다시 생각하는 AI 하드웨어: 자율 요원에 대한 세 층의 인지 아키텍처
현재의 AI 시스템은 계획, 사유, 실행을 단일 프로세스로 처리하여 불필요한 지연, 에너지 소비, 그리고 행동 연속성을 깨뜨리는 문제를 가지고 있습니다. 새로운 아키텍처인 Tri-Spirit Architecture를 제안하여 계획, 사유, 실행을 각기 다른 컴퓨팅 서브스트레이트에 매핑하고 비동기 메시지 버스를 통해 조정하여 시스템의 효율성을 향상합니다.
Tri-Spirit Architecture
Tri-Spirit Architecture는 계획, 사유, 실행을 각기 다른 컴퓨팅 서브스트레이트에 매핑하고 비동기 메시지 버스를 통해 조정하여 시스템의 효율성을 향상합니다. 이 아키텍처는 다음 세 가지 층으로 구성됩니다.
- Super Layer (계획): 계획을 수행하는 층으로, 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 모델을 사용하여 계획을 수행합니다.
- Agent Layer (사유): 사유를 수행하는 층으로, 계획을 기반으로 사유를 수행합니다.
- Reflex Layer (실행): 실행을 수행하는 층으로, 사유를 기반으로 실행을 수행합니다.
Tri-Spirit Architecture는 다음 특징을 가지고 있습니다.
- parameterized routing policy: 라우팅 정책을 매개변수로 조정하여 시스템의 효율성을 향상합니다.
- habit-compilation mechanism: 반복적인 사유 경로를 ZERO-인퍼런스 실행 정책으로 컴파일하여 시스템의 효율성을 향상합니다.
- convergent memory model: 메모리를 수렴적으로 관리하여 시스템의 효율성을 향상합니다.
- explicit safety constraints: 안전한 시스템을 구축하기 위한 명시적인 안전 제약 조건을 제공합니다.
Tri-Spirit Architecture는 다음 성능을 제공합니다.
- mean task latency: 75.6% 감소
- energy consumption: 71.1% 감소
- LLM invocations: 30% 감소
- offline task completion: 77.6% 증가
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