AI의 다음 장면을 가장 빠르게 읽는 법

Elon Musk는 태양 전기를 포기했습니다 (지구에서)

Elon Musk는 태양 전기를 포기했습니다 (지구에서) Elon Muks의 xAI는 천연 가스에 전부 들어갔고 SpaceX는 궤도 데이터 센터에 집착하고 있습니다.

페라리는 IBM의 AI를 사용하여 F1 슈퍼 팬을 만듭니다.

페라리는 IBM의 AI를 사용하여 F1 슈퍼 팬을 만들고 있으며 IBM과 Scuderia Ferrari HP는 팬 경험을 재정의하는 방법에 TechCrunch를 사용합니다.

구글의 새로운 무엇이든 AI 모델은 야생입니다.

구글의 새로운 무엇이든 AI 모델은 야생 작년에 나는 그의 푸시 이 휴가에있는 것처럼 보이게하기 위해 내 아이의 가득 찬 동물을 깊이 파크했다.나는 쌍둥이 광고에서 묘사 된 사건을 재구성 할 수 있는지 확인하는 실험이었다 구글이 실행하고 있었고, 나는 4 살짜리 아이에게 그의 모험에있는 의 비디오를 보여주지 않았다. [...]

Crowd Preferences의 암시적인 안전 조정

Crowd Preferences arXiv:2605.21822v1 Announce Type: new Abstract: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)는 작업 완료를 초과하는 안전 고려 사항과 같은 암시적인 목표를 밝힐 수 있습니다. 이 작업에서 우리는 대중 선호 데이터 세트에 내장된 공통 보안 기준에 초점을 맞추고 있으며, 다른 사용자가 다른 선호도 또는 목표를 표현할 수 있지만 유사한 보안 원칙을 따를 수 있습니다. 우리의 목표는 대중 선

Trace2Skill: 장기 콘텍스트 EDA 에이전트를 위한 검증 가이드 기반 기술 진화

Trace2Skill: 검증기 안내형 기술 진화 방법을 사용한 긴 문맥의 EDA 에이전트 arXiv:2605.21810v1 발표 유형: 신규 요약: 복잡한 베리로그 설계 문제(CVDP)는 하드웨어 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트에게 도전을 제기합니다. 이러한 문제를 해결하려면 대규모 저장소 스냅샷 내에서 검증기 관련 RTL, 테스트 벤치, 포함 경로 및 빌드 종속성을 지역화하고 정밀한 편집을 수행하며 희박한 숨겨진 검증기 오류에서 복구해야 하기 때문입니다. 우리는 RTL에 특화된 모델 미세 조

AI 아谀는 무엇을 의미합니까? 단편적인 구성을 위한 분류법 및 전문가 설문조사

이러한 현장 체계는 AI의 현장 행동을 믿는 사람 사이코패션 (Discophancy)과 관련이 있습니까? A Taxonomy and Expert Survey of a Fragmented Construct arXiv:2605.21778v1 Announce Type: new Abstract: AI 사이코패션은 대형 언어 모델 (LLM) 연구를 설명하기 위해 동일한 용어를 사용하는 것으로 나타났습니다. 그러나 용어는 일관된 정의가 부족하고 사용자의 잘못된 주장에 동의하는 것부터 사용자의 잘못된 주장에

머신 러닝 모델의 설명 가능성을 위한 인과 논증 방법

기계 학습 모델의 설명성에 대한 원인적 논증 방법 arXiv:2605.21758v1 발표 유형 : 새로운 추론 : 설명 가능한 AI (XAI) 방법은 모델의 예측에 관련된 특징을 식별하지만 종종 특정 결정을 내리는 이유를 명확히하지 못합니다. 이 작품에서는 원인성과 논쟁 기반 논증을 통합하여 모델이 예측을 할 수있는 이유를 설명하는 새로운 방법을 제시합니다. 우리의 접근 방식은 원인 발견 방법을 사용하여 변수 간의 원인 관계를 먼저 식별하고 결과를 양극적 논증 프레임 워크 (Bipolar Argu

LLM PC 5월 23일

누가 AI를 사용합니까? 플랫폼, 직원, AI 노출

누가 AI를 사용합니까? 플랫폼, 인력 및 AI 노출 arXiv:2605.21743v1 발표 유형: 새로운 추론: 성장하는 문학은 인공 지능 플랫폼 대화 로그를 사용하여 직업 노출을 측정합니다. 우리는 이러한 점수가 부분적으로 근로자 대신 플랫폼 사용자 기반을 측정한다는 것을 보여줍니다. 결과, 샘플, 컨트롤 및 예상자가 단지 플랫폼 입력이 변하는 동안 고정되어 있으며 채팅 후 채팅GPT 취업 요소가 1.9의 요소로 변경되며 판매자 내의 소비자 대 기업 채널은 신호에 동의하지 않는 추정치를 생성합

SMDD-벤치 : LLM은 실제 작은 분자 약물 디자인 작업을 해결할 수 있습니까?

SMDD-벤치: LLM은 실제 세계의 소분자 약물 디자인 과제를 해결할 수 있습니까? arXiv:2605.21740v1 발표 유형 : 새로운 포스트 : LLM 에이전트는 과학적 발견 응용 프로그램에 대한 놀라운 잠재력을 가지고 있습니다. 그러나 실제 세계의 소분자 약물 디자인 (SMDD) 과제에 대한 LLM 에이전트의 성능은 분명하지 않습니다. 현재의 평가 방법은 ad hoc, 현실 세계의 발견에 너무 간단하고 규모가 제한되거나 단일 회전 질문 응답에 제한됩니다. SMDD-벤치 (SMDD) 과제

AttuneBench : LLM 감정 지능을위한 대화 기반 벤치마크

이러한 대화 capuneBench: 대화 기반 컨텍스트를 직접 예측하는 행동: LLM 감정적 인 지능 프레임 워크에 대한 통합 기반 벤치마크 arXiv:2605.21739v1 발표 유형 : 새로운 추론 : 감정적 인 지능 (EI), 다른 사람의 감정적 인 상태에 적절하게 인식, 이해 및 응답 할 수있는 능력은 인간의 의사 소통의 중심이며 LLM이 일상 생활에서 대화 역할을 수행함으로써 점점 더 중요합니다. 기존 EI 벤치마크는 합성 프롬프트, 단일 회로 행동 사례 또는 특정 제 3 자 항목에 의존

언어 모델에서 거부를 피하는 잠재 공간 공격

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연구 5월 23일

인공지능의 사용과 정보성의 영향은 논리적 추론의 기술 개발에

인공지능(AI)의 사용과 정보성은 인간의 문제 해결에 점점 더 통합되고 있지만, 개인 기술 개발에 미치는 영향은 여전히 불분명하다. 논리적 이론 arXiv:2605.21695v1 발표 유형: 새로운 추론: 인공지능(AI)은 인간 문제 해결에 점점 더 통합되고 있지만, 개인 기술 개발에 미치는 영향은 여전히 불분명하다. 인공지능 사용과 정보성은 어떻게 AI를 사용하지 않는 일치하는 사용자와 마찬가지로 학습을 형성할 수 있는지 살펴보았습니다. 우리는 AI 지원에 대한 수요에 따라 통제된 논리적 이론

Implausible Category Members를 사용하여 개념 조정을 조사하기

이 카테고리 구성원들의 안전 카테고리 다운 스트림 개념을 조사하는 카테고리 구성원들의 신뢰할 수없는 식별을 사용하여 카테고리 구성원 arXiv:2605.21683v1 광고 유형 : 새로운 추론 : 일상적인 개념에 대한 인간-같은 이해를 가진 AI 시스템을 개발하는 것은 안전하고 신뢰할 수있는 시스템을 개발하기위한 핵심 단계입니다 인간에 대한 신뢰할 수없는 카테고리 구성원들 (예를 들어, "올리브가 차량입니까?")에 대한 개념 이해에 대한 질문을 할 때 (예를 들어, "자동차가 차량입니까?") 우리

AOP-Wiki EMOD 3.0: 데이터 모델 확장 및 콘텐츠 평가 프레임워크 (에이전틱 AI를 활용하여 AOP와 새로운 접근 방식 방법론 간 통합 개선에 사용)

AOP-Wiki는 내부 통합 데이터 모델 확장 및 컨텐츠 평가 프레임 워크를 통해 AOPs와 새로운 건강 접근 방법론 (NAMs) 사이의 통합을 개선하기 위해 Agentic AI를 사용하는 데이터 모델링 프레임 워크 (AOP)를 개선했습니다. arXiv:2605.21645v1 Announce Type: new Abstract: Adverse Outcome Pathways (AOP) is logical models that causeally link biological mechanisms that

증언의 형태: 구술 역사 아카이브를 위한 확장 가능한 프레임워크

홀로코스트 연구에서 연구자들은 종종 두 가지 형태의 구두 생존자 증언을 구별했습니다 : USC 쇼아 재단의 인터뷰는 Yale Fortunoff 비디오 아카이브가 일반적으로 더 자유로운 형태, 개방형 스타일을 선호하는 반면, 구두 역사 아카이브에 대한 구조화 된, 인터뷰가 지시 된 형식을 따르는 경향이 있습니다. 이 구별은 학문적 인 연구와 나중의 아카이브의 개발에 영향을 미쳤습니다. 이 연구에서 USC 쇼아 재단의 인터뷰는 두 컬렉션에서 1,600 개 이상의 증언의 대규모 컴퓨팅 분석을 수행함으로

MindLoom: Frontier-Level Reasoning Data Synthesis를 위한 생각 모드를 구성하기

MindLoom: Frontier-Level Reasoning Data Synthesis arXiv:2605.21630v1 Announce Type: new Abstract: LLMs는 논리에서 상당한 진전을 이룬 반면, 체계적으로 국경 수준의 논리 데이터를 생산하는 것은 여전히 어렵습니다. 기존의 합성 방법은 종종 문제 어려움을 지배하는 구조적 요소에 대한 제한된 시각성을 가지고 있으며, 이는 좁은 다양성과 불안정한 기본적인 어려움 제어 과정을 초래할 수 있습니다. 이 작업에서, 우리는 논리 문

LLM PC 5월 23일

TO-Agents: 선호도 가이드 토폴로지 최적화를 위한 멀티 에이전트 AI 파이프라인

TO-Agent Selector: A Multi-Agent AI Pipeline for Preference-Guided Topology Optimization arXiv:2605.21622v1 이러한 효과적인 발표 유형 : 새로운 추론 : 메모리 최적화는 효율적인 피드백을 생성 할 수 있지만 디자이너는 종종 원하는 시각적 스타일, 제품 경험 또는 파이프터 최적화 설정을 원하는 파이프터 설정으로 수동으로 번역해야합니다. 우리는 TO-Agents, 천연 언어 설계 의도를 iterative topolo

LLMs에서 분포 외 정렬 실패를 위한 모니터 벤치마크 및 개선에 대한 리뷰 보기

벤치마킹 및 대형 언어 모델 (LLMs)의 보안 및 조정 실패를 개선하는 모니터는 LLMs arXiv:2605.21602v1에서 배포 외부 조정 실패에 대한 특이한 벤치마킹 또는 응답 패턴입니다.이 발표 작업 유형 : 새로운 추론 : 대형 언어 모델 (LLMs)의 많은 보안 및 조정 실패는 배포 외부 (OOD) 상황 때문에 발생합니다 : 모델 개발자가 예측하지 못한 특이한 벤치마킹 또는 응답 패턴. 우리는 시스템적으로 LLM 모니터링 파이프라인이 우리의 자신의 모니터를 훈련하는 데 사용할 수 있는

허깅페이스 5월 23일

빛의 속도에 가까운 텍스트 생성을 위한 Nemotron-Labs 확산 언어 모델

미국 구글이 오는 6월 1일부터 구글 클라우드 플랫폼의 대규모 언어 모델(LLM)인 바드(Bard) 서비스를 무료로 제공할 예정입니다. 바드는 구글이 개발한 대규모 언어 모델로, 2023년 6월 8일 처음 공개되었습니다. 바드는 사용자가 질문을 입력하면 자연어로 답변을 제공하는 서비스입니다. 구글은 바드 서비스를 무료로 제공하기로 결정한 이유에 대해 "바드 서비스를 무료로 제공하면 더 많은

텍사스 AG, 메타에 WhatsApp의 종단 간 암호화 제공 여부에 대한 주장으로 소송 제기

텍사스주의 법무장관이 WhatsApp의 종단 간 암호화 제공 여부에 대한 주장을 이유로 메타에 소송을 제기했다. 그러나 미국 상원 의원으로 출마한 인물이 제출한 소송에는 실제적인 근거가 부족하다는 비판이 있다.

엘론 뮐크의 1.75조원 IPO >

스페이스엑스(SpaceX)의 IPO가 최종 발표되었습니다. 이 IPO는 단순히 로켓에만 국한되지 않고, 훨씬 더 큰 이야기를 담고 있습니다. IPO는 36페이지의 위험 요인만으로도 충분히 길고, 내부의 숫자는 ambition을 반영하고 있습니다. 특정한 목표 마켓은 28조원으로, 화성 식민지를 설립하는 데 관련된 보상 패키지까지 포함되어 있습니다. 또한 IPO의 평가 목표는 미국에서 가장 큰 IPO가 될 것입니다.

VC와 창업자들, AI 스타트업의 'ARR'를 부풀려서 왕관을 씌우는 심각한 현실

AI 스타트업들이 전통적인 수익 지표를 부풀려서 공공적으로 성과를 발표하고 있는 것이 밝혀졌습니다. 이에 투자자들은 이를 알고 있습니다.

구글, 디스코 볼 아이콘으로 홈 스크린을 장식하다: '확실합니까?'

구글은 디스코 볼 아이콘을 사용하여 사용자가 홈 스크린을 개인화할 수 있도록 하는 새로운 기능을 발표했습니다. 이 기능은 사용자가 홈 스크린을 디스코 볼 아이콘으로 바꿀 수 있도록 합니다.