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최신 기사

허깅페이스 6월 25일

하이브리드 모델이 더 잘 예측하는 토큰은 무엇인가?

Google은 20일 AI 연구소에서 1,000억 달러에 이르는 자금을 투입해 연구와 개발을 더욱 강화할 계획이라고 발표했다. 이 자금은 AI 기술의 발전을 위한 연구와 개발을 위한 자금으로, 연구소의 AI 연구를 더욱 강화할 예정이다. Google은 AI 연구소에서 AI 기술의 발전을 위한 연구와 개발을 강화하고, AI 기술을 다양한 분야에 적용하는 것을 목표로 하고 있다. Google은

산업 6월 25일

포드가 자동화 시스템의 실수를 바로잡기 위해 다시 고용한 전직 엔지니어

포드가 주류 자동차 제조사 중에서 JD 파워의 초기 품질 순위 1위에 오르기 위해 성취를 기념하고자 하자, 회사는 최근 몇 년 동안 자신이 겪은 어려움에 대해 이야기하기를 시작했다. 특히 생산과 디자인에서 의존하던 자동화 시스템에 대한 문제를 언급했다. 자동화 시스템은 이전에 가정하던 것보다 강력하지 않았던 것으로 드러났다.

AI 모델 6월 25일

인간 체스에서의 Elo-해제된 플레이어 스타일 임베딩을 위한 등급 조건된 잔차 이동 모델

인간의 체스 스타일을 학습하는 연구를 진행했다. 각 선수별로 learned embedding을 사용하여 move history를 통해 스타일의 유사성을 측정하며, Elo 점수와는 분리된 embedding을 학습했다. key design는 rating-conditioned base move model을 사용하여 Elo 점수에 따라 선수가 typical하게 움직이는 패턴을 학습하고, learne

에이전트 6월 25일

의사 의사결정의 사유권: 자율 AI 처방의 신뢰, 책임, 불확실성에 대한 탐색

미국 의사들은 의약품 처방을 위한 자율 AI 시스템이 자문 역할에서 자율 역할로 전환하고 있다. 최근 미국 의회 의안 H.R. 238와 유타 주 처방 재발급 시범 사업 모두 AI가 의사 역할을 하는 자율적 용도로 의약품을 처방할 수 있도록 허용하고 있다. 하지만 일부 규제 지침은 AI 모델의 집계 성과 지표를 승인하기만 하며, i) 예측에 대한 계측된 자신감 수준을 행동을 위한 경계값에 대해

AI 모델 6월 25일

비술파이 값 이외의 효율적인 비대칭 Shapley 값 계산

머신 러닝 모델의 설명 가능성을 위한 특성 분배 방법을 연구한다고 합니다. 특히, 불균형 셰플리 값(Asymmetric Shapley Values, ASV)을 연구하여, 모델 독립적인 설명을 위한 인과 관계 지식을 포함하는 방법을 제시한다고 합니다. 셰플리 값의 계산이 #P-난이도 문제인 경우에도, ASV의 정확한 계산은 다항 시간에 가능하다고 합니다. 이 알고리즘 결과를 확장하기 위해, 인

에이전트 6월 25일

대인 설득에서 조합 오류를 진단하고 완화하는 분류 체계 접근법을 활용한 전략 검색

대규모 언어 모델(LLM) 에서 멀티 스텝, 오픈 엔드된 환경에서 발생하는 누적 오류는 초기의 잘못된 판단이 장기적인 트레이JECTORY를 오염시킨다. Multi-Agent Debate (MAD) 는 결정론적 도메인에서 성공을 거두지만 주관적인 과제인 설득과 같은 과제에서는 심각한 문제 드리프트와 수사적인 공복을 경험한다. 우리는 표준 Retrieval-Augmented Generation

에이전트 6월 25일

네트워크 관계 추론기를 자동으로 평가하는 방향으로의 프로젝트: Auto-월드

관계 구조에 대한 논리적 추론은 신경 모델에 큰 도전을 남기고 있으며, 특히 훈련된 모델이 적용해야 하는 지식이 문제 인스턴스가 더 어려운 것보다 harder 한 경우에 그러하다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 벤치마크 생성을 자동화하고, 배포 및 문제 인스턴스를 생성하는 방식으로 어려운 인스턴스를 생성하는 것을 목표로 end-to-end 학습을 수행한