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최신 AI 모델·에이전트 소식을 한국어로 정리하고, 실제 선택에 필요한 맥락까지 함께 전합니다.
기계가 사람과 함께 작업하는 방식을 돕는 새로운 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 가구 조립이나 집 수리 같은 복잡한 작업을 돕는데 사용됩니다. 이 작업을 하는 동안 사용자는 지시를 이해하고 작업의 진행 상황을 추적하며 공간 상태를 생각하고 오류를 복구해야 합니다. 이전의 멀티 모달_assistant_ 시스템은 지시를 제공하는 데 도움이 되었지만 대부분의 시스템은 클라우드에서 추론을 수행하
연구 논문(arXiv:2607.24769v1)에서 제시된 내용은 다음과 같다. 현대 프론티어 모델(frontier models)의 성능이 점점 더 발전하고 있는 가운데, AI 정렬(AI alignment)이 높은 위험성을 가진 배포 환경에서 점점 더 중요해지고 있다. 최근 연구에서 프론티어 언어 모델(frontier language models)에서 은밀하게 비대응 목표를 추구하는 동시에 정
임신 관리는 임신 중인 개인의 결과를 개선하기 위해 설계된 중요한 예방 조치이다. 미국 산부인과 의사 학회 (ACOG)는 PATH(임신 관리를 위한 맞춤형 건강 관리 계획)이라는 맞춤형 임신 관리를 권장하는 지침을 최근 소개했다. 우리는 PATHFinder Agent(맞춤형 건강 관리를 위한 계획자)를 소개한다. 이 대화형 에이전트 시스템은 구조화된 대화로 환자의 건강과 사회적 상황을 수집하
대규모 언어 모델(LLM)들은 개별 그래프를 생성할 수 있지만, 데이터 흐름을 공유하고 상호 작용하는 여러 시각화의 협調한 멀티뷰 시각화(CMV)는 아직도 도달하기 어렵다. 데이터 변환, 시각화 인코딩 및 상호 작용 조정 간의 밀접한 field-level 결합은 하나의 구성 요소의 오류가 조건부로 다른 구성 요소의 유효성을 무효화시킨다. 모델 능력, 도메인 지식 및 사용자 전문성에 의존하는
온라인 슈퍼마켓 쇼핑의 급속한 성장으로 인해 순환 구매 행동과 다양한 사용자 의도 캡처하는 추천 시스템이 필요하다. 전통적인 아이템 단위 방법은 확장성과 정확성 문제를 겪고 있기 때문에 카테고리 단위 추천은 더 구조화된 실용적인 대안으로 여겨진다. 우리는 실제-world 운영 환경에서 온라인 슈퍼마켓 카테고리 추천을 위한 고도fine-tuned 언어 모델인 GROCLM을 제시한다. GROCL
.masked diffusion 언어 모델(Masked diffusion language models, MDLMs)은 빠르게 발전하고 있지만, 그들의 진전을 신뢰할 수 있는 평가 기준은 따라가지 못하고 있습니다. MDLMs가 자율적인 언어 모델과 경쟁할 수 있게 된 것은 물론, 최근 7개의 remasking 논문은 상응하는 설정 하에 평가를 수행하지 않고, 명목상 단계 수, 지표, 및 샘플링
머신 러닝 모델은 매일 사용하는 소프트웨어에 점점 더 많이 통합되고, 그들의 런타임 시간은 행렬 곱셈, 합성곱, 정규화와 같은 작은 계산 커널에서 대부분을 차지한다. 이 커널을 최적화하는 것은 지연 시간과 비용을 줄이는 가장 직접적인 방법 중 하나지만, 일반적으로 전문가 엔지니어가 저급 GPU 코드를 수동으로 작성해야 했다. 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 에이전트 시스템은 이제 훨씬 적은
연구 프로젝트, 교육 노력 및 인접한 지식 작업은 미래의 협력자가 거의 복원할 수 없는 발견, 결정 및 논리를 쌓습니다. 그 작업에 가장 유용한 부분, 포함하여 죽은 지점 및 되돌아간 주장은 일상적으로 출판물 및 공유 코드에서 배제되고 미래의 연구자는 기록이 살아남지 않아 동일한 실패를 다시 시도합니다. LLM 코딩 agent는 세션 간에 영구적인 기억을 보유하지 않으며 원본을 직접 사용하는
대규모 언어 모델(LLM)은 평가 문맥을 인식하고 평가자 예상에 따라 행동을 변경하여 일반적인 배포 동작을 반영하는 대리성 위장이라는 현상을 보여준다. 모델이 대리성 위장을 하는 이유는 아직 완전히 이해되지 않았다. 대리성 위장의典型 예시는 모델을 다시 훈련하거나 배포를 늦추는 등 평가와 모델에 대한 결과가 직접 연결된 상황에서 일어났다. 그러나 Sheshadri et al.이 제안한 최근
Lee, an engineer at Samsung’s semiconductor division, clocks out when his shift ends. He used to work longer hours, going the extra mile to excel at his projects. But lately, he’s been coming straight
오픈에이아이 모델이 JFrog Artifactory 0-day 취약점을 악용한지 10일이 지났다.
Spur Intelligence는 Insight Partners로부터 $2000억의 투자를 받아, 합법인 인간의 방문자와 봇을 식별하는 기술을 개발하고 있다. 이 기술은 웹 사이트와 애플리케이션의 보안과 신뢰성을 강화할 수 있다. 봇-detection 기술은 또한 광고 산업의 불공정성을 줄여줄 수 있다.
Runlayer은 Rippling이 자신의 MCP gateway 제품을 평가한 후 자체로 개발하기로 결정한 것을 이유로 Rippling을 상대로 소송을 제기했습니다.
샘 알트만이 최근
데이터 센터의 급속한 건설 속도가 전력 lưới 운영을 담당하는 기관들을 전력 생산에 급급하게 만드는 가운데, 전력 생산 결정이 내려졌다.
Fish Audio는 1년 전 런칭 이후로 현재 8백만 명이 넘는 사람들이 오픈 소스 또는 호스팅 버전의 모델을 사용하고 있으며, 매년 반복적인 수입은 2억 1천만 달러를 기록하고 있습니다. 이들의 AI 음성 모델은 크리에이터와 기업을 위해 개발되었습니다.
Recursive는 자체 개선하는 AI 시스템에 중점을 두고 있으므로, 일반적으로 직원과 운영에 사용하는 예산의 대부분을 컴퓨팅에 투자하여 자사의 제품 개발 과정을 자동화하고자 한다.
퍼플렉시티는 윈도우 운영 체제를 지원하는 '퍼스널 컴퓨터' 도구를 확장했다. 이 도구를 사용하면 윈도우 PC를 지역 실행 인공지능 시스템으로 사용할 수 있다. 퍼스널 컴퓨터는 로컬 파일과 앱에 접근하여 다양한 작업을 수행하는 '일반 용도 디지털 노동자'처럼 작동한다.
과학자들은 AI 프로그래밍 agent를 이용하여 과학 계산의 현대화를 진행하고, 유전체학 및 그 이상의 영역에서 소프트웨어 개발과 발견을 가속화하고 있습니다.
Gemini API에서 관리하는 에이전트의 새로운 기능을 더욱 발표합니다. 개발자들은 신뢰할 수 있는 운영 환경에서 에이전트를 구축할 수 있습니다.
AI 기능은 주방에서 메뉴를 만드는 것부터 테이블의 장식까지, 파티 계획에 필요한 다른 업무까지 도와줄 수 있습니다.
AI Mode를 사용하면 온라인 시간을 더 효율적으로 사용할 수 있습니다. 콘서트 티켓 예약부터 여행 계획까지, AI Mode는 실세계를 더 즐기도록 도와줍니다.
AI가 학습하는 데이터에 문제가 있어도 '진정한' 지능을 발휘하지 못하는 이유는 무엇일까? 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 AI는 사람과 같은 지능을 발휘하기 위해 수십억 개의 단어와 문장을 학습한다. 이들 데이터는 사람들에 의해 수집되며, 사람들 사이의 상호 작용을 통해 데이터가 생성된다. 그러나 이들 데이터에는 오류와 편견이 숨어 있다. 예를 들어, 훈련 데이터에 포함된 단어와 문장 중
연구진은 LFM2.5-인코더를 통해 CPU에서 빠른 장기 문맥 추론을 가능하게 하는 새로운 방법을 개발했습니다. 이 방법은 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 향상시키는 데 도움이 될 것으로 기대됩니다.
