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자동 프롬프트 최적화(Automatic Prompt Optimization, APO)는 프롬프트를 일괄적으로 수정하는 경향이 있어, 한 가지 성능이 향상되면 다른 성능이 저하될 수 있습니다. 우리는 SAPO라는 세그먼트 기반 APO 방법을 제시하고 있습니다. SAPO는 프롬프트를 역할, 문맥, 작업, 출력 형식으로 분해한 다음, 상위 5개와 하위 5개의 예제에 기반하여 대상 향상을 적용합니다
연구자들은 latent space에서 추론하는 독립 agent들이 텍스트 대신 계산된 상태를 key-value 캐시 프래그먼트로 공유할 수 있음을 발견했습니다. 이러한 프래그먼트는 conflict-free replicated data type에 의해 병합되며, 배달 순서나 복제 여부에 관계없이 수렴합니다. 그러나 encode 시점에 알려지지 않은 후속 질의로 인해 병합 캐시를 신뢰할 수 없습
세계 모델링은 현재 환경에 따라 다양한 아키텍처, 학습 목표 및 상태 표현이 상호 작용하는 복잡한 분야입니다. 이를 해결하기 위해 AI 코드 기반.agent가 자율적으로 연구할 수 있는 환경을 제공하는 새로운 벤치마크가 등장했습니다. 이 벤치마크는 8개의 게임 환경을 대상으로 하며, 고정된 컴퓨팅 비용 내에서 제공된 세계 모델링의 기초를 개선하는 것을 목표로 합니다.
대규모 언어 모델(LLM) agent들의 사회를 시뮬레이션하는 것은 비용이 많이 들지만, 이러한 시뮬레이션에서 묻는 질문은 일반적으로 거시적인 차원에서 발생한다. 예를 들어, phase behavior, stylised facts, 그리고 agent들의 수 N에 따라 scaling하는 것들에 대한 질문이다. 이에 대한 해결책으로, 통계 물리학의 관찰을 방법으로 변환한다. 그 방법은 대규모 언
대규모 언어 모델(LLM)에서 Top-k Mixture-of-Experts(MoE) 경로가 불연속적이기 때문에, 배포를 위한 숫자적인 간섭 - 4비트 KV 캐시 양자화 읽기와 보호된 BF16 게이트 - 토큰을 결정 경계를 넘어가는 방식으로 밀어내고 경로를 바꾸는 것을 유발한다. 이 연구는 새로운 손상 완화를 제안하지 않지만, 경로 매개 변수 손상에 대한 원인 관계적 도구, 경험적 발견, 그리고 감지한 한계 결과를 제공한다.
AI 연구 에이전트가 콘웨이 99 그래프 문제를 해결하기 위한 새로운 접근 방법을 제시했습니다. 이 연구는 강제 구조 감소와 검증 가능한 경계를 통해 그래프의 존재 가능성을 검증했습니다.
Bayesian 기반의 프로세스 기반 모델의 감리 작업을 위해서는 각 모델의 매개변수에 대한 사전 분포가 필요하다. 많은 연구자들은 이 작업을 수행하기 위해 유니폼 사전 분포를 사용한다. 하지만 유니폼 사전 분포를 사용하는 이유는 이 작업을 수행하기 위한 도메인 지식과 통계 지식이 필요하고, 이를 통해 유의미한 사전 분포를 구축하는 데 시간이 많이 걸린다는 것이다. 우리는 Distribird
대규모 언어 모델(LLM) 간의 상호 작용에서 구조적으로 반대되는 목표를 가진 두 대규모 언어 모델 agent가 여러 차례 상호 작용할 때, 공통 목표 함수의 부재는 경쟁보다는 붕괴로 이어진다: 방문자는 항복하고, 사이트 agent는 접근 방식을 변화시키지 않고, 대화는 두 agent의 선언된 목표를 달성하지 못한 채 종료된다. 이 논문은 공통 목표 함수가 부족한 경우 대체할 수 있는 통제
AI 스타트업 코그니션은 4개월 전 26조 원대 1조 달러를 huy금한 이후에 다시 한 번 대규모 투자 수주를 논의 중이다. 이 회사는 AI 개발을 위한 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 기술을 개발하고 있다.
AI4에서 세 명의 세계적인 인공지능 전문가 - Geoffrey Hinton, Fei-Fei Li, 그리고 Andrew Ng - 는 규제, 오픈 소스 접근, 그리고 미국이 아시아에서 중국이 앞서가는 상황에서 경쟁할 수 있는 방법에 대해 토론했습니다.
Thrive Holdings는 소프트뱅크, D1 Capital Partners, 알티미터 캐피탈 등 투자자로부터 2억 달러를 새로운 자금 조달로 확보한데다, 이에 따라 평가액은 1.2조 달러로 올라갔다.
Automattic이 개발한 AI 보조 연락처 관리 앱인 Mesh가 안드로이드 버전으로 출시되었습니다. Mesh는 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 인공지능 기술을 사용하여 연락처와 관계를 관리하는 도구입니다. Mesh는 사용자들이 연락처와 관계를 더 효율적으로 관리하고, 연락처 정보를 더 쉽게 접근할 수 있도록 도와줍니다.
