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최신 기사

산업 6월 8일

WWDC 2026: 시리 대대적인 리뉴얼부터 애플 인텔리전스까지 iOS 27 출시 예고

애플 WWDC가 곧 열립니다: 다음에 무엇을 기대할 수 있을까요. WWDC는 개발자들을 위한 애플의 주요 행사로, 새로운 기술과 제품을 선보입니다. 올해 WWDC에서는 애플의 대규모 언어 모델(LLM)과 인공지능(AI) 기술에 대한 새로운 발전을 기대할 수 있습니다. 애플은 WWDC에서 iOS, iPadOS, watchOS, tvOS와 같은 운영 체제에 대한 새로운 업데이트를 발표할 것으로

산업 6월 8일

마이크로소프트의 인공지능 책임자 "초인공지능은 가까워졌지만 직장을 빼앗기지 않을 것

오늘은 마이크로소프트 AI의 CEO인 무스타파 수레이만과 함께 이야기를 나누고 있습니다. 오늘의 소개는 짧게 유지하겠습니다 - 저는 이번 주 내내 아내의 가족 농장에서 근무 중입니다. 영상에서 보실 수 있듯이, 하지만 오늘의 에피소드는 정말 뜨거운 내용이 많습니다. 무스타파의 새로운 [...]

산업 6월 8일

에이마존이 AI로 생성하는 맞춤형 소품을 출시합니다.

아마존은 알렉사(Alexa)로 쇼핑(Alexa for Shopping)을 사용하여 티셔츠, 물병, 후디 등 제품에 AI가 생성한 디자인을 적용할 수 있는 인쇄 요구 특성을 확장하고 있습니다. 고객들은 텍스트 프롬프트를 사용하여 이미지를 생성한 다음 그 이미지를 인쇄할 수 있는 비어 있는 물건에 적용하여 아마존에서 판매할 수 있습니다. 그들은 그 디자인의 링크를 다른 사람과 공유하여 다른 사람

산업 6월 8일

AI가 아직 완전히 도래하지 않은 미래를 위해 CEO들은 일자리를 감축하고 있습니다. productivity gain은 증명하기 어려운 점이 있어 AI로 인한 일자리 파괴의 위기는 실증할 수 있는 데이터가 없다는 것입니다.

CEO들은 인공지능(AI) 기반 해고가 증가할 것이라고 예상하고 있지만 경제 데이터는 더 복잡한 그림을 그려내고 있다. 기업들이 먼저 유니언급 직원을 해고하고 인공지능이 실질적인 생산성 향상을 증명하기 전에 그렇게 하는 것이다.

에이전트 6월 8일

오픈스킬: 오픈월드 자가 진화기능을 위한 LLM agent

Self-evolving agent는 배포 후 적응이 필요하지만 기존 접근법은 사용 가능한 학습 루프를 가정합니다. 예를 들어, 가르친 기술, 성공적인 경로, 또는 검증기 신호 등이 있습니다. 그러나 실제-world 배포는 이러한 것 중 하나도 제공하지 않을 수 있습니다. 그 대신, 작업 지시만 제공합니다. 이 연구에서는 agent가 지시만으로 스스로 기술과 검증 신호를 학습하는 open-w

AI 모델 6월 8일

각도-노름 분해를 통한 활성화 조정의 기하학적 설명

선형 활성화 조정은 언어 모델의 행위성을 간단하고 경험적으로 효과적으로 제어하는 방법으로 인기가 늘어났습니다. 최근, 첨가적 조정이 제한점을 보완하기 위해 구체 방향을 제안했습니다. 이 방법은 숨겨진 상태 norm가 개념 관련 정보를 포함하지 않는다는 가정에 의해 мот이브되었습니다. 그러나 본 연구에서는 이 가정에 대한 새로운 시각을 제시했습니다. 우리는 개념 방향과 토큰의 각도 지향성 간

연구 6월 8일

물리적 인공지능의 백업 반응: AEGIS

장기간 로봇 조작은 점진적으로 실패한다: 하나의 잘못된 단계가 상태를 저하하고 정책은 회복할 수 없는 계곡으로 빠진다. 실패는 종종 발생하기 전에 눈에 띄운다. 우리는 AEGIS (활성화 프로브 이른 경보, 게이트드 인페런스 Switching)라는 선택적 승진 방법을 소개한다. 이 방법은 약한 정책의 고정 활성화에 가벼운 프로브를 사용하여 아직 행동할 수 있는 시기에 위험한 단계를 감지한다.

AI 모델 6월 8일

AI 트레이닝 동적을 연구하는 과학 : 포스트 제작에서만 해결하는 것만은 아니야

AI에 대한 과학적 이해는 무엇을 의미할까요? 모델은 정적인 물체가 아니라 시간이 지남에 따라 데이터, 목표, 아키텍처, 최적화 동적에 의해 형성되는 과정의 순간적인 사진입니다. 그러나 AI 연구에서는 모델을 고정된 물체로 간주하고 훈련 후 행동을 분석하기보다 왜 그들이 발생하는지 물어보지 않습니다. 이 논문은 AI에 대한 과학이 후행적 보완을 넘어서 훈련 동적이 모델 행동을 생성하는 데 관

AI 모델 6월 8일

CARVE-Q: 양자 제안, 클래스적으로 인증된 인터랙티브 드라이브 리퍼어

자동차 제어에 대한 검토와 veto(차량 제어를 거부) 이후의 문제는 단순히 안전한 조작이 불가능한지 여부가 아니라, 차량 제어를 거부한 상호작용이 법적, 감사 가능한, 책임을 부여 받은修리(수리)를 허용하는지 여부를 결정해야 한다. 예측과 게임 이론 기반 계획자는 합리적인 협력을 제안할 수 있지만, 수리(수리)가 어려운 규칙, 우선 순위, 비용 배분 및 이고(ego, 나) fallback(

에이전트 6월 8일

전략적 공격 선택이 주관적 인공지능 제어 평가에서 안전성을 현실적으로 감소시킨다.

공격자가 전략적으로 공격할 때를 선택하는 공격자는 무작위로 공격하는 공격자보다 훨씬 더 어려운 경우를 잡을 수 있다. AI 제어는 미래에 쓸 수 있는 AI agent를 신뢰할 수 없는 weaker monitor와 한정된 human audit 예산의 감독하에 배포하는 안전 프레임워크이다. 제어 평가는 이러한 프로토콜을 검증하기 위해 red-team 공격 정책을 blue-team monitor와

AI 모델 6월 8일

crowd 수집된 수학 연구 토론 데이터셋

대규모 언어 모델(LLM)은 수학적 추론에서 상당한 진전을 이루었지만 기존 벤치마크는 일반적으로 완전한 답변, 단계별 해결책, 또는 완전한 증명과 같은 잘 정의된 문제를 평가한다. 그러나 그들은 협력적 개방형 문제 해결을 포착하지 못한다. 참여자들은 부분적인 논증을 제안하고 이전 단계의 오류나 빈칸을 식별하고 결함 있는 추론을 修復하고 점진적으로 증명에 incremental contribut