arXiv:2609.05481v1 발표 유형: 새로운 abstract 예시 간 관계 학습은 교사 의 표현 공간을 예시 간의 관계를 매칭하여 미니 배치 내에서 전달합니다. 모든 Pair를 계산하는 것은 배치 크기에 대해 이차 복잡도를 가지며, 균일 Subsampling은 효율적으로 Relation Budget를 사용하지 못할 수 있습니다. 우리는 신뢰성 aware Pair Importance
arXiv:2609.05461v1 발표에 대한 요약입니다. Reward-free 잠재 세계 모델(plan)은 후보 행동을 평가하는 데 Distance를 사용하여 정지된 잠재 공간에 Embedding을 위치시킵니다: 행동은 목표 Embedding과 더 가깝게 예측되는 Embedding에 위치할 때 선호됩니다. 이 것은 잠재적 가깝다는 가정하에 silently 수행됩니다. 즉, 잠재적 거리순으로
구글 딥마인드의 AlphaGenome Atlas는 인간 유전체의 비밀을 풀어주고 생물학에 대한 새로운 이해를 가져오며, 과학 연구를 가속화하고 최종적으로 새로운 질병 치료법을 열어줄 수 있습니다.
AI 생성 텍스트가 정교한 문장을 저렴한 비용으로 생성할 수 있게 되면서, 사용자는 더 이상 유창성만으로 진실 여부를 판단할 수 없습니다. 우리는 이 실패 모드를 '유창성 함정(Fluency Trap)'이라고 부릅니다. 사용자는 유창한 허구를 믿으면서, AI 생성된 것으로 밝혀진 정확한 콘텐츠를 할인합니다. 이진 'AI로 제작됨' 레이블은作者의 автор권을 공개하지만, 주장에 대한 증거를
인공지능이 교과서의 형태를 고정된 종이 시퀀스에서 적응 가능한 학습 시스템으로 바꾸고 있다. 학습자 진단, 과제 추천, 형성적 피드백 제공과 같은 기능을 가질 수 있다. 이 연구는 인공지능을 기반으로 한 새로운 실용 영어 교과서의 구조와 적용을 연구한다. 5층 아키텍처가 제안된다: 지식 지도, 학습자 프로파일링, 과제 생성, 피드백 조율, 교사 측의 통제. 186명의 비영어전공 대학생들을 대
인공지능 추론의 시대가 시작되었습니다. imagine가 보건의료 시스템이 실시간으로 수십만 개의 데이터 포인트를 분석하여 생명을 구하는 의학 연구를 가속화하거나 지능형 보조인원이 한 번에 수천 개의 복잡한 고객 니즈를 즉시 해결하는 이러한 현실적인 혁신은 지속적인 지능의 엔진으로 작동하는 고급 인프라가 필요합니다. 이 고급 인프라는 실시간 서비스를 지원하며...
SSAKG 2.0은 구조적 순차적 연관 지식 그래프(Structural Sequential Associative Knowledge Graphs, SSAKG)를 구성하고 운영하는 오픈 소스 소프트웨어 패키지를 제공한다. SSAKG는 객체를 그래프 정점으로, 순서가 있는 시퀀스를 그래프 연결의 구조적 패턴으로 표현한다. 결과적으로 얻어진 희소 그래프는 완전한 시퀀스를 부분적이고 무작위한 cont
인공 지능(AI)의 발전으로 인해, 인간 윤리학에 초점이 맞춰져 있는 메타 윤리학의 지형은 크게 변할 가능성이 있습니다. 특히, 미래의 AI 시스템이 충분히 통합된 도덕적 사고, 도덕적 의도성, 도덕적 반성의 능력을 갖는다면, 나는 'AI의 자체 윤리'를 말하는 'AI의 자체 윤리'에 대한 새로운 메타 윤리학적 문제들이 발생할 것입니다. 이 논문은 이러한 AI 시스템이 발생할 경우에 발생할
AI 시스템은 점점 더 의사결정 도우미, 의사결정 위임자 또는 자율적 의사결정자로 사용되고 있다. 이 논문은 고위험 의사결정 환경에서 특히 많은 경우, 정확하고 인지적 동기화를 지닌 AI 시스템이 필요하다는 점을 주장한다. 이러한 시스템은 사용자와 유사하게 사고하고, 그 사고를 충실하게 전달해야 한다. 인지적 동기화가 이해도와 신뢰성을 향상시킨다는 증거를 검토하고, AI의 판단이나 행동에 대
AI 연구에서 가장 과학적이고 경제적으로 유도하는 주제 중 하나인 자율적인 합리성에 대한 연구가 진행 중입니다. 최근 연구에서는 주로 심볼릭 AI와 달리 확률적 생성 모델을 이용하여 진보를 이루고 있습니다. 하지만, 생성 AI 연구 커뮤니티는 이론적 합리성에 대한 명확한 정의를 내리지 못하고, 논리와 자동화된 증명에 대한 역사적 대응을 암시적으로 거부하고 있습니다. 이 연구는 이론적 합리성에 대한 정의의 모호성이 합리성 평가의 구성 적 타당성을 확인할 수 없으며, 신뢰할 수 있는 자율적인 합리성에 대한 신속한 진보를 방해한다고 주장합니다. 또한, 이 모호성이 해결될 수 있다고 주장하며, (1) 문헌의 합성에 기초한 합리적인 정의를 제공하여, 유효하고 정당한 합리성을 학습 가능한 규칙 기반 프로세스로 위치시킵니다. 그리고 (2) AI 합리성 연구의 의사소통을 위한 베스트 프랙티스 체크리스트를 제공합니다.
마이크로소프트는 사용자 및 기업용 앱을 합쳐서 코파일럿을 단순화하고, AI가 생성한_podcast, 그룹 채팅, 깊이 있는 연구, 그리고 마이크로 소프트 캐릭터를 삭제한다.
세션을 듣거나 아래에 있는 영상을 감상하세요. '정보 통제 산업 복합체'(censorship-industrial complex)는 정부, 기술 및 연구 단체가 협력하여 보수주의 온라인 연설을 억압하고 있다는 생각입니다. 이 생각은 오랜 시간 동안 우익 정보 영역의 중요한 요소였지만, 최근 미국 정책에 반영되기 시작했습니다. 우익의 정보를 주도하는 인물들이 이 문제를 어떻게 바라보고 있는지,
인터넷 논문 데이터베이스(arXiv)에 등록된 논문에서 발췌한 내용입니다. 인터넷 기반 물리 시스템(Cyber-physical systems, CPS)은 여러 전문가들이 특정 분야에 맞춰서 제작한 artefacts를 사용하여 개발됩니다. 이러한 시스템의 동작은 artefacts와 그들이 작동하는 환경과의 상호작용으로부터 발생합니다. 시뮬레이션 및 공동 시뮬레이션은 CPS 동작을 분석하는 필수
구글은 시뮬레이션 환경에서 실시간 의료 비디오 상담을 위한 AMIE를 출시했습니다.
인공지능(AI) 출력 속도 V가 인간 인지 능력 C_max을 초과할 경우, 인간이 AI의 결과를 검토하는 과정이 구조적으로 불가능해지는 것을 이전 연구에서 확인했다. 그러나 단순히 AI 출력 속도만 고려하는 것이 아니라, AI 출력 속도 V와 각 항목당 인지 부하 L의 곱을 고려해야 한다. 인지 부하 L에는 항목 분류(triage), 판단, 반응이 포함되는데, 이들 반응은 인공지능 능력 향상
arXiv:2608.07473v1 발표 종류: 새로운 논문 요약: 평가적 인공지능(Evaluative AI, EAI)은 인간의 의사결정을 지원하기 위해 최근 제안된 방법 중 하나로, 단일 추천을 내놓지 않고 대립하는 가설과 그에 대한 증거를 함께 제시하는 방식이다. 이 논문에서는 인공지능의 평가적 측면을 지원하기 위한 공식적인, 계산 가능한 기반을 제공할 수 있는 인공지능 논증(computa
이 기사는 알고리즘(Algorithm, AI에 관한 주간 뉴스레터)에서 처음으로 출판되었습니다. 같은 기사를 가장 먼저 이메일로 받으려면 여기를 클릭하세요. 지난 주, 나는 샌프란시스코 남쪽으로 30마일 떨어진 캘리포니아의 마운틴뷰에 있는 호텔에 가서 가장 성공적인 AI 연구자들 중 일부와 가장 hứ부로운 AI 연구자들을 모시고 만났습니다.
보즈의 CEO 릴라 스니어(Lila Snyder)와의 인터뷰를 통해 보즈가 AI 헤드폰을 개발하는 동기와 목표를 알아보았습니다. 보즈는 60년 이상의 역사를 가지고 있으며, 연구 및 개발에 집중하여 소비자 기술 분야에서 선도적인 기업으로 성장했습니다. 이번에는 AI를 적용한 헤드폰을 개발하여 소비자에게 새로운 경험을 제공하고자 합니다.
인간의 선호도를 학습하는 데는 보상 모델이 중요하지만, 그들의 예측에 영향을 미치는 요인을 식별하는 것은 어렵다. 최근 스파스 모이티어스-오브-익스퍼트( Sparse Mixture-of-Experts, MoE) 보상 모델은 전문가에게 특화된 전문가에게 요청을 라우팅하고 라우팅 가중치가 높은 예시를 통해 전문가의 특성을 특성화하여 해석성을 높이기 위해 노력하고 있다. 그러나 라우팅 가중치는 전
미렌딜은 자율개선 AI 시스템을 개발하고 과학적 발견 및 AI 개발을 가속화하기 위해 연구하는 컴퓨팅 인프라 확장에 필요한 구글 클라우드 파트너십을 체결했습니다. 이 파트너십은 미렌딜의 기술 개발을 지원하고 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 혁신적인 기술의 연구와 개발을 가속화할 것입니다.
온라인 환경에서 다단계 agent를 학습시키기 위한 privileged on-policy distillation은 teacher가 student의 각 단계마다 training-only reference를 사용하여 response를 재점검할 수 있도록 해줍니다. 그러나 student의 이전 동작은 실행 상태를 계속해서 변경합니다. student가 다른 동작을 취하거나 subgoal을 다른 순서
신경symbolic AI 시스템은 머신 러닝과 symbol reasoning을 통합하는 시스템으로 빠르게 주목을 받고 있습니다. 이들은 신경망과 언어 모델의 데이터 기반 통계적 접근 방식과 함께 symbol reasoning 알고리즘을 통합하여 많은 실세계적 응용 프로그램을 특징으로 하는 고위험 영역이나 데이터 부족한 영역에서 작동할 수 있습니다. 우리는 신경symbolic AI가 머신 러닝
과학 발견은 지식의 조직 변화를 통해 진보해 왔다. 새로운 프런티어에 도달한 과학은 정보를 생성하는 것만큼 더 이상 단순하지 않다. 지식, 추론, 증거를 조직하는 일련의 과정을 통해 합리적인 과학 발견을 추구해야 한다. 사회화된 과학적 지능(Bridging Literature, Agents, and Zero-gap Experimentation, BLAZE)을 소개한다.
이 연구는 Predictive Set Theory(PST)를 제시하며, 이는 지능형 아키텍처를 첫 원리에서 재구성하는 형식적 생성적 프레임워크입니다. PST는 감각을 식별 함수로 formalize하고, 집합론적 상태 갱신, 그리고 참조 chain의 세 기본 형태(참조, 반대 참조, 반참조)로 cognition을 anchor합니다. PST는 상태 시퀀스, 수요, 비교, 효율성, 그리고 유한 시간 확률 계획과 같은 core cognitive functions를 엄격하게 도출합니다. PST는 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 neural mechanism을 모델링하는 대신, 내부 일관성을 유지하는 동안 불완전 정보와 불가역적 위험하에 작동하는 시스템의 디자인 스펙으로서 작동합니다.
