이 에피소드에서는 진행자와 게스트들이 그동안 배운 최고의 새해 결심과 삶의 해킹을 공유합니다. 이들은 개인적인 경험을 바탕으로 한 실용적인 조언을 제공하며, 특히 지속 가능한 목표 설정과 일상에서의 작은 변화가 장기적인 성공에 어떻게 기여할 수 있는지를 강조합니다. 예를 들어, 'Ninja Creamy'를 사용하여 건강한 아이스크림을 만드는 방법이나, 'Uber Black XL'을 통해 특별한 경험을 만드는 방법 등이 소개됩니다. 또한, 목표 달성을 위한 심리적 접근법과 기술적 도구의 활용법도 논의됩니다. 이들은 또한 목표 설정의 중요성과 이를 달성하기 위한 구체적인 방법을 설명합니다. 예를 들어, '75 Hard' 프로그램의 변형을 통해 지속 가능한 습관을 형성하거나, 'Socratic Method'를 사용하여 타인의 의견을 이해하고 설득하는 방법을 제안합니다. 이러한 접근법은 개인의 성장과 목표 달성에 있어 중요한 통찰을 제공합니다.

NVIDIA와 같은 기업들은 데이터 센터 확장과 AI 발전을 위해 막대한 투자를 하고 있다. NVIDIA는 빠른 칩 생산과 네트워킹 기술을 통해 시장에서 우위를 점하고 있으며, 이는 Mellanox 인수를 통해 강화되었다. AI 모델의 발전은 데이터와 파라미터의 최적 비율을 찾는 것이 중요하며, 데이터가 부족할 경우 모델 크기만 키우는 것은 한계가 있다. 그러나 비디오 데이터와 같은 미활용 데이터가 많아 여전히 성장 가능성이 있다. 또한, AI 모델의 추론 시간 계산은 더 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 하며, 이는 더 많은 메모리를 요구한다. 이러한 변화는 메모리 시장에도 영향을 미치고 있으며, SK 하이닉스와 같은 기업들이 고성능 메모리 생산을 늘리고 있다. AI와 데이터 센터의 발전은 계속될 것이며, 이는 관련 산업의 성장을 촉진할 것이다.

2024년 열린 모델의 발전은 놀라운 속도로 진행되었으며, 다양한 새로운 모델들이 등장했습니다. 구글의 Gemma, Cohere의 Command R, 알리바바의 Quen, DeepSeek 모델, LLM360, DCLM, Allen Institute의 OLMO 등이 그 예입니다. 이러한 발전은 연구와 AI 구축에 있어 열린 모델의 중요성을 강조하며, 특히 연구자들에게는 모델링, 평가, 추론, 기계적 해석 가능성 연구에 필수적입니다. 그러나 열린 모델 연구는 자금, GPU 및 데이터 세트 접근성, 규제 논쟁 등 여러 도전에 직면해 있습니다. 2024년에는 첫 번째 오픈 소스 AI 정의가 도입되었으며, 이는 소프트웨어 오픈 소스의 핵심 원칙을 충족합니다. 그러나 데이터 접근성 문제는 여전히 해결되지 않았습니다. 데이터 접근성의 감소는 특히 폐쇄형 연구소에 유리하게 작용하며, 새로운 플레이어에게는 불리한 상황을 초래합니다. AI의 위험성을 과장하는 로비 활동도 문제로 지적되었습니다. 열린 모델의 안전성을 보장하기 위한 노력도 계속되고 있습니다.