형 모..

1. 알리바바, AI 슈퍼 비서 앱 Quark 신버전 공개발표일: 2025년 3월 14일출처: 알리바바클라우드 커뮤니티 (Alibaba Cloud Community)요약: 알리바바는 자사 대규모 AI 모델 **“Qwen”**을 탑재한 Quark 애플리케이션의 신규 버전을 출시했습니다. 이 앱은 챗봇, 심화 분석, 과제 실행 등 고도화된 AI 기능을 하나로 통합한 종합 AI 비서로, 2억 명이 넘는 중국 사용자들의 학술 연구부터 문서 작성, 이미지 생성, 프레젠테이션, 의료 진단, 여행 계획까지 일상∙업무 분야 전반에 걸쳐 다양한 작업을 지원합니다​alibabacloud.com​.관련 링크: 알리바바 Quark 출시 소식​alibabacloud.com2. 중국 스타트업 Manus, 정부 지원 및 알리바바 ..

예를 들어, “사용자의 질문에 답하기 위해 외부 지식 검색 → 답변 제공”이라는 단순한 시나리오를 langgraph로 구현한다고 가정해봅시다. 1. 입력 노드: 사용자의 질문 접수2. LLM Node(분석): 질문을 LLM에 전달하여 질의 의도를 파악하고, 필요한 정보 타입을 결정3. Tool Node(검색): LLM 결과를 바탕으로 외부 검색 API 호출, 관련 문서 또는 데이터 추출4. LLM Node(응답 생성): 검색 결과와 질문을 종합하여 최종 답변 생성5. 출력 노드: 사용자에게 답변 반환이렇게 노드를 선형으로 구성하거나, 사용자의 추가 요청에 따라 반복 호출(루프)하거나, 결과에 따라 경로를 바꾸는 분기(조건문)도 넣을 수 있습니다. langgraph는 이러한 복잡한 흐름을 시각적/구조적으로..