AI의 다음 장면을 가장 빠르게 읽는 법

NASA의 신개념 망원경, 중국 기술 수입 제한의 의미

NASA의 새로운 망원경은 우주 깊은 곳의 암흑 에너지 탐색뿐만 아니라 암살성 혜성 탐지에도 사용할 수 있습니다. 또한 중국 정부는 기술 수입을 엄격하게 제한하고 있습니다.

NASA의 새로운 암흑 에너지 우주 망원경은 암흑 에너지를 감지하는 데만 한정이 아니다.

8월 말 NASA는 플로리다의 케네디 우주 센터에서 낸시 그레이스 로만 우주 망원경을 발사할 예정입니다. 이 목표는 우주가 어떻게 작동하는지 더 잘 이해하는 데 도움이 될 것입니다. 그 중 하나는 은하를 하나로 유지하는 것과 같은 달걀처럼 보이는 암흑 물질, 다른 하나는 우주가 확장되는 것을 주도하는 것과 같은 암흑 에너지입니다.

Frore의 LiquidJet: 10°C의 GPU 온도 감소와 15%의 성능 향상

Frore의 LiquidJet가 대규모 언어 모델(LLM) 구동에 필요한 Nvidia Rubin GPU의 온도 감소를 10°C로 높일 수 있다고 주장합니다. 또한, LiquidJet의 사용으로 AI 데이터 센터의 효율성을 15%까지 높일 수 있다고 말합니다.

주변 장소의 숨겨진 이야기를 찾아주는 Wrinkles 앱

Wrinkles 앱은 iOS와 Android에서 사용할 수 있는 AI 보조 음성 투어 가이드로, 지역의 숨겨진 역사와 지역 이야기를 밝혀냅니다. Wrinkles 앱은 사용자들이 주변 지역의 역사와 문화를 더 깊게 이해할 수 있도록 돕습니다.

Nvidia가 전하는 메시지: 1주 만에 성과를 보이는 새로운 AI 공동체

Nvidia가 주도하는 Open Secure AI Alliance가 1주 만에 120개 기업 이상의 회원을 확보하며 AI agent에 대한 방어 기법을 제안하기 시작했습니다. 이 새로운 공동체는 AI 안전성에 대한 연구와 개발을 촉진할 것으로 기대됩니다.

도구 8월 5일

스포티파이, 인공지능 리믹스와 커버 프로젝트 확장... 독립 라벨 30,000개 이상 지원

스포티파이가 독립 라벨 30,000개 이상을 대표하는 멜린(Merlin)과 협력하여, 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 인공지능 리믹스와 커버 도구를 개발 중이다. 이 도구는 사용자들이 참여하는 아티스트들의 음악을 인공지능으로 생성한 리믹스와 커버를 만들 수 있도록 지원하며, 아티스트들의 동의, 크레딧, 보상을 보장한다.

텍사스, 새로운 데이터 센터 건설 중단, 주지사는 감사조사 요구

기술 기업과 개발자들은 미국에서 데이터 센터를 건설할 수 있는 장소를 찾고 있으며, TEXAS의 규제가 느슨하고 seeming power supply가 풍부하다는 점이 그들로 하여금 TEXAS로 향하게 만들었다. 하지만 TEXAS도 한계를 넘을 수 있다.

엘론 머스크, 테슬라 수익 발표회에서 로봇과 AI에 반은 시간을 투자한다

엘론 머스크는 테슬라의 자동차 사업보다는 로봇과 AI에 더 많은 관심을 보이고 있다. 최근 7년 동안의 테슬라 수익 발표회 분석 결과, 머스크는 테슬라의 자동차 사업보다는 로봇과 AI에 더 많은 시간을 투자하는 것으로 나타났다. 이는 테슬라가 로봇과 AI 기술에 집중하고 있는 것을 보여주고 있다.

내 월말로 가면 모바일에서 구글 어시스턴트가 사라집니다.

구글 어시스턴트(Google Assistant)의 일은 Gemini이 등장한 이후로 세월을 세우고 있었지만, 그 시절은 이제 끝이다. 구글은 안드로이드 스마트폰과 태블릿, 스마트워치나 헤드폰과 같은 pair된 기기를 포함하여 어시스턴트의 접근을 제거할 것이라고 발표했다. 이 발표는 9월 4일부터 시작될 것이라고 말한다. 구글은 이 발표를 이메일을 통해 알렸는데, 이 이메일은 [...]

도구 8월 5일

트럼프의 AI 시험 계획이 제한적이고 모호하다.

트럼프 정부가 고급 인공지능(AI)로 인한 잠재적인 보안 위협을 평가하는 프레임워크는 열린 모델을 테스트할 의사가 없다고 보고합니다. Axios는 자발적인 지침이 열린 모델을 완전히 배제하고 있다는 점을 보도했으며, 이 프레임워크는 명확히 열린 모델을 사용할 수 없다고 명시하고 있습니다.

에이전트 8월 5일

데이터 추적기: 인간과 같은 시간적 탐색이 행위적 액션 공간을 완성시킨다.

대규모 언어 모델이 자동으로 Verilog RTL 생성에 hứ부를 보여주었지만, 표준 벤치마크에서 최고 수준의 멀티 에이전트 시스템은 ~95% 정확도에 한계를 나타냈다. 우리는 이 한계를 완전한 디버깅 액션 공간의 부족으로 인한 것으로 추정한다: 기존 시스템은 에이전트가 검사할 수 있는 신호, 쿼리할 수 있는 시간 윈도우, 또는 둘 다를 제한하여 디버깅을 좁고 예측된 회로 동작의 패턴에 의한

에이전트 8월 5일

예산 aware 관찰 계획(BAP-SQL): 대가적 텍스트-to-SQL

대가적 텍스트-to-SQL에서 BAP-SQL은 관찰 형성에 예산 제어 단계를 다루며, 쿼리 위험을 추정하고 유용한 경우 SQL을 재작성하고, 독립적인 런타임 장벽에 어려운 한계를 위임합니다. 이로 인해 BAP-SQL은 일반 4B, 특수화된 FINER-SQL 4B, 7B 백본에서緊한 예산 성공을 개선합니다.

새로운 과학 발견의 패러다임으로의 도약: 사회화된 인공지능

과학 발견은 지식의 조직 변화를 통해 진보해 왔다. 새로운 프런티어에 도달한 과학은 정보를 생성하는 것만큼 더 이상 단순하지 않다. 지식, 추론, 증거를 조직하는 일련의 과정을 통해 합리적인 과학 발견을 추구해야 한다. 사회화된 과학적 지능(Bridging Literature, Agents, and Zero-gap Experimentation, BLAZE)을 소개한다.

예측 집합 이론: 지능형 아키텍처의 작동 메커니즘을 위한 생성적 프레임워크

이 연구는 Predictive Set Theory(PST)를 제시하며, 이는 지능형 아키텍처를 첫 원리에서 재구성하는 형식적 생성적 프레임워크입니다. PST는 감각을 식별 함수로 formalize하고, 집합론적 상태 갱신, 그리고 참조 chain의 세 기본 형태(참조, 반대 참조, 반참조)로 cognition을 anchor합니다. PST는 상태 시퀀스, 수요, 비교, 효율성, 그리고 유한 시간 확률 계획과 같은 core cognitive functions를 엄격하게 도출합니다. PST는 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 neural mechanism을 모델링하는 대신, 내부 일관성을 유지하는 동안 불완전 정보와 불가역적 위험하에 작동하는 시스템의 디자인 스펙으로서 작동합니다.

EU의 설명할 수 있는 권리 설명: XAI 법률-기술 간 격차에 대한 체계적 검토

알고리즘으로 중요한 결정을 내리거나 영향을 미치면, 유럽 연합법(EU 법)은 영향을 받는 개인에게 결정을 내리거나 영향을 미친 이유를 설명할 권리를 부여한다. 그러나 설명 가능한 인공지능(XAI)이 이 권리를 실제로 만족할 수 있는지 여부와 어떻게 만족할 수 있는지 여부는 여전히 잘 이해되지 않은 상태이며, 자동화된 결정에 대한 개인의 권리를 영향받는 결정이 개인의 삶에 영향을 미치는 결정에

LLM PC 8월 5일

도구 사용 LLM_AGENT를 위한 도구-스키마 하이퍼그래프에서 계획 및 행동

대규모 언어 모델(LLM) agent가 점점 더 복잡한 현실 세계 작업을 완료하기 위해 외부 도구에 의존하고 있습니다. 그러나 신뢰할 수 있는 도구 사용 계획은 암묵적 추론의 한계와 현실 세계 실행 환경의 변화에 의해 어려움을 겪고 있습니다. 기존의 도구 사용 agent는 일반적으로 텍스트 설명에서 도구 구성이 추론되는 LLM을 의존하여, 복잡한 작업에서 효율적인 탐색과 불신할 수 있는 실행

공간 및 시간 지향 지식 그래프 엔지니어링을 위한 실행 가능 계약 언어: PULSE

지식 그래프 엔지니어링에서 일반적으로 상태, 관찰, 제약, 프로세스 및 가상의 시나리오가 여러 artifact로 분산되어 있으며, 그들의 결합된 실행 계약은 외부에 남아있다. 우리는 PULSE라는 Object-Process-Methodology-inspired 언어를 제시한다. 이 언어는 4개의 작업 역할과 그들의 write 효과를 한 번에 타입화된 런타임에서 localize한다. 여기서 모

인공 지능의 모음지능을 넘어서: 메타-인격ANCHOR링과 순차적 온도 스케일링을 통한 LLM의 동일성 탈출

최근 연구에서 대규모 언어 모델(LLMs)에서 '인공 집단 지성' 효과가 발견되었다. 이는 모델이 개방된 문제에 대해도 좁은 범위의 동질화된 합의에 수렴하는 데로 이어졌다. 이는 의미의 붕괴로 인해 AI의 다양성을 제한하며, 높은 온도 샘플링 하에서도 높은 응답 간 유사도($\approx 0.80-0.90$)가 발생한다. 본 논문에서는 다양성을 증가시키기 위한 새로운 대안을 제안한다: 메타-

자기조직화 디지털 회로

클래식 컴퓨팅에서 오류 보수는 일반적으로 정적인 전략인 하드웨어 중복과 오류 정정 코드에 의존했습니다. 그러나 생물학적 시스템은 유연성을 보유하고 있으며, 손상에 대한 동적 재구성을 통해 기능을 유지합니다. 이러한 원칙에 의하여, 우리는 Self-Organising Digital Circuits(자율 조직하는 디지털 회로)를 소개합니다. 이는 그래프에서 기능 논리 생성과 유지 관리를 메타 학

데이터베이스 필드의 상호 작용적인 의미 상승

대규모 언어 모델 기반 agent들은 데이터 관련 작업에 점점 더 많이 배치되고 있습니다. 데이터 의미를 이해하고 탐색하고 검색하는 작업을 포함합니다. 그러나 그들의 성능은 데이터 의미의 명확성과 완전성에 크게 의존합니다. 실제로 많은 field 설명은 모호하거나 완전하지 않습니다. 왜냐하면 필드의 의미와 같은 필수적인 맥락은 사용자들의 도메인 지식에서 나와서 거의 공개적으로 문서화되지 않기

AMD의 데이터 센터 사업이 부흥하는 동안 게임은 뒤로 물러나고 있다

AMD의 데이터 센터 수익은 AI 용량의 수요로 인해 1년 연속으로 두 배 이상 증가했다. AMD의 데이터 센터 수익은 6.7억 달러에 달했다. AMD CEO 리사 수(Lisa Su)는 최근 이익보고서에서 이러한 성장의 이유를 설명했다.

스페이스엑스, 인공지능 사업이 우주 사업보다 매출을 더 많이 올렸다

스페이스엑스 인공지능 사업의 매출은 전년 대비 3배 이상 증가하여 2.6억 달러를 기록했다. 이로 인해 인공지능 분야에서 컴퓨팅 서비스를 제공하는 데서 얻은 수익이 가장 큰 이유로 언급되었다.

오픈아이 모델에 대한 세 번째 당사자 사이버 평가

OpenAI는 최근의 제3자 보안 평가 사고를 설명하고 인공지능 모델 테스트 및 평가 강화를 위해 새로운 보안 대책을 제시했습니다.