산업 4월 8일
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연구 4월 8일
데이터브릭스 공동 창업자, ACM 상을 수상하며 'AGI는 이미 여기 있다'고 말한다
데이터브릭스 공동 창업자 마티 자하리아가 ACM 상을 수상했다. 그는 현재 연구를 위한 AI를 개발 중이며 AGI는 단순히 잘못 이해된 것으로 생각한다.
산업 4월 8일
AI 부상에 따른 아동 성착취 대응을 위한 OpenAI의 새로운 안전 가이드
OpenAI는 AI 기술의 발전과 함께 급증하는 아동 성착취를 해결하기 위해 새로운 Child Safety Blueprint를 출시했습니다. 이 가이드는 아동 성착취를 예방하고 대응하는 데 도움이 될 것입니다.
산업 4월 8일
AI 에이전트를 위한 원격 데스크톱, Workbench: IT 지원이 아닌 미래의 선구자
Astropad의 Workbench는 iPhone이나 iPad에서 Mac Mini의 AI 에이전트를 원격으로 모니터링하고 제어할 수 있는 플랫폼을 제공합니다. 이 플랫폼은 저-latency 스트리밍과 모바일 액세스를 지원합니다.
AI 모델 4월 8일
오픈AI, 위기상황에 빠진다?
오픈AI는 최근 122억 달러의 자금을 조달하고, 이달 내 IPO를 계획하고 있다. 하지만 ChatGPT의 잠재적인 위협으로 위기상황에 빠진다.
AI 모델 4월 8일
메타, AI 경쟁에 다시 뛰어든다: Muse Spark 모델 출시
메타는 대규모 언어 모델(LLM) 이후로 첫 번째 모델인 Muse Spark를 출시했다. 이 모델은 현재 미국에서 메타 AI 앱과 메타 AI 웹사이트에 적용되고 있다.
허깅페이스 4월 8일
AI 에이전트의 직장 내 학습: ALTK-Evolve
ALTK-Evolve는 AI 에이전트가 직장 내에서 학습하는 능력을 향상시키는 새로운 기술입니다. 이 기술은 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 에이전트가 새로운 지식을 학습하고 개선하는 데 도움을 줄 것입니다.
산업 4월 8일
미국 저널리즘 거장 프로퍼티카 직원들 AI, 해고, 급여 논란으로 파업
미국 저널리즘 거장 프로퍼티카의 직원들이 AI, 해고, 급여 논란으로 24시간 파업을 감행했다. 이파업은 노조와 기자단의 협상이 진행 중에 있다.
산업 4월 8일
구글, 오프라인 음성 Dictation 앱 출시
구글은 오프라인에서 작동하는 새로운 Dictation 앱을 출시했다. 이 앱은 Gemma AI 모델을 사용하여 Wispr Flow와 같은 앱을 대체할 예정이다.
에이전트 4월 8일
순수한 CSI를 사용하지 않는 계층적 다중 에이전트强화 학습을 위한 재구성 가능한 반사기 학습
다중 에이전트 강화 학습을 이용한 계층적 CSI-free 네트워크 구축 다중파 초고주파 네트워크를 위한 지능형 라디오 환경 구축을 위한 반사면의 재구성 가능성은 큰 잠재력을 가지고 있다. 그러나 채널 상태 정보(CSI) 추정의 막대한 계산 부하와 중앙 집중식 최적화의 내재된 차원 폭발은 실용적인 대규모 배포를 막고 있다. 이러한 막대한 부하를 극복하기 위해, 우리는 계층적 다중 에이전트 강화 학습(HMARL) 아키텍처를 이용하여 기계적으로 재구성 가능한 반사면을 제어하는 CSI-free 패러다임
에이전트 4월 8일
CSI 병목 현상을 피하는 MARL-주도 공간 제어: 반사기 배열
다음세대 스마트 라디오 환경을 위한 재구성 가능한 지능형 표면(RIS)의 실제 배치가 채널 상태 정보(CSI) 추정의 불가피한 계산적 오버헤드에 의해 심각하게 지연되는 것을 방지하기 위해, 우리는 복잡한 채널 모델링을 공간 지능으로 대체하는 AI-자연적인 데이터 주도적인 패러다임을 제안합니다. 이 논문은 완전히 자율적인 다중 에이전트 강화 학습(MARL) 프레임워크를 제안하여 기계적으로 조정 가능한 금속 반사기 배열을 제어합니다. 사용자 좌표에 의존하는 협력 베어링 포커링 전략을 배우는 데 사용되는 다중 에이전트 근사 정책 최적화(MAPPO)를 사용하여, 우리는 분산 에이전트가 CSI-프리 작동을 달성하는 데 사용되는 중앙 집중식 훈련과 분산 실행(CTDE) 아키텍처를 배포합니다. 다중 에이전트 프록시미アル 정책 최적화(MAPPO)를 사용하여, 우리는 분산 에이전트가 CSI-프리 작동을 달성하는 데 사용되는 중앙 집중식 훈련과 분산 실행(CTDE) 아키텍처를 배포합니다. 동적 비선형 통신 환경에서 고해상도 레이 트레이싱 시뮬레이션을 통해, 다중 에이전트 접근법은 사용자 이동성에 대한 빠른 적응을 달성하여 최대 26.86 dB의 향상을 달성하고, 고정 평면 반사기에 비해 공간 선택성과 시간 안정성을 향상시킵니다. 또한, 학습된 정책은 1.0m 위치화 잡음에 대한 양호한 배포 내구성을 보유하고 있습니다. 이 결과는 AI-empowered 무선 네트워크로의 확장 가능한, 매우 실용적인 경로로써 MARL-주도 공간 추상화의 효능을 검증합니다.
에이전트 4월 8일
컴퓨터 사용 에이전트를 위한 의도-조건에 의한 행동 평가 시스템
컴퓨터 사용 에이전트를 위한 의도-조건에 의한 행동 평가 시스템(arXiv:2604.05157v1) 컴퓨터 사용 에이전트(CUAs)는 대규모 언어 모델을 사용하여 데스크톱 환경에서 GUI 연산을 수행하지만, 행동의 품질을 평가하지 않고 행동을 생성하는 결과로, 이후의 단계에서 불가피한 오류가 연쇄적으로 발생한다. 우리는 IntentScore라는 목적에 대한 계획에 대한 보상 모델을 제안한다. IntentScore는 3대 운영 체제를 포괄하는 398K개의 오프라인 GUI 상호 작용 단계를 기반