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많은 기업이 기술적 가능성을 먼저 고려하고 그 위에 애플리케이션을 부착하는 대신, 고객의 필요를 먼저 고려하고 그에 맞는 기술 솔루션을 개발하는 고객 중심의 엔지니어링을 통한 AI 혁신을 통해, 기업은 디지털 투자에서 기대하는 가치의 1/3 미만만 잡고 있습니다. 고객을 우선하지 않으면, Fragmented 솔루션과 Disjointed...을 발생시킬 수 있습니다.
노벨 경제학상 수상자 다론 아세무글루(Daron Acemoglu)가 발표한 논문은 사이버네틱스에 대한 비판을 제기했다. 그는 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 AI 기술이 사회에 미치는 부정적인 영향을 경고했다.
우주 데이터 센터를 건설하기 위해 AI 컴퓨트의 파도에 ...
디그(Digg)는 이번에는 AI 뉴스 수집 서비스로 다시 도전합니다.
조아나 스테른은 로봇이 아니지만 그들과 함께 살았습니다. 내 프로그램의 오랜 친구인 조아나 스테른을 소개합니다. 여러분은 조아나를 이미 알고 있을 것입니다: 그녀는 월스트리트 저널의 전직 개인 기술 칼럼니스트, 전 디코더 게스트 호스트, 그리고 내와 함께 The Verge에서 공동 창립자 중 한 명입니다. 그리고 그냥 내 가장 가까운 친구 중 한 명입니다. 그것이 중요하다는 이유는 조아나 [...]
구글은 AI를 이용한 0-day 해킹을 처음으로 발견하고 차단했다고 발표했다. 이 0-day 해킹은 두 개의 2단계 인증을 우회할 수 있는 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 공격이었다.
오픈 AI 캠퍼스 네트워크에 가입하여 세계적인 학생 클럽과 연결, AI 도구에 접근, 이벤트를 개최, AI를 기반으로 한 캠퍼스 커뮤니티를 구축하세요.
기업이 인공지능(AI)을 확대하는 방법은 다음과 같습니다. 기업은 초기 실험에서부터 신뢰, 지배, 워크플로우 디자인, 규모에 따른 품질을 통해 누적된 영향을 통해 AI를 확대할 수 있습니다.
구글 파이낸스는 유럽에서 AI를 기반으로 한 새로운 경험을 출시했다. 이 경험은 지역 언어 지원을 포함하여 유럽 전역에서 사용할 수 있다. 이 새로운 경험은 강력한 기능을 제공하며, 사용자들이 금융 정보를 더 쉽게 찾고 관리할 수 있도록 돕는다.
유니티가 갖는 구성 요소의 특성에 기반한 세계 모델을 위한 강화 학습 방법 모델 기반 학습에서 에이전트는 세계 모델 예측에 기반하여 트레잭토리 시뮬레이션을 통해 행동을 학습한다. 표준적인 세계 모델은 일반적으로 상태와 행동을 다음 상태로 매핑하는 정적 전이 함수를 학습한다. 그러나 훈련 데이터에서 행동과 결과가 자주 동시에 발생할 때, 모델은 이러한 상관관계를 일반적인 원인-결과 규칙으로 내재화 하게 되며, 행동 전제 조건을 무시한다.しかし, 상호 작용 환경에서는 에이전트의 행동이 미래의 용이성
심층 언어 모델(LLM), 특히 추론 모델은 종종 미래 결과에 대한 명시적인 고민을 포함하는 확장된 사고 체인(Chain-of-Thought, CoT) 추론 경로를 생성한다. 그러나 이러한 고민이 진정한 계획에 해당하는지, 어떻게 구조화되는지, 그것이 성능을 얼마나 결정하는지 여부는 아직 잘 이해되지 않았다. 이 연구에서, 우리는 사고 트리 추출을 통해 사고 트리 추출을 통해 LLM 계획을 특성화하는 새로운 방법을 소개한다. 사고 트리 추출을 통해 사고 트리 추출을 통해 우리는 계획이 어떻게 구조
협력하는 대규모 에이전트 강화 학습에서, 모든 에이전트가 동일한 행동 분포를 출력하는 문제를 해결하기 위해 무작위성을 사용하는 새로운 방법을 제안합니다. 이 방법은 각 에이전트가 단일 브로드캐스트 라운드 내에서 무작위 비트 협조 프로토콜을 실현할 수 있도록 합니다.
