산업 2일 전
마이크로소프트, 새로운 코파일럿 '슈퍼 앱'을 내세우며 오피스와 맞먹을 것
마이크로소프트는 새로운 코파일럿 '슈퍼 앱'을 발표했습니다. 이 앱은 채팅, 코딩, agent를 하나의 인터페이스에 통합했습니다. 마이크로소프트는 또한 Scout AI 개인 보조원을 Autopilot로 реб랜드했습니다.
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AI 모델 2일 전
Codex로 60% 매출 상승, 75시간 이상 시간 절약 - 프로액션의 성공 사례
프로액션은 Codex, GPT-Live-1, 및 GPT-6 Astra를 통해 현대적인 운송 관리 솔루션을 빠르게 개발, 운영, 판매할 수 있었습니다. Codex를 사용함으로써 프로액션은 매출을 60% 증가시키고, 75시간 이상의 시간을 절약했습니다.
산업 2일 전
오픈 아이 아카데미 2년 기념: 인공지능 기술을 더 많은社区에 전파하다
오픈 아이 아카데미는 2년이 지난 지점에 도달하여, 인공지능 기술을 더 많은 커뮤니티에 전파하는 데 큰 역할을 해 왔습니다. 이 아카데미는 AI 기술을 배우고 개발할 수 있는 기회를 제공하여, 인공지능의 발전을 가속화하는 데 큰 기여를 해 왔습니다.
AI 모델 2일 전
표면적인 디자인 너머: 사용자 시뮬레이터를 행동 일관성과 일치시키기
인터랙티브 인공지능(Interactive AI)을 대규모로 개발하고 평가하며 개선하는 데는 충실한 사용자 시뮬레이션(faithful user simulation)이 필수적입니다. 그러나 합리적인 개인적인 응답(plausible individual responses)이 실제 상호 작용에서 관찰되는 의도 진화(intent evolution)와 결과물(outcomes)을 재현하는 것은 보장하지 못
AI 모델 2일 전
세계 모델에서 물체 지속성 훈련
인간의 인지 전제 중 물체의 영구성(permanence)과 단단함(solidity)은 물리적 지능을 발전시키는데 큰 영향을 미칩니다. 최근 연구 결과, 비디오 생성 모델이 인간과 같은 논리적 추론 능력을 발전시키고 있는 것으로 나타났습니다. 비디오 모델이 물체의 영구성을 지닌다고 말할 수 있을까요? 그렇지 않다면, 인지 전제에 기반한 데이터셋을 통해 모델을 훈련할 수 있을까요? 우리는 WRO
에이전트 2일 전
강화 학습 기반 역할 놀이 에이전트의 역할 학습을 위한 적대적 폐쇄 루프 교육과정
역할 연기하는 agent는 대규모 언어 모델을 기반으로 한 것들이 개인화된 지원 및 사회 시뮬레이션과 같은 분야에서 광범위하게 적용되어 왔다. 최근 RL 방법들은 학습이 시작되기 전에 미리 수집한 고정된 시나리오 풀에서 훈련을 받는다. 이로 인해 분포적 병목 현상이 발생한다: agent가 향상될수록 agent가 나쁜 성능을 보이는 시나리오도 변하고, 훈련 분포는 정적이다. 따라서, 우리는 역
AI 모델 2일 전
대화 기억의 Intervention 품질에 대한 제안된 Bench-mark인 TWIST: 인간이 검증한 Draft-Alignement
arXiv:2609.28575v1 발표 형식: 새로운 발표 요약: 장기 대화 메모리 벤치마크는 최근 사용자의 믿음과 메모리 상태의 진화에 대한 연구를 수행하는 동안 회상과 유도된 지식 업데이트와 관련된 회상 및 유도된 지식 업데이트 recall을 점점 더 테스트합니다. TWIST는 deployed 메모리 시스템의 intervention quality, 즉 belief change 지점에서 c
AI 모델 2일 전
듀얼 엔트로피 강화 정책 최적화: MLLMs에서 환상 생성을 위한
강화 학습(RL)은 멀티모달 대규모 언어 모델(LLLM)의 추론을 더 명확하게 만들기 위해 널리 사용되지만, 오류의 위험성이 가장 높은 곳에서 오류가 발생하는 것을 방지하는 효과는 균일하지 않다. 이는 보상에서 매개변수 업데이트로의 수정 chain에서 두 개의 약점으로 인한 것이다. rollout 단계에서, 의미론적 엔트로ピー가 높은-hard 쿼리---그것들은 단결적으로 잘못된 샘플 그룹을
에이전트 2일 전
BaseCamp - AI 프레임워크를 활용한 DNA 서열 데이터 PIPE라인 자동화
DNA 시퀀싱 pipe라인을 처리하는 quality control, alignment, variation calling, annotation과 같은 작업은 이제 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 established bioinformatics 도구를 scale에 맞게 조율하는 workflow 관리 시스템에 의해 신뢰할 수 있게 실행되고 있습니다. 그러나 그 실행에 관련된 결정 layer는 여
에이전트 2일 전
믿음 기술 보고서
arXiv:2609.28554v1 발표를 통해 소개하는 Pistis 모델 패밀리는 Qwen3.6과 Qwen3.5을 기반으로 하는 대규모 멀티모달 언어 모델을 포함하고 있습니다. 이 모델은 27B-과 9B- 파라미터를 가지고 있으며, 일반적인 규모의 확장 가능한 후 훈련 프레임워크를 통해 개발되었습니다. 이 프레임워크는 대규모 멀티모달 지도 학습(Supervised Fine-Tuning, SF
에이전트 2일 전
정책 기반 의사 결정 세계 시뮬레이션
arXiv:2609.28547v1 발표 유형: 새로운 abstract 정책 개입은 공공 커뮤니케이션, 기관 결정, 이해 당사자 반응을 통해 전파되나, 금융 다중 agent 시뮬레이션의 데이터셋은 시간적으로 일치하는 역사적 증거와 이러한 프로세스를 연결하는 것을 거의 하지 않는다. 우리는 PAWS, 정책 주도적인 인격체 월드 시뮬레이션 데이터셋을 소개한다. 이는 36개의 미국 금융 및 경제 정
에이전트 2일 전
TW3Cast: 얼음처럼 고정된 라우터의 약간 조정된 기반 모델을 사용한 GIFT-Eval에 대한 시계열 예측을 위한 훈련 분할에 따라 전적으로 선택된 것
TW3Cast는 현재 2026년 9월 14일 기준 GIFT-Eval 벤치마크에서 평균 MASE rank 3위에 오른 시계열 예측 시스템입니다. TW3Cast는 agent나 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하는 멀티 스텝 시스템이 포함된 리더보드 상위 두 개의 항목을 제외하고는 agent나 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하지 않습니다. TW3Cast는 훈련 분할에서 한 번만 계산된 표를 사용