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알고리즘으로 중요한 결정을 내리거나 영향을 미치면, 유럽 연합법(EU 법)은 영향을 받는 개인에게 결정을 내리거나 영향을 미친 이유를 설명할 권리를 부여한다. 그러나 설명 가능한 인공지능(XAI)이 이 권리를 실제로 만족할 수 있는지 여부와 어떻게 만족할 수 있는지 여부는 여전히 잘 이해되지 않은 상태이며, 자동화된 결정에 대한 개인의 권리를 영향받는 결정이 개인의 삶에 영향을 미치는 결정에
대규모 언어 모델(LLM) agent가 점점 더 복잡한 현실 세계 작업을 완료하기 위해 외부 도구에 의존하고 있습니다. 그러나 신뢰할 수 있는 도구 사용 계획은 암묵적 추론의 한계와 현실 세계 실행 환경의 변화에 의해 어려움을 겪고 있습니다. 기존의 도구 사용 agent는 일반적으로 텍스트 설명에서 도구 구성이 추론되는 LLM을 의존하여, 복잡한 작업에서 효율적인 탐색과 불신할 수 있는 실행
지식 그래프 엔지니어링에서 일반적으로 상태, 관찰, 제약, 프로세스 및 가상의 시나리오가 여러 artifact로 분산되어 있으며, 그들의 결합된 실행 계약은 외부에 남아있다. 우리는 PULSE라는 Object-Process-Methodology-inspired 언어를 제시한다. 이 언어는 4개의 작업 역할과 그들의 write 효과를 한 번에 타입화된 런타임에서 localize한다. 여기서 모
최근 연구에서 대규모 언어 모델(LLMs)에서 '인공 집단 지성' 효과가 발견되었다. 이는 모델이 개방된 문제에 대해도 좁은 범위의 동질화된 합의에 수렴하는 데로 이어졌다. 이는 의미의 붕괴로 인해 AI의 다양성을 제한하며, 높은 온도 샘플링 하에서도 높은 응답 간 유사도($\approx 0.80-0.90$)가 발생한다. 본 논문에서는 다양성을 증가시키기 위한 새로운 대안을 제안한다: 메타-
클래식 컴퓨팅에서 오류 보수는 일반적으로 정적인 전략인 하드웨어 중복과 오류 정정 코드에 의존했습니다. 그러나 생물학적 시스템은 유연성을 보유하고 있으며, 손상에 대한 동적 재구성을 통해 기능을 유지합니다. 이러한 원칙에 의하여, 우리는 Self-Organising Digital Circuits(자율 조직하는 디지털 회로)를 소개합니다. 이는 그래프에서 기능 논리 생성과 유지 관리를 메타 학
대규모 언어 모델 기반 agent들은 데이터 관련 작업에 점점 더 많이 배치되고 있습니다. 데이터 의미를 이해하고 탐색하고 검색하는 작업을 포함합니다. 그러나 그들의 성능은 데이터 의미의 명확성과 완전성에 크게 의존합니다. 실제로 많은 field 설명은 모호하거나 완전하지 않습니다. 왜냐하면 필드의 의미와 같은 필수적인 맥락은 사용자들의 도메인 지식에서 나와서 거의 공개적으로 문서화되지 않기
AMD의 데이터 센터 수익은 AI 용량의 수요로 인해 1년 연속으로 두 배 이상 증가했다. AMD의 데이터 센터 수익은 6.7억 달러에 달했다. AMD CEO 리사 수(Lisa Su)는 최근 이익보고서에서 이러한 성장의 이유를 설명했다.
스페이스엑스 인공지능 사업의 매출은 전년 대비 3배 이상 증가하여 2.6억 달러를 기록했다. 이로 인해 인공지능 분야에서 컴퓨팅 서비스를 제공하는 데서 얻은 수익이 가장 큰 이유로 언급되었다.
OpenAI는 최근의 제3자 보안 평가 사고를 설명하고 인공지능 모델 테스트 및 평가 강화를 위해 새로운 보안 대책을 제시했습니다.
트럼프 정부의 로봇 보호주의가 로봇 산업에 미치는 영향에 대해 알아보겠습니다. 또한 ICE가 수집한 DNA 정보가 어떻게 사용되고 있는지 알아보겠습니다.
애플은 오픈AI에 대한 비밀스러운 정보 조사 범위가 확대되었다고 밝혔다. 애플은 새로운 법정 제출서에서 오픈AI의 전 직원이 비밀스러운 정보를 보유하거나 접근했을 가능성이 있다고 주장했다.
Runware는 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 AI 인프라를 위한 모듈러 데이터 센터인 소닉 인페런스 팟을 출시했습니다. 이 데이터 센터는 휴대성이 뛰어나며, 다양한 환경에서 데이터 처리를 지원합니다.
