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Open Deep Search: 독점 AI 검색과 오픈소스 간의 격차 해소핵심 요약LLM(대규모 언어 모델) 분야에서는 폐쇄형과 오픈소스 사이의 격차가 크지 않습니다(GPT-4와 DeepSeek R1을 생각해보세요). 하지만 고급/에이전틱/AI 검색 분야에서는 폐쇄형과 오픈소스 사이에 엄청난 격차가 존재합니다(Gemini나 Perplexity와 비교할 만한 오픈소스 옵션이 거의 없습니다).이번 작업에서 Sentient Research는 이 격차를 해소합니다. Open Deep Search(ODS)를 공개하며, 이는 독점 AI 검색 솔루션과 오픈소스 대안 간의 성능 격차를 줄이는 오픈소스 에이전트 프레임워크입니다. ODS는 폐쇄형 AI의 제약을 없애고 독점 솔루션의 성능과 동등하거나 종종 그 이상의 성능을..

AI 2025. 10. 15. 20:23

1. OML (개방, 수익 창출, 충실한 AI) 소개: 핵심 요약AI 모델 배포의 근본적인 문제현재 AI 모델이 사용자에게 배포되는 방식에는 두 가지 주요 패러다임이 있으며, 이들은 모두 중대한 한계를 가지고 있습니다 .패러다임작동 방식장점단점폐쇄형 API 서비스OpenAI의 GPT나 Anthropic의 Claude처럼, 모델 실행이 중앙 집중식으로 관리됩니다 .모델 소유자가 완벽한 통제력, 수익화, 안전 조치(예: 콘텐츠 검열)를 유지할 수 있습니다 .독점화, 사생활 침해 우려가 크고, 사용자는 모델 동작을 검증하거나 운영 독립성을 유지할 수 없습니다 .오픈 웨이트 배포Meta의 Llama 시리즈처럼, 모델 가중치를 공개하여 사용자가 다운로드 후 로컬에서 실행할 수 있습니다 .투명성, 로컬 실행, 수정..

AI 2025. 10. 14. 00:27