마이크로소프트 스카우트, 오픈클라우에 기반한 새로운 인공지능 개인 보조기
마이크로소프트 스카우트는 구글과 유사하게 오픈클라우를 기반으로 개발된 새로운 인공지능 개인 보조기입니다. 이 보조기는 마이크로소프트 365 애플리케이션과 통합되어 기업들이 직원들에게 가상 보조기를 Assign할 수 있게 해줍니다. 이 가상 보조기는 일정 관리, 경비 보고서, 이메일 초안, 등 다양한 업무를 지원합니다.
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마이크로소프트 스카우트는 구글과 유사하게 오픈클라우를 기반으로 개발된 새로운 인공지능 개인 보조기입니다. 이 보조기는 마이크로소프트 365 애플리케이션과 통합되어 기업들이 직원들에게 가상 보조기를 Assign할 수 있게 해줍니다. 이 가상 보조기는 일정 관리, 경비 보고서, 이메일 초안, 등 다양한 업무를 지원합니다.
Google의 AI 연구소인 DeepMind는 신경망을 이용한 컴퓨터 게임 'StarCraft II'를 학습시키기 위해 'StarCraft II'의 AI를 개발했습니다. 이 게임은 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 AI 기술을 개발하기 위한 대표적인 게임입니다. DeepMind의 연구원들은 'StarCraft II'의 AI를 이용하여 인간과 경쟁할 수 있는 AI를 개발했습니다. AI가 인간과
우리는 인공지능 정책과 정치적 활동, 투명성, 깔끔한 규제를 위한 지원, 그리고 인공지능의 안전성을 강조하며, 회사에 대한 외부 정치단체의 발언권을 인정하지 않는다.
기술 세계의 일상 소식은 여기 있습니다. 중국이 세계 최초의 침입형 뇌-컴퓨터 칩을 승인했습니다. 다음은 이에 대해 무엇이 기다리고 있는지입니다. 중국의 Henan성 동희씨는 지난 10월 자신의 집의 뜨락에서 앉아 있는 동안 뇌 컴퓨터 칩을 thử해보았습니다. 그는 이 칩을 2시간 동안 사용했으며 그 후 뇌가 회복되었습니다. 이 칩은 뇌 신경세포를 자극하여 뇌의 신호를 읽어내는 데 사용됩니다
이 기사는 대규모 언어 모델(LLM)을 산업에 적용하는 방법에 대해 조명하는 MIT Technology Review의 한정된 뉴스레터인 Making AI Work에서 나온 것입니다. 이 뉴스레터를 이메일로 받으려면 여기를 클릭하세요. 회계부터 디자인까지 시장 조사와 제품 개발에 이르기까지 기업을 운영하는 데 필요한 기술의 범위는 놀랍습니다. 큰 회사에서는 전문가들을 고용하여 각 분야의 업무를
전 세계 의료 시스템은 과거의 투자 부족과 인력 부족으로 인해 증가하는 수요에 부응하지 못하고 있다. 노인 인구 증가로 인한 서비스 수요 증가와 함께, 제공되지 않는 간극은 이미 의료 종사자에게 심각한 스트레스와 피로를 가져오고 있다. 상황은 더욱 악화되고 있다.
영향을 받은 Red Hat 패키지를 다운로드한 모든 사람은 즉시 확인을 해보아야 합니다.
지식 노동의 다음 시대에 관한 보고서는 Codex가 인공지능을 이용한 연구, 데이터 분석, 업무 자동화, 콘텐츠 생성 등으로 생산성을 어떻게 변화시키고 있는지 탐구합니다.
arXiv:2606.00240v1 Announce Type: new Abstract: Effective real-world assistance requires AI agents with robust Theory of Mind (ToM): inferring human mental states from their behavior. Despite recent a
arXiv:2606.00232v1 Announce Type: new Abstract: We study fact-level repair for multimodal generation, where a fluent output may contain specific facts that are not supported by the input. Existing inf
RLVR(Reward가 검증 가능한 학습, 특히 그룹 상대적 정책 최적화(Group Relative Policy Optimization, GRPO))는 대규모 언어 모델의 추론을 향상시키기 위해 광범위하게 사용되어 왔습니다. 그러나 결과 단계에 대한 보상은 희박한 감독만 제공하고, 특정 프롬프트에 대해 샘플링된 모든 경로가 모두 올바르거나 잘못된 경우 그룹 상대적 이점은 사라집니다. OPSD
FEA는 Solid Mechanics에서 가장 중요한 수치적 접근 방식입니다. FEA의 어려움에는 초급 사용자에게 큰 학습 곡선과 simulation의 주요 구성 요소, 예를 들어 경계 조건, 부하 사례 및 해결 변수의 잘못된 정의로 인한 잠재적인 오류 시뮬레이션을 포함합니다. 실세계 문제 해결을 위해 일반적으로 몇 년 동안의 엔지니어링 경험 필요합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 우리는