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최신 AI 모델·에이전트 소식을 한국어로 정리하고, 실제 선택에 필요한 맥락까지 함께 전합니다.
arXiv:2607.13219v1 발표 우리는 Cayley 그래프에서 순열 퍼즐를 해결하기 위해 순열 사이클 교차점을检测하는 R 패키지인 cayleyR를 제시합니다. 핵심 알고리즘은 초기 및 목표 순열 상태에서부터 반복적인 양방향 검색을 수행합니다: 랜덤 연산 시퀀스가 순서가 같은 집합(Sn)의 Cayley 그래프에서 사이클을 생성하고, 그 교차점은 연결 경로를 생성합니다. 직접 교차점이 발
안전한 환경에서-agent 정책을 교육하고 안전한 정책을 배포하는 문제를 해결하기 위해, 환경 동적이 알려지지 않고 적합한 보상 함수가 없을 때 문제를 다룹니다. 안전한 환경에서, 우리는 전통적인 강화 학습이 불실용적이라고 생각하고, 인간의 입력을 사용합니다. DROPJ라는 인간 중심의 방법을 제안하여 안전한 교육과 배포를 모두 처리합니다. 우선, 실제 세계의 이전 트래젝토리 데이터 세트에서
장기 기상 에이전트의 메모리는 시스템 문제입니다. 실제 배포에서는 임의의 대화 내에 작업 상태를 유지하고 사용자 고유의 사실과 선호도를 세션 간에 회복하고 이전 결과에서 절차적 지식을 축적해야 합니다. 이러한 요구 사항은 문서 검색을 초과합니다. 메모리 층은 반드시 상호 작용이 지속적인 상태가 되는지, 상태가 범위화되는지, 지연 제한 내에서 상태를 검색하는지, 시간에 따라 상태를 수정하거나 삭제하는지 결정해야 합니다. 이 보고서는 오라클 데이터베이스에 기반한 오라클 에이전트 메모리(Oracle Agent Memory)라는 데이터베이스-네이티브 메모리 서브스트레이트를 연구합니다. 세 가지 주제가 논의를 조직합니다: 메모리가 인식, 추출, 통합, 검색, 요약, 수정 또는 삭제를 포함하는 라이프사이클; 활성 메모리 코어와 사용자, 에이전트 및 스레드 간의 명시적인 범위 제어를 갖는 비활성 메모리 저장소 인터페이스를 분리하는 층별 아키텍처; 다운스트림 작업 정확도와 메모리-중심 측정인 증거 검색, 회상, 지연, 추정 토큰 사용을 포함하는 평가 방법론입니다. 보고서는 LongMemEval 결과를 요약하고, 오라클 에이전트 메모리를 평평한 역사 기준선에 비해 약 10.7배 적은 토큰을 사용하고, 사용 가능한 외부 기준선에 대한 결과를 비교합니다.
SMILES 문자열에서 제로샷 분자 속성 예측을 위한 작은 언어 모델(SLMs)은 약속을 보여주었지만 구조적 눈이 없는 구조를 가지고 있다. 이는 시퀀스 표현이 중요한 그래프-토폴로지적 단서를 명시하지 못하기 때문이다. 우리는 모듈러 콘텍스트-증강된 프롬팅 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 추론 시점에 도구 사용을 가능하게 하며, 훈련된 GNN 전문가 모델은 예측 힌트와 자신감을 제공하
자율 시스템의 자기 개선 기술은 연구 모델에서 실제 시스템으로 전환되고 있습니다. 이 기술의 목표는 경험을 통해 최소 또는 hiç human input이 없이 자동으로 개선되는 것입니다. 이 기술을 연구하기 위해, 우리는 modern 자율 시스템을 경험을 capability gain으로 변환하는 적응 시스템으로 프레임합니다.
신경-symbolic AI는 신경학습과 symbol reasoning을 결합하여 단순한 신경계 시스템의 한계(해석 불가성 및 논리 구조 부재)를 극복할 수 있는 방법입니다. 본 논문에서는 Nilsson의 확률 구조를 기반으로 하여 현재 불확실한 문장을 위한 확률 계산을 사용하여 IFOL_B의 cognitve 능력을 확장합니다. 또한, global symmetry transformation과 local transformation을 소개하여 현재 지식 데이터베이스와 논리적 추론을 보존합니다.
대규모 언어 모델(LLM)은 논리적으로 정당해 보이는 chain-of-thought(CoT) 추론을 생성하지만 실제로 주어진 전제에 의존하지 않을 수 있다. 우리는 개입적 인 지지審査(interventional grounding audits)를 소개한다. 이는 전제에 대한 단일 개입을 통해 대상 술어를 새로운 символ로 대체하고 모델을 재실행한 후 각 추론 단계의 정규화된 결론(norma
대규모 언어 모델(LLM)로 구축된 로봇에게는 복잡한 결정을 내리기 위한 세련된 뇌를 제공했지만, 그 지능력을 물리적 플랫폼에 배포하는 것은 여전히 전문가 지식이 필요한 번거로운 조정을 필요로 합니다. 이 배포 격차, 로봇의 척추 신경,는 대규모 인공지능(AI) 물체를 위한 스케일러블한 구현을 위한 주요한 단점입니다. 따라서, 우리는 SPINE(Scalable Physical Integrat
AI 모델 훈련 데이터셋에서 데이터 제공자가 삭제 요청을 하면, 모델 훈련자들은 실질적인 문제를 맞이하게 됩니다. 기존의 원천성 시스템은 파일 또는 데이터셋의 수준에서 작동하여, 비도태적 오버-삭제를 초래합니다. 우리는 ob를 제시합니다, 레코드 및 토큰 수준의 데이터 원천성 시스템으로, 데이터 처리 파이프라인에서 저자 정체성을 전파하고, 결정적 쿼리에서 정확한 잊어버리 집합으로 revocation 요청을 해결합니다.
하이브 레거시(HiveLegacy)는 강력한 기본 연산이기 때문에 다른 악의적인 행동을 수행할 가능성이 높다.
편의점 체인은 StorMagic을 사용할 것입니다.
기업은 대규모 언어 모델(LLM) 제공 플랫폼에 agent 오케스트레이션을 집중시키고 있다. Anthropic의 Claude가 가장 많은 시장 점유율을 차지하고 있으며, Microsoft, OpenAI, Google, Amazon은 그 뒤를 따른다. 기업들은 오케스트레이션을 위해 모델의 중력(model gravity)을 고려하고, 멀티 스텝 실행의 신뢰성을 중요하게 여긴다. 그러나 실제로 D
AI 기술 회사 '생각하는 머신'은 1년 반 동안 주로 공개되지 않은 AI 인프라를 구축한 후 첫 번째 공개된 증거를 공개했습니다. 이 회사는 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 한 번에 모든 것을 맞추지 않는 AI를 개발하여 개인화된 AI 경험을 제공하고자 합니다.
주식은 IPO 이후 황홀한 고점에서 꾸준히 하락하고 있다. 이는 시장들이 스페이스X가 상장하기 전에 후에 CEO 엘론 뮐크가 한 약속에 대해 냉정해지고 있음을 보여주고 있다.
오픈에이아이는 애플과의 하드웨어 기술 도난 혐의로 법적 분쟁 중인 상태에서, 자신의 지시를 받는 코드 작성 앱과 함께 사용할 수 있는 조명 키보드를 출시했다.
마이크로소프트는 자체 개발한 인공지능(AI) 모델을 경쟁사 모델보다 효율적이고 비용면에서 유리하다고 주장하며 판매하려 한다.
최근 AI 기술이 영화 제작에 큰 영향을 미치고 있습니다. 이 기술은 영화 제작의 새로운 방식으로 자리 잡고 있습니다. 하지만 이러한 기술의 부정적인 면도 존재합니다. 직접 만든 비디오로 돈을 벌기 위해 제작되는 영화를 'AI 슬로프 영화'라고 부릅니다.
엘론 뮌크 회사의 xAI는 남성의 CSAM '깊은 가짜' 생성 혐의로 소송을 제기했습니다. 남성은 회사의 Grok AI 챗봇을 이용해 CSAM을 생성하고 유통한 것으로 알려졌습니다. xAI는 회사의 대규모 언어 모델(LLM)인 Grok을 이용해 CSAM을 생성한 혐의로 남성을 고소했습니다.
This is today’s edition of The Download, our weekday newsletter that provides a daily dose of what’s going on in the world of technology. PsiQuantum has a plan to make a massive quantum computer out o
OpenAI는 GPT-Red라는 강력한 언어 모델 보안 강화 도구를 개발하여 모델의 보안을 강화하기 위해 사용합니다. GPT-Red를 통해 OpenAI는 최신 버전의 대규모 언어 모델(GPT-5.6)을 출시하여 모델의 강도와 안전성을 향상시켰습니다.
Rime은 대규모 언어 모델(LLM) 기술을 활용하여 고객 전화 대응 서비스를 제공하고 있다. 이 회사는 매월 1억명 이상의 전화 통화를 처리하고 있으며, 이에 대한 펀딩을 통해 서비스를 확장하고자 한다.
소셜 미디어 콘텐츠를 만들기 위해 영상 편집 도구를 사용하지만 너무 복잡하거나 시간이 많이 걸리는 사람들을 위해 설계된 Reelful AI가 등장했습니다. 이 AI는 카메라 롤을 짧은 동영상으로 변환하여 소셜 미디어에 공유할 수 있도록 합니다.
Anthropic이 hậu원으로 지원하는 Ode가 출범했습니다. AI 연구소들은 기업 내부에 전개된 엔지니어를 임베딩하는 것이 기업 AI 도입을 가속화하는 열쇠라는 믿음에 따라 기업 AI 도입을 촉진하기 위해 투자했습니다.
애플은 중국 시장에서 인공지능(AI) 사업을 확대하기 위해 알리바바의 퀸 AI와 협력한다. 이 협력은 중국 시장에서 애플의 AI 사업을 진전시키는 중요한 계기가 될 전망이다.
