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최신 기사

허깅페이스 7월 28일

올모 이더스 플랫폼: 행성 규모 지리 공간 추론

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

에이전트 7월 28일

자연스러운 한국어 번역: 인공지능 기반 양자 최적화 다중 agent 시스템으로 구성된 자율 양자 최적화 시스템: 단백질 구조 예측

arXiv:2607.22549v1 발표 형식: 새로운 논문 초록: 하이브리드 양자-클래식 프로틴 구조 예측은 해밀토니안 페널티 가중치에 강하게 의존하는데, 현재 일반적으로 사용되는 격자 기반 워크플로우에서는 이러한 계수들을 수동으로 고정하고 시뮬레이션에서 매우 짧은 프래그먼트만 평가한다. 우리는 QFoldAgent, 5-잔기 테트라하드 격자 접힘을 위한 닫힌 루프 다중 에이전트 프레임워크를

AI 모델 7월 28일

세트-디프(SeT-Diff): 고성능 컴퓨팅(HPC) 모니터링 및 시계열 데이터를 위한 의미론적 기반 모델의 개발

데이터 센터와 그에 속한 컴퓨팅 노드에는 작업負荷, 환경 파라미터 및 물리적 지표의 복잡한 상호작용을 모델링할 수 있는 정확하고 유연한 디지털 쌍이 필요하다. 현재의 HPC 및 그 전원센서의 기계 학습 접근법은 일반적으로 단일 작업을 위해 고정된 위치의 익명 sensor 변수의 정적 부분 집합에 의존한다. 따라서, 이러한 모델은 목표 작업이 변경되거나 센서 메트릭이 변할 때 불필요해진다. 우

LLM PC 7월 28일

concept-based 시각적 카운터팩터설명(C-VCE) - 강력한 생성 모델을 이해하기 쉽게 만드는 새로운 방식

시각적 카운터팩터설명은 모델의 예측을 바꾸는 최소한의 변경을 이미지에 어떤 것인지 알려주는 기술입니다. existing diffusion-based methods는 현실적인 편집을 생성할 수 있지만, noisy 이미지에 대한 분류기(classifier)가 반드시 작동해야 하므로, robust 설명을 위한 deployment에 취약합니다. 새로운 C-VCE framework는 classifier를 직접 생성 모델에 통합하여, 카운터팩터를 human-interpretable feature(concept)로 안내합니다.

AI 모델 7월 28일

지능형 반지, 나에게 적합한 AI 기기 같다

최근 몇 달 동안 나는 컴퓨터와 많은 시간을 이야기하면서 보냈습니다. 대규모 언어 모델(LLM) 혁명에 대한 한 가지 과소평가된 기능은 Dictation 기술의 모든 종류에서 놀라운 진보가 이루어졌다는 것입니다. 가장 빠르고 저렴한 모델조차도 말 이해와 처리를 매우 잘 해내고 있습니다. 나는 이러한 앱들을 많이 테스트했습니다, [...]

산업 7월 28일

오픈에이아이가 허지페이스 공격을 전례 없는 것이라고 불렀지만 우리는 이미 그곳에 왔습니다.

이 이야기는 AI에 대한 주간 뉴스레터 'The Algorithm'에서 처음으로 등장했습니다. 같은 이야기를 이메일로 먼저 받으려면 여기를 클릭하세요. 오픈 아이의 지난 주 모델들이 하위되는 것을 설명한 계정 읽기 전에, Hugging Face라는 다른 AI 회사 컴퓨터 시스템에 해킹을 하게 된 모델들이 어떻게 동작했는지에 대해 설명한 것은 처음이었다.

산업 7월 28일

레이저가 핵 반응기의 연료를 제공하는 데 도움이 될 수 있다.

켄터키 주 패두카 근처의 작은 마을 외부에, 폐쇄된 원자력濃縮 시설에서 생산된 폐기물이 채워진 수천 개의 저장통 안에 풍부한 우라늄이 잠재되어 있다. 레이저가 이를 풀어낼 수 있다. Global Laser Enrichment(GLE)라는 회사에서는 레이저를 이용한 새로운 기술을 사용하여 이 오래된 물질을 재처리하려고 한다.

AI 모델 7월 28일

클라우드 공유 채팅과 아티팩트가 구글에 나타날 수 있다

클라우드의 공유 채팅 기능으로 인해 사용자들의 채팅과 아티팩트가 구글에 노출될 수 있는 문제가 발생했습니다. 이 문제는 사용자가 공유 링크를 생성하여 다른 사람에게 공유할 수 있는 기능을 사용했을 때 발생합니다. 사용자는 링크를 공유할 때, 채팅 내용과 아티팩트를 함께 공유할 수 있게 됩니다.