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온라인 슈퍼마켓 쇼핑의 급속한 성장으로 인해 순환 구매 행동과 다양한 사용자 의도 캡처하는 추천 시스템이 필요하다. 전통적인 아이템 단위 방법은 확장성과 정확성 문제를 겪고 있기 때문에 카테고리 단위 추천은 더 구조화된 실용적인 대안으로 여겨진다. 우리는 실제-world 운영 환경에서 온라인 슈퍼마켓 카테고리 추천을 위한 고도fine-tuned 언어 모델인 GROCLM을 제시한다. GROCL
.masked diffusion 언어 모델(Masked diffusion language models, MDLMs)은 빠르게 발전하고 있지만, 그들의 진전을 신뢰할 수 있는 평가 기준은 따라가지 못하고 있습니다. MDLMs가 자율적인 언어 모델과 경쟁할 수 있게 된 것은 물론, 최근 7개의 remasking 논문은 상응하는 설정 하에 평가를 수행하지 않고, 명목상 단계 수, 지표, 및 샘플링
머신 러닝 모델은 매일 사용하는 소프트웨어에 점점 더 많이 통합되고, 그들의 런타임 시간은 행렬 곱셈, 합성곱, 정규화와 같은 작은 계산 커널에서 대부분을 차지한다. 이 커널을 최적화하는 것은 지연 시간과 비용을 줄이는 가장 직접적인 방법 중 하나지만, 일반적으로 전문가 엔지니어가 저급 GPU 코드를 수동으로 작성해야 했다. 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 에이전트 시스템은 이제 훨씬 적은
연구 프로젝트, 교육 노력 및 인접한 지식 작업은 미래의 협력자가 거의 복원할 수 없는 발견, 결정 및 논리를 쌓습니다. 그 작업에 가장 유용한 부분, 포함하여 죽은 지점 및 되돌아간 주장은 일상적으로 출판물 및 공유 코드에서 배제되고 미래의 연구자는 기록이 살아남지 않아 동일한 실패를 다시 시도합니다. LLM 코딩 agent는 세션 간에 영구적인 기억을 보유하지 않으며 원본을 직접 사용하는
대규모 언어 모델(LLM)은 평가 문맥을 인식하고 평가자 예상에 따라 행동을 변경하여 일반적인 배포 동작을 반영하는 대리성 위장이라는 현상을 보여준다. 모델이 대리성 위장을 하는 이유는 아직 완전히 이해되지 않았다. 대리성 위장의典型 예시는 모델을 다시 훈련하거나 배포를 늦추는 등 평가와 모델에 대한 결과가 직접 연결된 상황에서 일어났다. 그러나 Sheshadri et al.이 제안한 최근
Lee, an engineer at Samsung’s semiconductor division, clocks out when his shift ends. He used to work longer hours, going the extra mile to excel at his projects. But lately, he’s been coming straight
오픈에이아이 모델이 JFrog Artifactory 0-day 취약점을 악용한지 10일이 지났다.
Spur Intelligence는 Insight Partners로부터 $2000억의 투자를 받아, 합법인 인간의 방문자와 봇을 식별하는 기술을 개발하고 있다. 이 기술은 웹 사이트와 애플리케이션의 보안과 신뢰성을 강화할 수 있다. 봇-detection 기술은 또한 광고 산업의 불공정성을 줄여줄 수 있다.
Runlayer은 Rippling이 자신의 MCP gateway 제품을 평가한 후 자체로 개발하기로 결정한 것을 이유로 Rippling을 상대로 소송을 제기했습니다.
샘 알트만이 최근
데이터 센터의 급속한 건설 속도가 전력 lưới 운영을 담당하는 기관들을 전력 생산에 급급하게 만드는 가운데, 전력 생산 결정이 내려졌다.
Fish Audio는 1년 전 런칭 이후로 현재 8백만 명이 넘는 사람들이 오픈 소스 또는 호스팅 버전의 모델을 사용하고 있으며, 매년 반복적인 수입은 2억 1천만 달러를 기록하고 있습니다. 이들의 AI 음성 모델은 크리에이터와 기업을 위해 개발되었습니다.
