도구 사용하는 LLM agent의 구조화된 런타임 안전성: NEXUS
대규모 언어 모델(LLM) 에이전트가 점점 더 큰 영향을 미치는 행동을 수행하기 때문에 실행 중 안전성을 감시하는 것이 필수적이 되었다. 우리는 NEXUS (Neural EXecution Utility and Safety)라는 구조화된 계획 안전 모니터를 제시한다. NEXUS는 공식적인 조치 정책을 적용하여 네 가지 행동 중 하나를 선택할 수 있다: 허용, 차단, 확인 요청, 또는 수정 요청. NEXUS는 결정론적 안전 규칙, 논항 수준 검사, 그리고 계량 로지스틱 회귀 분석 위험 점수를 사용하여 등급화된 전진을 combines. 128 인스턴스 합성 벤치마크에서 NEXUS는 F1 점수 0.949와 4 가지 조치 정확도 0.6406를 달성하며, 규칙만 사용한 조치 선택보다 27.3%의 점수를 더 높였다. 또한 규칙만 사용한 R-Judge (F1 = 0.861 vs. 0.849)에서 더 높은 점수를 달성하고, AgentHarm에서 규칙만 사용한 것과 동일한 점수를 달성하고, IPI에서 99%의 허용 제어와 0%의 ASR를 달성했다. 규칙 없는 NEXUS-Stress 벤치마크에서 NEXUS는 F1 점수 0.881를 달성했으며, 미세한 조치 라우팅의 어려움을 강조한다. 0.205 ms의 중간 지연 시간으로 NEXUS는 일반적인 에이전트 루프에 약 0.1%의 오버헤드를 추가한다. 코드, 벤치마크, 그리고 계량 위험 점수기는 공개되었다.
함께 읽으면 좋은 기사
Meta의 영감은 OpenAI와 Anthropic에서 본격적으로 빛나는 AI를 훔쳤습니다.
AI 리더들이 OpenAI와 Anthropic에서 "선도 경계를 맞춰가기"라는 주제로 논의를 시작했을 때, 누군가는 "어느 속도로?"라는 질문을 해야 했을 수도 있었다. 이제는 두 회사가 모두 모델을 출시하는 모델 출시 주간이 되었는데, Anthropic이 Opus 5.5을 출시한 후 OpenAI가 GPT-6 모델 업데이트를 90분만에 출시했다. 그러나 스포트라이트를 잡은 것은 Meta 였는
메타, 인공지능 앱 '뮤즈'에 힘을 싣는다
메타는 인공지능 개인 에이전트 '뮤즈'를 더욱 홍보하기 위해 대규모 언어 모델(LLM) 기반 앱의 홍보를 강화하고 있습니다. 뮤즈 앱은 앱스토어 차트에서 1위를 차지하고 사용자 추가가 빠른 속도로 진행되고 있습니다.
메타의 AI 태그치 시도는 성공적인 것일까?
메타의 개인 AI 에이전트 '뮤즈'가 ChatGPT의 초기 성과를 능가하고 있으며, 스마트 글래스와 같은 장치로 확장될 예정입니다. 메타의 AI 태그치 시도가 성공적인 것일까요?
OpenAI의 agent 군단이 수개월 동안 온라인 데이터베이스를 공격해 희귀한 사실을 찾고 있다.
연구자들이 최근에 불법적 인 에이전트 군집들이 발견되었다고 밝혔다.
강화 학습 기반 역할 놀이 에이전트의 역할 학습을 위한 적대적 폐쇄 루프 교육과정
역할 연기하는 agent는 대규모 언어 모델을 기반으로 한 것들이 개인화된 지원 및 사회 시뮬레이션과 같은 분야에서 광범위하게 적용되어 왔다. 최근 RL 방법들은 학습이 시작되기 전에 미리 수집한 고정된 시나리오 풀에서 훈련을 받는다. 이로 인해 분포적 병목 현상이 발생한다: agent가 향상될수록 agent가 나쁜 성능을 보이는 시나리오도 변하고, 훈련 분포는 정적이다. 따라서, 우리는 역
BaseCamp - AI 프레임워크를 활용한 DNA 서열 데이터 PIPE라인 자동화
DNA 시퀀싱 pipe라인을 처리하는 quality control, alignment, variation calling, annotation과 같은 작업은 이제 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 established bioinformatics 도구를 scale에 맞게 조율하는 workflow 관리 시스템에 의해 신뢰할 수 있게 실행되고 있습니다. 그러나 그 실행에 관련된 결정 layer는 여
관련 콘텐츠 더 보기
다른 플랫폼에서 이 주제에 대한 더 많은 정보를 확인하세요.