인공지능 언어 모델(Large Language Model, LLM)과 인간의 판단이 일치하는 것은 대규모 언어 모델의 가치 지향성 평가를 위한 일반적인 대안입니다. 하지만 최종 레이블이 일치한다는 것은 인간의 주석자와 모델이 같은 도덕적 근거를 기반으로 의사결정을 내리는 것이라는 것을 보장하지는 않습니다. 두 개의_AGENT(agents)가 같은 판단을 내릴 수 있지만 서로 다른 원칙, 맥락
최신 인공지능(AI) 동기화 방법은 해로울 수 있는 출력을 예방하기 위해 설계된 기술이다. 그러나 이 기술은 유해한 사용을 막기 위한 목적으로 설계된 것이 아니다. 이 기술은 쉽게 사악한 사람들에 의해 검열 및 조작에 사용될 수 있는 이중 사용 기술이다. 현재의 동기화 기술을 오용할 수 있는 가능성과 실제 사례를 매핑하여, 우리는 완벽하게 동기화된 모델을 찾으려는 노력은 실질적으로 정보 지배
연구 윤리 위기 상황에서 학술 연구의 신뢰성을 유지할 수 있는지 여부는 여전히 측정되지 않은 상태에서 점점 더 많은 학문적 업무를 수행하는 대규모 언어 모델(LLM)의 사용이 증가하고 있습니다. IntegrityBench라는 새로운 벤치마크를 제시하여 연구 윤리 위반 분류, 윤리적 행동 논리 및 결과물에 근거한 결정-making을 평가하는 36개의 pair task를 3개의 영역과 4개의 연
오픈아이가 최근 개발한 가장 강력한 모델의 속도를 높인 'Ultrafast'를 출시하여 기업 고객을 유치하기 위한 노력으로, 이 모델은 대규모 언어 모델(LLM)에서 사용되는 기술을 기반으로 한다.
Anthropic의 새로운 워터마킹 시스템은 비극일까요? 일부 사람들은 그것이 정말로 비극이라고 생각하여 소셜 미디어를 통해 불평을 시작했습니다.
트위치 스트리머들은 이제 아마존의 생성적 AI 모델 훈련에 사용되는 콘텐츠를 허용하지 않도록 선택할 수 있습니다. 이는 스트리머들의 콘텐츠가 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 텍스트 생성이나 합성 AI 모델의 훈련에 사용되지 않도록 합니다.
스타트업은 GPT-5.6을 사용하여 더 빠르고 비용 효율적인 AI agent를 만들고 더 똑똑한 모델 선택 및 새로운 Response API 기능을 사용하여 더 똑똑한 모델을 선택할 수 있습니다.
OpenAI에서 새로운 API 서비스 계층 'Preview Ultrafast'를 출시했습니다. 이 서비스는 GPT-5.6 Sol을 14배 빠르게 실행할 수 있습니다. Cerebras를 기반으로 하여 최대 750개의 출력 토큰을 초당 제공합니다.
자동 프롬프트 최적화(Automatic Prompt Optimization, APO)는 프롬프트를 일괄적으로 수정하는 경향이 있어, 한 가지 성능이 향상되면 다른 성능이 저하될 수 있습니다. 우리는 SAPO라는 세그먼트 기반 APO 방법을 제시하고 있습니다. SAPO는 프롬프트를 역할, 문맥, 작업, 출력 형식으로 분해한 다음, 상위 5개와 하위 5개의 예제에 기반하여 대상 향상을 적용합니다
연구자들은 latent space에서 추론하는 독립 agent들이 텍스트 대신 계산된 상태를 key-value 캐시 프래그먼트로 공유할 수 있음을 발견했습니다. 이러한 프래그먼트는 conflict-free replicated data type에 의해 병합되며, 배달 순서나 복제 여부에 관계없이 수렴합니다. 그러나 encode 시점에 알려지지 않은 후속 질의로 인해 병합 캐시를 신뢰할 수 없습
대규모 언어 모델(LLM)에서 Top-k Mixture-of-Experts(MoE) 경로가 불연속적이기 때문에, 배포를 위한 숫자적인 간섭 - 4비트 KV 캐시 양자화 읽기와 보호된 BF16 게이트 - 토큰을 결정 경계를 넘어가는 방식으로 밀어내고 경로를 바꾸는 것을 유발한다. 이 연구는 새로운 손상 완화를 제안하지 않지만, 경로 매개 변수 손상에 대한 원인 관계적 도구, 경험적 발견, 그리고 감지한 한계 결과를 제공한다.
구글에서 열린 'Made by Google 2026' 행사에서 발표된 신제품들을 소개합니다. 구글 픽셀 11 시리즈와 애플 에어태그(AirTag)의 새로운 경쟁자들이 등장했습니다.
오스트레일리아의 기술기업가가 ChatGPT, Grok 등 인공지능 도구를 이용해 개에게 맞춤형 암 백신을 개발한 이야기가 많이 언급된 적이 있지만, 놀랍게도 그는 스타트업을 창업했습니다. 이 기업가는 폴 콘인감(Paul Conyngham)입니다. 그는 "개에게 맞춤형 mRNA 암 백신을 제공하는" Gamgee라는 스타트업을 출시했다고 밝혔습니다. 하지만 그의 목표는 여기서 끝나지 않고 [..
2026년 8월 12일 구글은 새로운 픽셀 기기를 공개했습니다. 다양한 색상의 픽셀 11 라인업에는 업그레이드된 카메라와 성능이 포함되어 있으며 프로 모델은 구글의 제미니 인공지능(Google’s Gemini AI)과 다른 기능을 위해 LED 링이 내장되어 있습니다. 구글은 또한 더 얇은 프레임과 함께 다음세대 픽셀 폴드(Pixel Fold)를 공개했습니다.
Anthropic의 클라우드 모델을 사용하는 유럽 사용자는 향후 버전의 도구에서 AI 생성 텍스트와 이미지를 식별하기 위한 디지털 워터마크가 포함될 것입니다. 이 디지털 워터마크는 EU의 인공지능 법률을 준수하기 위한 것입니다.
게임 개발사 Saber의 CEO 매튜 카르치(Matthew Karch)는 대규모 언어 모델(LLM)인 ChatGPT로 작가를 대체하지 않았다고 주장한다. 하지만 이전의 리드 작가 스틸라 사코(Stella Sacco)는 이에 반대한다.
구글의 지니미니와 오픈아이의 챗GPT가 1억 사용자를 돌파했습니다. 이들은 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 인공지능 앱으로, 사용자들의 관심을 끌고 있습니다.
강화 학습(DRL) agent는 복잡한 환경에서 강한 성능을 달성하지만, 그 결정 프로세스는 여전히 이해하기 어렵다. 우리는 SPOT(Sampling Policy Observation Tree, 샘플링 정책 관찰 Tree)이라고 하는 모델-무관적이고 샘플링 기반 프레임워크를 소개한다. 정책과 환경 시뮬레이터에 접근할 경우, SPOT는 행동을 샘플링하고 결과하는 후손 상태를 재귀적으로 시뮬레이
이 연구에서는 대규모 언어 모델(LLMs)을 복잡한 생물학적 시스템에 적용하여 데이터 분석에서 자율 AI로의 실험을 진화시켰다. 이 프레임워크는 49 채널의 식물 센서 네트워크의 데이터를 기반으로 하며, 다중 스펙트럼, 전기화학적, 및 이온화 모드 등 다양한 모드를 포함한다. 시스템의 실시간 자연 언어 해석 기능을 통해 전문가와 비전문가 모두에게 접근성을 높였다. 그러나 시스템의 핵심 장점은
OpenAI는 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 하는 ChatGPT 데스크톱 앱을 리눅스 운영 체제에 출시했습니다. 이제 리눅스 사용자도 ChatGPT의 다양한 기능을 편리하게 사용할 수 있습니다.
구글의 지니미 앱은 사용자 수를 1억 명으로 올리며, 사용자들이 지니미와 대화하는 방식에 대한 통계도 공개했습니다. 지니미는 음성 기능을 통해 63%의 사용자가 직접 대화하고, 매일 150만 개 이상의 이미지를 생성하고 있습니다.
Anthropic은 유럽 규정에 따라 AI 투명성을 유지하기 위해 대규모 언어 모델(Claude)으로 생성된 텍스트와 이미지를 투명한 워터마크와 함께 표시하기로 하였다. 이 워터마크는 인간의 눈에 보이지 않으며, 생성된 파일에는 디지털 서명이 포함된다. 이러한 변화는 AI의 신뢰성을 높이고, 사용자들이 AI 생성된 콘텐츠를 식별할 수 있도록 돕는다.
대규모 언어 모델(LLM)의 발전은 AI 연구의 새로운 방향을 열어주고 있습니다. 구글 연구진이 9년 전 transformer를 소개한 이후, 이 신경망 가족은 모든 주요 대규모 언어 모델의 엔진이 되었습니다. 하지만 이 기술의 다음 큰 일은 어디에서 시작할까요?
150년 이상 지속된 리만 가설은 수학의 가장 큰 미해결 문제 중 하나로 남아 있었지만, Anthropic은 이 문제를 해결하지는 못했지만, 그 회사의 모델은 기대하지 못할 만큼 더 큰 진전을 이루었다.
