Datumo Platform, 그리고 AI 서비스 개발
안녕하세요, <셀렉트 다이제스트> 에디터 정인영입니다. 오늘은 저희 셀렉트스타 동료들의 이야기를 들려드리는 인터뷰 시리즈의 마지막 레터입니다. 셀렉트스타는 국내 최초이자 세계 최대 규모 AI 레드팀 챌린지를 열고, 국내 최초로 생성형 AI 신뢰성 검증 자동화 솔루션인 Datumo Platform 개발하는 등, 신뢰할 수 있는 AI를 위해 열심히 나아가고 있는데요....
![[더핑크퐁컴퍼니 X 셀렉트스타] K-콘텐츠 AI 혁신 선도 프로젝트](https://selectstar.ai/wp-content/uploads/2026/02/Asset-1.png)
[더핑크퐁컴퍼니 X 셀렉트스타] K-콘텐츠 AI 혁신 선도 프로젝트
안녕하세요, <셀렉트 다이제스트> 에디터 정인영입니다. 지난주 뉴스레터를 포함해, 3주 동안은 저희 셀렉트스타 동료들의 이야기를 들려드릴 예정이라고 말씀드렸는데요. ‘독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트’를 다룬 1편에 이어, 오늘은 ‘K-콘텐츠 AI 혁신 선도 프로젝트’에 참여한 동료들의 이야기를 들려드리고자 합니다! 아기 상어, 뚜루루뚜루-🦈 혹시 속으로...
2026 데이터바우처를 알아보자
2026년, 올해도 과학기술정보통신부와 한국데이터산업진흥원에서 데이터바우처 지원사업을 진행합니다. 그리고 셀렉트스타는 8년 연속 공급기업으로 함께합니다. 2026년 데이터바우처 지원사업 조건부터 혜택까지, 자세히 알아볼까요? 데이터바우처 지원사업이란? 데이터바우처 지원사업은 정부가 중소·벤처기업, 소상공인, 예비창업자에게 데이터 구매 및 가공 비용을 바우처 형태로 지원하는 사업입니다. 공급기업과 수행 계획을 수립하고...
독자 AI 파운데이션 모델 Q&A
안녕하세요, <셀렉트 다이제스트> 에디터 정인영입니다. 오늘은 기쁜 소식을 하나 전하고 싶은데요. 저희 셀렉트스타가 과학기술정보통신부가 주관하는 국책 과제인 ‘독자 AI 파운데이션 모델(Foundation Model) 프로젝트’의 1차 평가를 통과했습니다! 작년부터 대한민국은 기술 종속을 막고 AI 주권을 확보하기 위해 소버린(Sovereign) AI 구축에 힘써왔습니다. ‘독자 AI...
구글의 비 예측 모델, NeuralGCM
분명히 맑은 날이라고 했는데 갑자기 비가 쏟아져서 우산을 사야하나 고민했던 적, 있으시지요? 기상 예보에서 ‘비가 언제, 얼마나 올 것인가’를 맞추는 일은 전세계적으로 가장 난해한 영역으로 꼽힙니다. 구름의 형성처럼 미세한 규모에서 일어나는 복잡한 물리 현상을 전 지구 규모의 모델로 정확히 모사하는 것이...
CES 2026 현장 리포트: 글로벌이 주목한 셀렉트스타의 ‘AI 신뢰성 평가’
2026년 새해의 시작과 함께, 셀렉트스타는 세계 최대 기술 전시회 ‘CES 2026’ 참가를 위해 미국 라스베이거스로 향했습니다. 지난 1월 6일부터 9일까지 진행된 이번 전시에서 셀렉트스타는 글로벌 브랜드 ‘Datumo(다투모)’로 삼성전자 C랩 전시관 내에 부스를 마련하고, 전 세계 관람객들을 만났습니다. 이번 CES는 ‘AI를...
셀렉트스타 2026년 신년사
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학습 데이터의 편향을 줄이고 성능을 높이는 방법
얼마 전, 셀렉트스타가 세계 3대 NLP 학회 중 하나인 EMNLP 2025에 논문 세 편이 등재되었습니다! 오늘은 그 중 한 편인 <COBA: Counterbias Text Augmentation for Mitigating Various Spurious Correlations via Semantic Triples>를 살펴보고자 하는데요. COBA는 LLM 기반 텍스트 증강으로 학습 데이터의 편향을...
구글이 AI 기억력을 향상시킨 방법
소설도 쓰고 복잡한 코드도 짜는 AI지만, 여전히 극복하지 못한 약점이 하나 있었습니다. 바로 ‘너무 긴 글은 기억하지 못한다’는 점인데요. 너무 긴 글을 받은 AI는 기존 RNN의 정보 손실로 인해 앞부분 내용을 잊어버리거나, 트랜스포머의 계산 비용이 감당 못 할 정도로 올라가는...
LLM 안전성, 감이 아닌 숫자로 증명하는 법
안전한 AI의 기준은 무엇일까요? AI 구축에 집중하던 업계는 이제 검증에 집중하고 있습니다. 기술적인 개발은 상향평준화 되며 비교적 쉬워졌지만, ‘그래서 이거 진짜 배포해도 돼?’라는 질문 앞에서는 망설일 수밖에 없는데요. 안심하고 배포할 수 있는 AI는 어떤 기준으로 세울 수 있을까요? ‘써보니까 꽤 괜찮던데?’와...