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산업 5월 8일

기업용 AI 경쟁과 스타트업의 인수 대가

기업용 AI 기술이 대중의 관심을 끌고 있는 가운데, 스타트업과 기업들이 기업용 AI 기술을 개발하고 인수하는 경쟁이 가열지고 있습니다. Anthropic와 OpenAI가 기업용 AI 배포를 목표로 하는 새로운 합작 사업을 발표하고 SAP이 독일 AI 스타트업 Prior Labs에 10억 달러를 투자하는 등, 기업용 AI 기술을 개발하는 스타트업은 인수 대가가 될 가능성이 높아지고 있습니다.

산업 5월 8일

마이크로소프트, 오픈AI가 아마존으로 간다면 'Azure를 비난'할까봐 두려웠다

마이크로소프트가 오픈AI와 AI 파트너십을 맺기 위해 상호 협의 중이었을 때, 오픈AI가 AI 게임 봇을 개발하고 있었고, 마이크로소프트 CEO 사티아 나델라와 오픈AI CEO 샘 알트만은 서로의 우려를 공유했다. Musk v. Altman 사건의 법정 서류는 마이크로소프트 최고 경영진이 오픈AI에 투자하기 위해 들인 노력과 두려움에 대해 드러내고 있다.

도구 5월 8일

플레이스테이션, AI를 게임 제작에 도움주는 '강력한 도구'로 본다.

플레이스테이션, AI를 게임 제작에 도움주는 '강력한 도구'로 본다. Sony는 최근 금요일에 이익 발표를 통해 회사에서 AI에 대해 어떻게 생각하는지, 플레이스테이션 게임을 만드는 과정에서 AI를 평가하는 방법에 대한 많은 정보를 공유했다. 생성형 AI는 최근 큰 게임에 나타나기 시작했지만, 많은 독립 개발자들은 여전히 거부하고 있지만, Sony는 AI를 [...]

산업 5월 8일

창의력의 전설이 작은 사업체를 위해 AI를 사용한 광고를 만드는 모습

세계적인 광고업계의 아이콘들이 자신이 사랑하는 지역 사업체를 위해 함께 모여 hoạt약을 시작합니다. 그들의 목표는 지역 사업체를 위해 혁신적인 광고를 만들고, 지역 경제를 활성화하는 것입니다. 이 프로젝트는 AI 기술을 사용하여 지역 사업체에 혁신적인 광고를 만드는 새로운 방식을 보여줄 것입니다.

산업 5월 8일

당신의 의사에게 전화하도록 NEVER하게 만드는 이유

당신의 의사에게 전화하도록 NEVER하게 만드는 이유. 많은 AI 회사들이 지금 인간들이 하는 일들을 자동화하는 것처럼, Basata도 결국로는 인간의 노동을 보강하는 선과 대체하는 선을 어디에 두어야 하는지에 대한 더 어려운 질문을 직면하게 될 것입니다. 현재 founder들은 그들과 함께 일하는 행정 직원들이 그와 같은 걱정에 대해서는 걱정하지 않는다고 말합니다. 그들은 스스로를 잠식당할 것에 더 걱정하고 있습니다.

AI 모델 5월 8일

자동화된 신경심볼릭 전이: LANTERN - 경험 게이트가 있는 추론 네트워크와 함께 학습된 언어 모델을 활용한 신경심볼릭 전이

신경심볼릭 전이에서 새로운 태스크를 학습하는 속도를 높이기 위해 관련된 소스에서 지식을 활용하는 것이 목표입니다. 그러나 기존의 신경심볼릭 전이 방법들은 일반적으로手수작성된 태스크 아우토마타를 의존하고 단일 소스 태스크를 가정하며 고정된 지식 통합 메커니즘을 사용하여 소스 관련성에 따라 적응하지 못합니다. LANTERN은 이러한 제한을 해결하기 위해 다중 소스 신경심볼릭 전이를 위한 통합 프레임워크를 제안합니다. LANTERN은 3개의 구성 요소로 구성되며, 자연어 태스크 설명을 사용하여 대규모 언어 모델(LLM)으로 생성된 결정적 유한 상태 기계, 다중 소스 정책의 가중치를 이용하여 교차 태스크 유사성을 기반으로 하는 의미적 임베딩 기반 집적, 시간차 오류와 의미적 불확실성을 기반으로 하는 적응적인 교사-학생 게이트를 포함합니다. 다양한 도메인인 자원 관리, 탐색, 제어에서 LANTERN은 기존 베이스라인보다 40-60%의 샘플 효율성을 향상시키며, 잘못된 소스를 인식하는 데 강건합니다. 이러한 결과는 다중 소스, 적응적으로 가중치가 부여된 신경심볼릭 전이가 심볼릭 RL 환경에서 확장성과 강건성을 향상시킬 수 있음을 보여줍니다.

에이전트 5월 8일

의도성은 설계 결정을 위한 것: 책임 있는 인공지능 시스템을 위한 기능적 의도성 측정

인공지능 시스템이 자율적이고 목표를 지닌 행동을 더 자주 보이면서, 사용자는 시스템이 의도적 인물과 같은 방식으로 작동하는 정도를 검출하기 위한 표준화된 방법이 부족하다. 본 논문에서는 의도성이 의식이 아닌 목적, 미래지향성, 의지, 시간적 의지, 일관성으로 특징화된 행동 프로파일로 정의한다. 이러한 속성은 설계에 의존적이다: 메모리 지속성, 계획 깊이, 도구 자율성과 같은 아키텍처 선택이 시스템이 조직된 목표 추구를 얼마나 나타내는지 결정한다. 의도성이 설계에 의존적이라면, 원칙적으로 제어할 수

에이전트 5월 8일

인간이 아닌 AI가 발견한 교환-상호 작용 밀도 함수

인간이 아닌 AI가 개발한 새로운 밀도 함수 Adsorbent는 현재까지 가장 정확한 밀도 함수를 개발하는 데 있어 여전히 큰 도전 중입니다. 인간이 물리적 직관, 정확한 제약, 경험적 적합을 결합하여 수없이 많은 밀도 함수를 개발해 왔습니다. 최근 대규모 언어 모델(LLM)의 발전은 인간이 직접 설계하는 수동적 디자인 루프에 대한 체계적이고 자동화된 대안을 제공합니다. 이 보고서에서는 LLM이 진화적 역사를 안내받아 구조화된 함수 형태 변경을 제안하는 의사결정 검색 시스템을 제시합니다. 이 시스템은 함수 성능을 개선하기 위해 반복되는 계획-실행-요약 루프를 통해 함수 성능을 개선합니다. 성능을 측정하기 위해 표준 열화학 데이터 세트에 함수 매개변수를 최적화하고, 나중에 보류된 부분에 성능을 평가합니다. 가장 강력한 발견된 함수, SAFS26-a는 금본계 {\omega}B97M-V 기준에 대해 ~9%의 향상을 보입니다. 이 결과는 AI-assisted 과학의 경고적인 교훈을 제공합니다: 모델이 실제 개선 발견을 가능하게 하는 충분한 힘은 동시에 벤치마크를 게임하기 위해 불합리한 단축을 이용할 수 있습니다. 도메인 전문성은 결과를 과학적으로 기반으로 유지하기 위해 명시적으로 적용된 제약이 필수적입니다.