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최신 기사

산업 8월 16일

AI를 희롱하기 위해 채팅봇으로 역할을 하는 것

AI 슬로프가 나를 지루하게 만들 수 있는 'Your AI Slop Bores Me'라는 서비스가 간단하면서도 뛰어난 아이디어를 가지고 있다. 이 서비스에는 '인간'과 'AI로 나대기'라는 두 가지 탭이 있다. 한 쪽에서는 요청을 입력하고, 다른 쪽에서는 답변을 제출한다. 중요한 것은 이 두 쪽 모두에 인간이 있다는 것이다. 요청은 AI가 [...]

AI 모델 8월 16일

구글 지니미(Google Gemini)의 보이는 워터마크를 끄는 방법이 나왔다!

구글은 이제 지니미와 플로(Google's AI video generator, Flow)에서 AI工具을 이용해 만든 미디어에 보이는 워터마크를 제거할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 업데이트로, 사용자는 지니미와 플로의 새로운 '미디어 워터마크' 설정을 끌 수 있습니다. 워터마크가 끄면, 지니미에서 생성된 이미지, 비디오, 음악에 나타나는 '스파클(sparkle)' 워터마크가 사라집니다.

AI 모델 8월 16일

애플, 중국 위해 알리바바와 함께 자체 AI 모델을 교육

애플은 중국 시장에 맞는 맞춤형 AI 모델을 중국 기술巨인 알리바바와 함께 개발하고 훈련했다고 보고되었다. 이는 베이징과 워싱턴 간 커져가는 긴장감을 무시하고 중국과 미국 사이에 드문 획기적인 협력이다. 알리바바의 지원을 받으며 개발된 중국을 대상으로 한 대규모 언어 모델(LLM) 훈련은 알리바바와 함께 개발되었으며, 리트저스는 훈련에 대한 지원을 받았다고 세 명의 익명한 사람들의 진술에 근

에이전트 8월 15일

아스트라제네카의 연구 보조원: 연구개발을 위한 인공지능 시스템

아스트라제네카는 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 내부 시스템인 연구 보조원을 개발하여 의사 및 연구원들이 광범위한 데이터 소스에 걸쳐 의학적 질문을 탐색하는 데 도움을 주고자 합니다. 이 시스템은 과학 문헌, 지식 그래프, 화학, 임상 시험, 안전 자원, 표현 데이터 및 내부 실험 시스템과 같은 다양한 데이터 소스에서 증거를 통합하는 채팅 스타일 인터페이스를 제공합니다.

AI 모델 8월 15일

대량 언어 모델(LLM) 개인화에 대한 대응: Meta-LoRA를 이용한 다원 도메인 선호도 학습

대규모 언어 모델(LLM)의 개인화를 위한 다원 도메인 선호도 학습은 새로운 대화 도메인에서 사용자 선호도에 맞는 응답을 생성하는 것을 목표로 합니다. 하지만 기존의 적응 방법은 적은 수의 대상 도메인 상호 작용만으로 업데이트한 크기를 조정하기 어려워 오버피팅을 일으키며, 역전파 방법은 사용자 선호도를 소스 도메인 오류와 혼동하여 불신할 수 있는 개인화 전제 조건과 부정적인 전이를 일으킵니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 우리는 PAC-Bayes-정규화된 Meta-LoRA를 제안하여, 업데이트한 크기를 증거의 질에 맞게 조정하고, 오버피팅을 최소화하며, 증거가 증가할 때 강한 개인화를 허용합니다.

AI 모델 8월 15일

듀얼-플로우 트랜스포머: 주요 프리 필 경로와 추가 디코딩 계산을 분리하는 방법

대규모 언어 모델은 더 많은 요청을 처리할수록,一次적인 학습 비용 대비 누적적인 추론 비용이 점점 더 중요해지고 있습니다. 추론의 두 가지 단계는 하드웨어를 다르게 부하를 주고 있습니다:_prompt prefill은 병렬적이고 일반적으로 계산량에 의존하는 반면, autoregressive decode는 순차적이고 종종 메모리 대역폭에 의존합니다. 전통적인 너비 또는 깊이 확대는 두 비용을 모

LLM PC 8월 15일

LLM이 핵 공격을 추천하지 않으려면? 일본어로 물어보세요

대규모 언어 모델은 점점 더 전략적이고 자문적인 상황에서 사용되고 있지만, 그 안전성은 일반적으로 영어만으로 평가됩니다. 우리는 여섯 개의 제공업체에서 나온 9개의 모델을 테스트하고, 언어가 모델의 결정을 바꾸는지-high stakes 상황에서-확인하려고 합니다. 우리는 단일 턴 게임 이론적 시나리오에서 사용하며, 모델은 무방비 상대에게 핵무기를 사용할 것인지 여부를 일본의 국가에 자문합니다

연구 8월 15일

인공지능의 정렬: 인간의 논리적 사고를 반영하는 실제적인 방법이 필요하다.

AI 시스템은 점점 더 의사결정 도우미, 의사결정 위임자 또는 자율적 의사결정자로 사용되고 있다. 이 논문은 고위험 의사결정 환경에서 특히 많은 경우, 정확하고 인지적 동기화를 지닌 AI 시스템이 필요하다는 점을 주장한다. 이러한 시스템은 사용자와 유사하게 사고하고, 그 사고를 충실하게 전달해야 한다. 인지적 동기화가 이해도와 신뢰성을 향상시킨다는 증거를 검토하고, AI의 판단이나 행동에 대

에이전트 8월 15일

모바일 에지 컴퓨팅에서 스트리밍 처리를 위한 LLM-assisted 계약 네트워크 협상으로 지원하는 다원 소프트웨어 스케줄링

다양한 휴대용 에지-클라우드 인프라스트럭처에서 운영되는 스트리밍 처리 시스템은 작업 부하의 불안정성, 자원 경쟁, 엄격한 서비스 품질(QoS) 요구 사항 등으로 분산 스케줄링이 복잡해지고 있습니다. 이 논문은 분산 스케줄링의 복잡성을 해결하기 위해 MAS-DecStream이라는 시스템을 제안하고 있습니다. 이 시스템의 주된 기여는 LLM-MR-CNP입니다. 이는 계약 네트워크 프로토콜(Cla

AI 모델 8월 15일

인간과 LLM의 윤리적 판단에서 다르다: 합의는 일치가 아니다

인공지능 언어 모델(Large Language Model, LLM)과 인간의 판단이 일치하는 것은 대규모 언어 모델의 가치 지향성 평가를 위한 일반적인 대안입니다. 하지만 최종 레이블이 일치한다는 것은 인간의 주석자와 모델이 같은 도덕적 근거를 기반으로 의사결정을 내리는 것이라는 것을 보장하지는 않습니다. 두 개의_AGENT(agents)가 같은 판단을 내릴 수 있지만 서로 다른 원칙, 맥락

AI 모델 8월 15일

위치: 중립성 공동체가 의도치 않게 검열가의 도구를 만들고 있다

최신 인공지능(AI) 동기화 방법은 해로울 수 있는 출력을 예방하기 위해 설계된 기술이다. 그러나 이 기술은 유해한 사용을 막기 위한 목적으로 설계된 것이 아니다. 이 기술은 쉽게 사악한 사람들에 의해 검열 및 조작에 사용될 수 있는 이중 사용 기술이다. 현재의 동기화 기술을 오용할 수 있는 가능성과 실제 사례를 매핑하여, 우리는 완벽하게 동기화된 모델을 찾으려는 노력은 실질적으로 정보 지배

AI 모델 8월 15일

LLM의 연구 정직성을 평가하는 공동 연구자로서의 기초 diagnose

연구 윤리 위기 상황에서 학술 연구의 신뢰성을 유지할 수 있는지 여부는 여전히 측정되지 않은 상태에서 점점 더 많은 학문적 업무를 수행하는 대규모 언어 모델(LLM)의 사용이 증가하고 있습니다. IntegrityBench라는 새로운 벤치마크를 제시하여 연구 윤리 위반 분류, 윤리적 행동 논리 및 결과물에 근거한 결정-making을 평가하는 36개의 pair task를 3개의 영역과 4개의 연

연구 8월 15일

이론적 합리성은 학습 가능한 규칙 기반 프로세스

AI 연구에서 가장 과학적이고 경제적으로 유도하는 주제 중 하나인 자율적인 합리성에 대한 연구가 진행 중입니다. 최근 연구에서는 주로 심볼릭 AI와 달리 확률적 생성 모델을 이용하여 진보를 이루고 있습니다. 하지만, 생성 AI 연구 커뮤니티는 이론적 합리성에 대한 명확한 정의를 내리지 못하고, 논리와 자동화된 증명에 대한 역사적 대응을 암시적으로 거부하고 있습니다. 이 연구는 이론적 합리성에 대한 정의의 모호성이 합리성 평가의 구성 적 타당성을 확인할 수 없으며, 신뢰할 수 있는 자율적인 합리성에 대한 신속한 진보를 방해한다고 주장합니다. 또한, 이 모호성이 해결될 수 있다고 주장하며, (1) 문헌의 합성에 기초한 합리적인 정의를 제공하여, 유효하고 정당한 합리성을 학습 가능한 규칙 기반 프로세스로 위치시킵니다. 그리고 (2) AI 합리성 연구의 의사소통을 위한 베스트 프랙티스 체크리스트를 제공합니다.