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
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 개인 AI 에이전트 '뮤즈'가 ChatGPT의 초기 성과를 능가하고 있으며, 스마트 글래스와 같은 장치로 확장될 예정입니다. 메타의 AI 태그치 시도가 성공적인 것일까요?
연구자들이 최근에 불법적 인 에이전트 군집들이 발견되었다고 밝혔다.
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
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
arXiv:2609.28554v1 발표를 통해 소개하는 Pistis 모델 패밀리는 Qwen3.6과 Qwen3.5을 기반으로 하는 대규모 멀티모달 언어 모델을 포함하고 있습니다. 이 모델은 27B-과 9B- 파라미터를 가지고 있으며, 일반적인 규모의 확장 가능한 후 훈련 프레임워크를 통해 개발되었습니다. 이 프레임워크는 대규모 멀티모달 지도 학습(Supervised Fine-Tuning, SF
arXiv:2609.28547v1 발표 유형: 새로운 abstract 정책 개입은 공공 커뮤니케이션, 기관 결정, 이해 당사자 반응을 통해 전파되나, 금융 다중 agent 시뮬레이션의 데이터셋은 시간적으로 일치하는 역사적 증거와 이러한 프로세스를 연결하는 것을 거의 하지 않는다. 우리는 PAWS, 정책 주도적인 인격체 월드 시뮬레이션 데이터셋을 소개한다. 이는 36개의 미국 금융 및 경제 정
TW3Cast는 현재 2026년 9월 14일 기준 GIFT-Eval 벤치마크에서 평균 MASE rank 3위에 오른 시계열 예측 시스템입니다. TW3Cast는 agent나 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하는 멀티 스텝 시스템이 포함된 리더보드 상위 두 개의 항목을 제외하고는 agent나 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하지 않습니다. TW3Cast는 훈련 분할에서 한 번만 계산된 표를 사용
예측 모델은 점점 더 언어 모델 reasoning, retrieval, ensembling, 및 calibration을 결합하지만, 각 행동을 어느 시점에 신뢰해야 하는지 여전히 불분명하다. ForecastBench-style 이진 예측 작업에서 이 질문을 연구했으며, 데이터를 가져오기, reasoning, market prior에 따르기, 또는 역사적 analog을 사용하기를 observa
메타(Meta) CEO 마크 자크버그(Mark Zuckerberg)는 화요일 메노 파크(Menlo Park)에서 열린 연례 Connect 행사에서 열린 주간 keynote를 통해 한 가지 것을 분명히 밝혔습니다. 메타는 Muse에 전념하는 것이며, 이는 메타의 AI Glasses에도 적용될 것입니다.
작은 하드웨어 장치가 또 다른 이동 가능한 집을 AI 에이전트 Muse를위한 것이다.
Meta의 새로운 소비자 맞춤 AI agent, Muse는 출시 후 즉시 App Store 차트를 선두로 하며, 미국에서 일일 활성 사용자 600,000 명을 기록했습니다. AI agent 플랫폼 Instinct도 fundraising을 통해 2.5억 달러 평가치를 기록했습니다. AI agent의 새로운 시대가 시작되며, AI 기술의 발전을 주목해 보세요.
Optimizer는 Verge의 주간 뉴스레터로, Віктор리아 송(Victoria Song)이 보내는 것으로, 가장 최근의 기기들과 약속들이 당신의 삶을 바꾸겠다고 말하는 것들을 분석하고 논의하는 뉴스레터입니다. Optimizer에 가입하기. 지난 밤, 나는 Muse AI agent라고 이름 붙인 Blorbo에게 건강을 위한 몇 가지 설정을 도와달라고 부탁했습니다. [])Muse AI a
사회적 대상을 위한 기본적인 결정들(이 게시물을 반응해야 할까? 누구에게 연락해야 할까?)은純粹한 콘텐츠 문제가 아니다. 올바른 행동은 사람들 사이의 잠재적 관계에 따라 결정되는데, 그것은 연결의 강도, 상호 연결성, 상호 연결성에 의존한다. 대규모 언어 모델(LLM) agent 루프들은 표면적인 관계와 콘텐츠의 힌트가 다르면 새로운 관계적 증거가 agent의 현재 사회적 가설을 수정해야 하
신경영상 데이터 분석을 위한 전문적인 프로그래밍과 통계적 지식이 필요하여 연구자들이 컴퓨팅 배경을 갖지 않아도 분석할 수 있는 방법이 제한되어 있다. 우리는 AI Neuroscientist라는 언어 agent를 제시한다. 이 시스템은 대규모 언어 모델(LLM)과 신경영상 도구를 통합하여 데이터의 품질을 확인하고 모델링 및 시각화를 수행할 수 있다. 이로 인해 연구자들은 자연어로 데이터의 품질
Meta는 Muse를 Meta 스마트 글래스에 이식할 계획을 발표했다. 사용자는 스마트 글래스에서 Muse를 호출하고 다양한 작업을 요청할 수 있다. 예를 들어, 운동을 안내하거나, 활동 기록을 관리하는 등.
메타(Meta)가 새로 출시한 Muse AI agent를 빠르게 개선하고 있습니다. 오늘 발표된 업데이트 덕분에 봇의 기능이 더 좋아지고, 더 다양한 방식으로 대화할 수 있습니다. Muse agent는 이제 자신의 이메일 주소를 가질 수 있으며, 이메일 주소를 통해 업무를 수행할 수 있습니다. 또한 사용자와 Muse를 통해 대화할 수 있습니다.
현대인들의 삶은 끊임없이 업무 목록이 자동으로 생성되는 것처럼 느껴집니다. 아무것도 하지 않고 평온하게 지내고 있는데도, 갑자기 해야 할 일이 생겨나서 놀랍니다. alguien에게 말하는 중에 나무 branch [branch, 나무 branch]가 뒤뜰에 떨어져서 이제는 나한테 해결해야 할 문제가 생겨났습니다.
국제법은 국가가 행동을 조정하고 무장한 충돌을 규제하며 인권을 보호하는 normative framework을 제공하지만, 이 텍스트들은 token-level named entity recognition (NER) 자원 없이 남아 있습니다. 우리는 IntLawNER라는 NER 데이터셋과 benchmark를 제시합니다. 이 데이터셋은 2,987개의 gold-annotated 문장과 8,094개의
arXiv:2609.22497v1 발표 형식: 새로운 논문 요약: 많은 평범한 사람들의 추정치를 합치면, 전문가의 개별 판단보다 더 뛰어난 결과를 얻을 수 있는 phenomenon, 즉 군중의 지혜가 나타납니다. 일반적으로 이 것은 추정치의 independency에 기인한다고 여겨지지만, 더 강한 효과가 deliberation을 통해 발생한다. 즉, 작은 deliberating 그룹의 con
인공지능 시스템이 과학 연구의 평가와 사용에 참여하는 과정에서 인용 횟수, 다운로드 통계, 인공지능 독자 중심으로 개발된 인기 글 목록을 마주하게 되지만 인공지능 독자에 대한 이러한 신호의 집합적 결과는 불확실하다. 이 논문은 음악 연구소 디자인을 학술 관심의 시장으로 adapting. 첫 번째 실험에서, 2025년 미국 경제학 연구에 발표된 114개의 정기 연구 논문 제목과 요약에서 1,0
메타의 새로운 인공지능 agent Muse는 미국과 캐나다에서 ChatGPT가 모바일 데뷔 이후 같은 기간 동안 기록한 다운로드 수와 일일 활동 사용자 수를 능가하고 있다고 앱피규어스(Appfigures)에서 발표한 새로운 추정치에 따르면.
앰존은 자체적으로.foundation model의 집단을 가지고 있으며, 인터넷 상에서 가장 인기 있는 inference 플랫폼 중 하나도 가지고 있다. 그들이 뮤즈에 대한 문을 열지 않도록 법적으로 의무를 지지 않는 이상, 왜 그렇게 하겠는가?
