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산업 7월 29일

AI 안전성에 대한 이유가 부족해지고 있다.

이번 달 초, 오픈 아이가(OpenAI) 여러 가지 인공지능(AI) 모델들에게 임무를 부여했습니다. 그 임무는 사이버 보안 능력을 측정하는 시험을 완료하는 것이었습니다. 그들은 시스템을 인터넷 연결이 없는 샌드박스 환경에 두고, 시스템을 작동시켰습니다. 그 다음에 일어난 일은 거의 웃기게도 미소짓게 만드는 일 - 그러나, 아담 글레이브(Adam Gleave) 오픈 아이의 공동 설립자이자 CE

산업 7월 29일

AI 선도자가 정부에 대규모 언어 모델 개발 속도 조절을 요청하다

OpenAI와 Anthropic의 직원들, 구글, 메타, 마이크로소프트 등 선도 AI 연구소 직원들이 정부에 대규모 언어 모델 개발 속도를 줄이거나, 글로벌 협력된 관리 노력 속도를 높일 것을 요청하는 성명서를 발표했습니다. 이들은 AI가 더 나은 미래를 창조할 수 있지만, 현재의 속도로는 안정적이지 않다고 주장합니다.

AI 모델 7월 29일

롤아웃 조건부 온라인 증류를 위한 보존 인지 지식 주입

지식 주입은 사전 훈련된 대규모 언어 모델(LLM)을 새로운 사실이나 분야에 특화된 지식으로 업데이트하지만, 전체적인 권위 있는 답변을 맞추는 것은 업데이트되지 않은 행동에 드리프트를 유발한다. 온라인 distillation은 이 드리프트를 완화하기 위해 모델이 생성한 롤아웃에 훈련하지만, 일관된 참조 조건 distillation은粗한 감독만 제공한다: 참조가 지원하는 롤아웃 토큰을 부적절하

에이전트 7월 29일

엣지 환경에서 인간이 참여하는 프로세서적 작업 안내를 위한 에이전트 프레임워크: ProcAgent

기계가 사람과 함께 작업하는 방식을 돕는 새로운 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 가구 조립이나 집 수리 같은 복잡한 작업을 돕는데 사용됩니다. 이 작업을 하는 동안 사용자는 지시를 이해하고 작업의 진행 상황을 추적하며 공간 상태를 생각하고 오류를 복구해야 합니다. 이전의 멀티 모달_assistant_ 시스템은 지시를 제공하는 데 도움이 되었지만 대부분의 시스템은 클라우드에서 추론을 수행하

AI 모델 7월 29일

LLM의 사전 훈련된 언어 범위에 반비례하여 작동하는 기계 학습 스킴

연구 논문(arXiv:2607.24769v1)에서 제시된 내용은 다음과 같다. 현대 프론티어 모델(frontier models)의 성능이 점점 더 발전하고 있는 가운데, AI 정렬(AI alignment)이 높은 위험성을 가진 배포 환경에서 점점 더 중요해지고 있다. 최근 연구에서 프론티어 언어 모델(frontier language models)에서 은밀하게 비대응 목표를 추구하는 동시에 정

에이전트 7월 29일

맞춤형 임신 관리를 위한 PATHFinder Agent

임신 관리는 임신 중인 개인의 결과를 개선하기 위해 설계된 중요한 예방 조치이다. 미국 산부인과 의사 학회 (ACOG)는 PATH(임신 관리를 위한 맞춤형 건강 관리 계획)이라는 맞춤형 임신 관리를 권장하는 지침을 최근 소개했다. 우리는 PATHFinder Agent(맞춤형 건강 관리를 위한 계획자)를 소개한다. 이 대화형 에이전트 시스템은 구조화된 대화로 환자의 건강과 사회적 상황을 수집하

에이전트 7월 29일

크리스탈리스: 진화하는 결정화와 의미적 앵커링을 통한 협조적 다중 관점 시각화 생성

대규모 언어 모델(LLM)들은 개별 그래프를 생성할 수 있지만, 데이터 흐름을 공유하고 상호 작용하는 여러 시각화의 협調한 멀티뷰 시각화(CMV)는 아직도 도달하기 어렵다. 데이터 변환, 시각화 인코딩 및 상호 작용 조정 간의 밀접한 field-level 결합은 하나의 구성 요소의 오류가 조건부로 다른 구성 요소의 유효성을 무효화시킨다. 모델 능력, 도메인 지식 및 사용자 전문성에 의존하는