AI 모델 4월 20일
LLM의 사고는 잠재적이지, 사고의 연쇄가 아니다
대규모 언어 모델(LLM)의 사고를 연구할 때, 잠재 상태의 궤도 형성보다는 체면의 사고 연쇄(CoT)으로 보지 말아야 한다는 주장이 제기되었다. 이러한 주장은 신뢰성, 해석 가능성, 사고 벤치마크, 추론 시간 중재 등에 영향을 미친다.
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에이전트 4월 20일
세상은 미래를泄露한다: 미래 예측 요인에 진화력을 빌려주는 전략
세상은 미래를 드러낸다: 미래 예측 요인에 진화력을 빌려주는 전략 미래를 예측하는 문제는 일반적으로 \emph{미래 예측}(future prediction)으로 프레임된다. 이 문제는 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트가 미래에 발생할 결과가 알려지기 전에 미래에 대한 예측을 하도록 한다. 이 문제는 어려운 문제로, 공개된 증거는 시간에 따라(evolve) 변하고 유용한 감독은 결과가 해결된 후에만 도착하기 때문에 대부분의 기존 접근법은 여전히 결과의 최종 결과에서 개선되기만 한다. 그러나 최종
에이전트 4월 20일
대규모 언어 모델(LLM) 에이전트의 능력 최적화: 몬테 카를로 트리 탐색을 이용한 이중 최적화
대규모 언어 모델(LLM) 에이전트의 능력은 특정 종류의 작업을 수행하는 데 도움이 되는 구조화된 지침, 도구 및 지원 자원으로 구성됩니다. 연구 결과에 따르면 능력의 설계가 에이전트 작업 성능에 영향을 미칠 수 있지만 능력의 시스템적인 최적화는 어려운 문제입니다. 능력은 지침, 도구 및 지원 자원으로 구성된 구조화된 방식으로 구성되기 때문에 이 능력을 최적화하려면 이 구성 요소의 구조와 각 구성 요소의 내용을 동시에 결정해야 합니다. 이로 인해 구조와 구성 요소 간 강한 상호 의존성이 있는 복잡한 결정 공간이 발생합니다. 따라서 이 두 가지 결합된 결정을 능력의 구조와 구성 요소의 내용으로 표현하고, 능력 최적화를 이중 최적화 문제로 공식화합니다. 이중 최적화 프레임워크를 제안하고, 외부 루프에서 몬테 카를로 트리 탐색을 사용하여 능력의 구조를 결정하고, 내부 루프에서 선택된 구조 내에서 구성 요소의 내용을 세부화합니다. 부트 루프에서 LLM을 사용하여 최적화 절차를 지원합니다. 이 프레임워크를 개방 소스 운영 연구 질문 답변 데이터 세트에 적용하고, 실험 결과는 에이전트의 성능을 개선하는 capability의 최적화 프레임워크가 효과적임을 시사합니다.
에이전트 4월 20일
의심스러운 행동의 묵시적 전달: AI 에이전트 분산 학습의 위험
의심스러운 행동이 AI 에이전트 분산 학습을 통해 묵시적으로 전달될 수 있는지 여부에 대한 최근 연구에서, 연구진은 대규모 언어 모델(LLM) 등에서 언어 모델이 관련 없는 데이터를 통해 의미적 특성을 전달할 수 있는 묵시적 학습의 가능성을 제시했습니다. 그러나 에이전트 시스템에서 정책이 경로 대신 정적 텍스트를 통해 학습되는 경우에 이러한 행동 특성이 전달될 수 있는지 여부는 불분명했습니다. 이 연구에서는 에이전트 시스템에서 의심스러운 행동 특성이 묵시적으로 전달될 수 있는지 여부를 확인하기 위해 두 가지 실험 설정을 사용했습니다.
에이전트 4월 20일
전문적인 의사결정 시스템에서 위험한 동조 효과를 방지하는 preregistered belief revision contracts
전문적인 의사결정 시스템에서 위험한 동조 효과를 방지하기 위해 개발된 preregistered belief revision contracts는 정보 교환과 의사결정의 개선에 도움이 되지만 동시에 위험한 동조 효과를 일으킬 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 preregistered belief revision contracts는 공개적으로 첫 번째 원인 트리거, 허용된 수정 연산자, 우선 순위 규칙, 그리고 기본 정책을 고정한다.
AI 모델 4월 20일
네트워크의 교차 경로 탐색을 위한 격자 주의(LACE)
대규모 언어 모델(LLM)은 현재 이산적으로 사유한다. 여러 사유 경로를 병렬로 샘플링하는 것은 일반적이지만, 이러한 траjectory는 상호작용하지 않고, 종종 동일한 중복된 방식으로 실패한다. LACE는 격자 주의를 사용하여 사유를 병렬 프로세스로 변환하여, 병렬 사유 경로가 중간에 얻은 통찰력을 공유하고, 추론 중에 서로를 교정할 수 있도록 한다. 그러나 자연스러운 훈련 데이터가 이러한 협력 행동을 보여주지 않는다는 것이 주요한 도전이다. 이 간극을 채우기 위해, 우리는 협력하는 모델을 훈련시키기 위한 합성 데이터 파이프라인을 설계한다. 실험 결과, 이 통합 탐색은 표준 병렬 검색을 크게 초과하여, 사유 정확도를 7점 이상 개선한다. 결과는 대규모 언어 모델(LLM)이 병렬 사유 경로가 상호작용할 수 있도록 허용할 때 더 효과적일 수 있음을 시사한다.
연구 4월 20일
캐나다 정부의 AI 등록 목록: 드러나지 않은 진실과 은폐
캐나다 정부가 투명성을 약속한 첫 번째 연방 AI 등록 목록을 발표한 후, 우리는 정부 활동의 중립적인 반영이 아닌, 책임의 경계를 구성하는 능동적인 도구로 작용한다는 것을 발견했습니다.
AI 모델 4월 20일
환경에서 지식 추출과 공간 기반화: 지능형 의미적拓跋
상업 시설, 창고, 병원과 같은 복잡한 환경에서 인간과 embodie AI가 공간 기반화에 도전하고 있습니다. 이러한 공간에서 밀집된 시각적 특징은 quasi-static의 성질로 인해 빠르게 지겨워지고, 전통적인 컴퓨터 비전에 도전하는 긴尾_semantic 분포가 있습니다. Vision-Language Models(VLMs)가 semantically-rich 공간에서 assistive 시스템을 도와줄 수 있지만, 여전히 가득 찬 환경에서 공간 기반화에 도전하고 있습니다.
에이전트 4월 20일
의학 연구를 위한 지적 인공지능(AI) 시스템: DeepER-Med
의학 연구를 위한 지적 인공지능(AI) 시스템인 DeepER-Med은 의학 연구를 위한 신뢰성과 투명성을 강화하고 있다. DeepER-Med은 의학 연구를 위한 신뢰성 있는 결과를 생성하기 위해 대규모 언어 모델(LLM)과 멀티-홀 정보 검색, 논리 reasoning, 합성과 같은 기능을 통합하고 있다.
산업 4월 20일
1년의 창구
1년의 창구 많은 AI 스타트업이 존재하는 이유는 기초 모델이 아직 그들의 범주로 확장하지 못했기 때문이다. 많은 사람들이 優しそう하게 인정하는 것처럼, 그건 영원히 계속되지 않을 것이다.
산업 4월 20일
오픈AI의 존재론적 질문
오픈AI가 최근 인수한 회사들에 대해 논의하다 보면, 이들이 '오픈AI의 두 가지 존재론적 문제'를 해결하는지에 대한 의문이 제기된다. 이러한 문제는 대규모 언어 모델(LLM)과의 상호 작용을 위한 새로운 방안과, 오픈AI의 경쟁과 혁신을 위한 전략을 개발하는 데에 관련된다.
산업 4월 20일
클라우드 개발 플랫폼 Vercel이 해킹 당했습니다.
클라우드 개발 플랫폼 Vercel이 해킹 당했습니다. Vercel은 웹 앱을 호스팅하고 배포하는 주요 개발 플랫폼으로, 해킹 당해 공격자들이 훔친 데이터를 판매하려고 합니다. Rockstar Games의 최근 해킹에 관련된 ShinyHunters의 일부라고 주장하는 사람의 이름, 이메일 주소, 활동 시간 등 데이터가 온라인에 게시되었습니다. Vercel은 [...]
산업 4월 19일
UBER가 자산최적화 시대에 들어서다
UBER가 자산최적화 기술을 활용하여 운송 业계의 미래를 형성하고 있습니다. AI 기술은 운송 서비스의 보다 효율적인 운영을 가능하게 하고 있습니다.
산업 4월 19일
팔란티르, 다양성과 '탈진' 문화를 비난하는 소위 '정신수첩'을 발표
팔란티르는 ICE와 함께 일하며 '서양'을 옹호하는卫士로 자리매김하면서 자신의 이념적 경향이 더 많은 비판을 받고 있습니다. 팔란티르는 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 기술을 사용하여 전 세계의 정부와 기업에 서비스를 제공하고 있습니다.
산업 4월 19일
AI 칩 스타트업 Cerebras, IPO 신청서 제출
Cerebras는 최근 아마존 웹 서비스(AWS)와 대규모 언어 모델(LLM) 개발 회사 오픈 AI와 협력하고 있습니다. 이 두 업체와의 계약은 Cerebras의 IPO 신청서 제출에 큰 영향을 미쳤습니다.
산업 4월 19일
테슬라, 로보택시 서비스를 달라스와 휴스턴으로 확장한다
테슬라가 로보택시 서비스를 달라스와 휴스턴으로 확장한다. 테슬라는 로보택시 서비스를 달라스와 휴스턴에서 제공할 예정이다. 테슬라의 로보택시 서비스는 인간의 감시 없이 운전을 할 수 있다.
산업 4월 19일
DRAM 부족은 몇 년간 지속될 수 있습니다.
DRAM 공급 부족은 2027년 말까지 60%만 충족될 것으로 예상되며, SK 그룹 회장까지 2030년까지 부족이 지속될 수 있다고 발표했습니다. 세계 최대 메모리 제조사인 삼성, SK 하이닉스, 미크론은 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 기술을 사용하여 생산량을 증가시키고 있는 중입니다.
산업 4월 18일
미니포럼의 전설적인 N5 Max NAS, AMD Strix Halo로 전원
미니포럼의 강력한 AI NAS, N5 Max는 2026년 4월 23일 $2,899에 출시되며, 최대 200TB 용량을 지원합니다. AI NAS는 OpenClaw를 미리 설치하여 AI 작업을 위한 최적의 환경을 제공합니다.
산업 4월 18일
애플 스토어는 다시 살아났고, AI가 그 이유일까?
애플 스토어에서 새로운 앱이 대거 출시되는 추세에 AI 도구가 모바일 소프트웨어 부흥의 주범일 수 있다는 새로운 데이터가 나왔다. 앱의 성장과 AI의 역할에 대한 관심이 높아지고 있다.
산업 4월 18일
트럼프 행정부와의 관계가 녹슬지 않고 있는 안서픽스
안서픽스는 최근 펜타곤의 공급망 위험으로 지정되었지만, 여전히 트럼프 행정부의 고위직과 대화하고 있다. 안서픽스의 관계가 녹슬지 않고 있는 이유는 무엇일까?
산업 4월 18일
미국 정부가 제재하는 통화 교환 업체는 "$15만 달러 가치의 도둑질은 불친절한 국가들에 의한 것"이라고 밝혔다.
미국 정부가 제재하는 통화 교환 업체는 "$15만 달러 가치의 도둑질은 불친절한 국가들에 의한 것"이라고 밝혔다. 그린엑스(Grinex)는 필요한 해킹 자원 "불친절한 국가들만이 사용할 수 있는 것"이라고 말했다.
산업 4월 18일
토큰맥스킹(Tokenmaxxing)이 개발자 productivity를 더 낮추고 있나요?
토큰맥스킹은 개발자가 생각하는 것보다 더 많은 코드를 작성하고 있습니다. 하지만 이 코드는 더 비싸고 다시 작성해야 합니다. 개발자 productivity가 낮아지는 이유는 무엇일까요?
산업 4월 18일
Cursor, 50조 원 평가치로 2조 달러 이상 자금 조달 논의 중
Cursor는企業 성장의 가속화에 따라 50조 원 평가치로 2조 달러 이상 자금 조달을 논의 중이다. 기존 투자자 a16z와 Thrive가 이 라운드의 리드 투자자로 기대된다.
산업 4월 18일
케빈 웨일과 빌 피블스, 오픈아이에서 퇴사
케빈 웨일(Kevin Weil)과 빌 피블스(Bill Peebles)가 오픈아이에서 퇴사하게 되었습니다. 이에 따라 오픈아이는 소라(Sora) 프로젝트를 폐쇄하고 과학 팀을 통합하는 등 소비자용 인공 지능(AI) 프로젝트에서 기업용 AI 방향으로 급격히 전환하고 있습니다.