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산업 7월 17일

애플의 법적 조치는 오픈 AI에게 나쁜 시기여서 찾아왔다.

애플은 오픈 AI에 대한 무단기술횡령 소송을 지난 금요일에 제기했다. 이는 진지하게 다루고 있다. 제기된 소송에서 오픈 AI가 고위 경영진까지 포함하여 무단으로 기술을 횡령한 경향이 있다는 주장을 하고, 현재 오픈 AI에서 근무하는 전 애플 직원 400명 이상이 있다는 주장을 하고 있다. 오픈 AI의 현재까지의 반응은 주의 깊게 조심스럽게 표현되었으며, 회사가 IPO를 준비 중이라고 보고된

산업 7월 17일

애플의 오픈 AI를 짓밟기 위한 계획

애플은 오픈AI를 상대로 소송을 제기했다. 이 소송은 일반적으로 그렇듯이 읽고 볼만하며, 많은 전문가들은 여러 가지 이유로 이 소송의 많은 항의가 일반적인 관행이라고 생각한다. 그래서 애플이 오픈AI와 공개적으로 싸우려는 이유는 무엇이며, 왜 이러한 공개적인 싸움을 시작했는지를 알고 싶어하는가. 애플은 오픈AI의 대규모 언어 모델(LLM)과 관련된 특허를 침해한 것으로 의심하고 있다. 애플은

AI 모델 7월 17일

오픈AI, GPT-레드 공개... 미국서 히트펌프 인기 상승

오늘의 기술 뉴스입니다. 오늘은 OpenAI가 개발한 GPT-Red라는 대규모 언어 모델(super-hacker) 이야기입니다. OpenAI는 모델을 더 안전하게 만들기 위해 GPT-Red라는 대규모 언어 모델(super-hacker)을 개발했습니다. OpenAI는 GPT-Red라는 대규모 언어 모델(super-hacker)을 만들어서 다른 모델과 경쟁하도록 사용합니다. 이 대규모 언어 모델

에이전트 7월 17일

논리 중심 과학적 발견을 지원하기 위한 응용 수학에서 지식 기반 다중 에이전트 시스템을 통해

최근 대규모 언어 모델(LLM)의 발전은 복잡한 과학적 작업을 수행할 수 있는 자율 AI-agent를 가능하게 하면서도, 아직까지는 경험적으로 지배되는 영역에 초점을 맞춘 자동화된 연구 시스템이 많아, 이론적으로 지배되는 영역, 특히 엄격한 증명과 도메인 지식의 합성을 필요로 하는 수학적으로 기반을 둔 학문 분야는 여전히 많이 탐색되지 않았다. 주요 문제점은 대규모로 이론적 논리를 검증하는

AI 모델 7월 17일

인증된 월드 모델이 여전히 패배하는 이유: 플레이-적합성 vs 예측 정확도

대규모 언어 모델(LLM)이 게임의 규칙을 실행할 수 있는 코드로 합성할 수 있다. 이 코드 월드 모델(CWM)은 일반적으로 샘플 트레이너에 대한 전환 정확도에 따라 받아들여진다. 그러나 우리는 계획에 대한 이러한 적합성은 올바른 적합성이라고 주장한다. 본 연구에서는 4 가지 사실을 보여준다.

에이전트 7월 17일

다중 agent 인공지능과 MCP 서버를 이용한 전력망 연구의 조율

이 논문은 주어진 전력망 운영 업체(TSO) 환경에서 행동 기반 인공지능(Agentic AI)과 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)가 전력망 연구를 어떻게 지원할 수 있는지探討합니다. 우리는 대규모 언어 모델(LLM)을 수치 시뮬레이션 도구, 구조화된 워크플로우, 그리고 인간의 감독과 통합하는 것을 주목합니다. 우리는 Agent-assisted grid

에이전트 7월 17일

작은 언어 모델의 논리적 이해력을 높이는 방법

작은 언어 모델(SLM)은 대규모 언어 모델(LLM)와 비교하여 환경적으로 친화적이고 비용이 저렴하지만, 복잡한 논리적 이해력을 요구하는 작업에서 오류가 발생합니다. 본 연구에서는 SLM의 논리적 이해력을 높이기 위해 심볼릭 트리플릿 추출과 전문가의 논리적 추론을 위한 관계 그래프卷积 네트워크(RGCN)를 활용하는 방법을 제시합니다.

에이전트 7월 17일

도구 앵커: 역대현실적 맥락을 앵커링하여 의사결정적 도구 사용 능력을 향상시키기

학습 모델이 장기적인 작업을 잘 수행하지만, 보통 고정된 도구 세트로 훈련된 후에 훈련된다. 작업이 새로운 도구를 요구할 때, 이러한-agent는 효과적으로 그들을 통합하는 데 어려움을 겪고, 다시부터 scratch로 훈련하는 것은 종종 불실천이다. 우리는 도구 세트 확장 문제의 핵심 장애물이 행동의 지구력인지를 식별한다: agent가 새로운 도구와 정립된 논리 패턴에도 불구하고, 친숙한 도

AI 모델 7월 17일

스케일보다는 접근 구조에서 성능이 나옵니다: 하이브리드 시퀀스 모델의 하한값 및 사전에 등록된 테스트

arXiv:2607.14144v1 Announce Type: new 플라톤적 표현 가설(Platonic Representation Hypothesis, PRH)은 모델이 규모를 키울 때, 다종의 네트워크의 표현이 현실에 대한 공유 모델로 수렴한다고 말한다. 우리는 이 가설의 후속과 경계, 능력 수렴 가설(Capability Convergence Hypothesis, CCH)을 제안한다: 고정

AI 모델 7월 17일

인공지능을 이용한 베이즈 네트워크의 건설을 위한 운영 지원 - 가상 조사 접근 방식

Bayesian 신뢰망(Bayesian Belief Networks, BBNs)은 불확실성 아래서 의사 결정을 위한 강력한 도구입니다. 하지만 구조를 만들고 매개변수를 추정하는 것은 어렵습니다. 현재 연구자들은 전문가 의견에 의존하거나 대규모 데이터를 사용하여 네트워크의 구조와 매개변수를 학습해야 합니다. 우리는 대규모 언어 모델(Large Language Models)을 사용하여 전문가 의

AI 모델 7월 17일

AI를 활용한 1형 당뇨병 관리 시스템: 더 투명하고 신뢰할 수 있는 인슐린 펌프 제어

1형 당뇨병은 인슐린 생산을 담당하는.pancreatic beta 세포가 완전히 파괴되는 만성 생존 위협을 일으키는 자가 면역 질환이다. 새로운 연구에서는 인공 췌장 시스템을 통해 인슐린 공급을 자동화하는 RL(Rainforcement Learning) 기술을 적용하여 더 투명하고 신뢰할 수 있는 인슐린 펌프 제어를 개발했다.

AI 모델 7월 17일

대화식 시각적 장소 인식 방향으로의 대화

인간이 공간 정보를 주고받는 방식으로 영감을 받아 공간 정보를 주고받는 언어 기반의 지리적 위치 식별이 직관적이고 실용적인 가치로 인해 큰 진전을 이루고 있습니다. 그러나 이러한 진전에도 불구하고 대부분의 방법은 정적이고 한 번의 검색만을 지원하는 패러다임에 기반을 두고 있으며, 이는 실세계 자연어 설명의 불명확성과 불완전성을 처리하지 못합니다. 우리는 새로운 패러다임으로 검색을 재단하고 대

에이전트 7월 17일

인자 네트워크 간 규제 드라이버 식별을 위한 암 유전체학 다중 agent 프레임워크

RegNetAgents는 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 AI-oriented 다중 agent framework를 제시합니다. 이 시스템은 bulk tumor와 single-cell-derived ARACNe 네트워크를 통합하여 대규모 단일 세포 조절 네트워크를 포함한 TCGA-derived 암 네트워크와 GREmLN 프로젝트의 암 네트워크를 통합합니다. 특정 포커스 유전자에 대한 fram

LLM PC 7월 17일

인터랙션 기반 모델 설명

예측 모델링에서, 모델이 특정 목표 예측을 생성하는 이유를 설명하는 능력은 점점 더 중요해지게 되었다. [5, 10] 블랙박스 모델은 내부 메커니즘을 설명하는 투명한 설명을 제공하지 않기 때문에,แม้ว라 모델이 정확한 예측을 내도, 그 예측을 해석하고 검증하기는 어렵다. 중요한 상황에서, 예측 정확성만으로는 충분한 검증 매트릭스가 아니며, 모델의 결정에 대한 근거를 설명하지 못한다면, 더

AI 모델 7월 17일

구조화된 지식 그래프에 대한 계층 구조 지침에 기반한 검색 증강 생성

Retrieval Augmented Generation(RAG)은 대규모 언어 모델(LLM)의 출력 품질을 더 넓은 맥락에서 향상시키는 데 성공적인 프로세스임이 입증되었다. 그러나 RAG 시스템은 일반적으로 평면 문서 저장소에서 컨텍스트를 검색한다. 이는 구조화된 지식에 대한 계층적 또는 관계적 추론이 필요한 질의에 어려움을 겪는다. 나는 HG-RAG(Hierarchy-Guided RAG)이