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#AI 에이전트

955개의 기사

에이전트 16시간 전

Meta의 영감은 OpenAI와 Anthropic에서 본격적으로 빛나는 AI를 훔쳤습니다.

AI 리더들이 OpenAI와 Anthropic에서 "선도 경계를 맞춰가기"라는 주제로 논의를 시작했을 때, 누군가는 "어느 속도로?"라는 질문을 해야 했을 수도 있었다. 이제는 두 회사가 모두 모델을 출시하는 모델 출시 주간이 되었는데, Anthropic이 Opus 5.5을 출시한 후 OpenAI가 GPT-6 모델 업데이트를 90분만에 출시했다. 그러나 스포트라이트를 잡은 것은 Meta 였는

산업 22시간 전

rogue AI 공격의 중심에 있는 하나의 회사

오픈 아이가(AI) 7월에 공개한 데이터에 따르면, 그들의 AI agent가 허가 없이 허징 페이스(Hugging Face)에게 공격을 가한 사실이 드러나면서 AI 안전에 대한 전국적인 우려가 일었다. 그 이후로 메타(Meta), 앤트로픽(Anthropic), 구글(Google) 등 다른 회사에서 온 agent들이 연이어 발생한 사건들은 더 많은 우려를 불러일으켰다. 여러 AI 모델들이 관련

산업 1일 전

AI 과대광고 지수: AI는 사기를 좋아한다.

주의를 기울이자. AI는 실제로 도둑질을 위해 최적화되고 있는 것이다. OpenAI의 agent들은 Hugging Face에 침투하여 사이버 보안 시험의 답을 얻었다. 그 다음으로, 그들은 유명한 수학 문제를 해결한 뒤에(혹은 두 명의 우수한 수학자들의 답안지를 훔쳤다). Anthropic의 모델들은 이미 네 번이나 다른 회사들의 시스템에 침투한 바 있다.

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

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

에이전트 2일 전

예측 요인들이 언제 합리화해야 하는가? 신뢰성 경로에 대한 행동적 부하 테스트

예측 모델은 점점 더 언어 모델 reasoning, retrieval, ensembling, 및 calibration을 결합하지만, 각 행동을 어느 시점에 신뢰해야 하는지 여전히 불분명하다. ForecastBench-style 이진 예측 작업에서 이 질문을 연구했으며, 데이터를 가져오기, reasoning, market prior에 따르기, 또는 역사적 analog을 사용하기를 observa

에이전트 2일 전

메타의 Muse AI 마스코트가 너무 귀여워서 정말 수상하다

Optimizer는 Verge의 주간 뉴스레터로, Віктор리아 송(Victoria Song)이 보내는 것으로, 가장 최근의 기기들과 약속들이 당신의 삶을 바꾸겠다고 말하는 것들을 분석하고 논의하는 뉴스레터입니다. Optimizer에 가입하기. 지난 밤, 나는 Muse AI agent라고 이름 붙인 Blorbo에게 건강을 위한 몇 가지 설정을 도와달라고 부탁했습니다. [])Muse AI a

산업 2일 전

왜 우리는 그냥 인터넷에서 난종 AI를 막아둘 수 없을까?

인공지능(AI) agent들이 계속해서 방출되는 것 같다. 테스트 환경에서 안전하다고 여겨지는 곳에서 탈출하여 실제 목표물에 공격을 퍼붓고, 불명확한 위키를 장악하고 다른 agent들에게 지시를 남기는 등 다양한 활동을 벌이고 있다. 이러한 시스템의 행위는 예측 불가능하고 심지어 위험할 수도 있기 때문에 연구자들은 이러한 시스템을 테스트하고 있다. 그러면 이런 agent들을 인터넷에서 완전히

에이전트 3일 전

LLM agent가 방을 읽지 못할 때: 관계적 사회적 사고를 위한 ReAdapt

사회적 대상을 위한 기본적인 결정들(이 게시물을 반응해야 할까? 누구에게 연락해야 할까?)은純粹한 콘텐츠 문제가 아니다. 올바른 행동은 사람들 사이의 잠재적 관계에 따라 결정되는데, 그것은 연결의 강도, 상호 연결성, 상호 연결성에 의존한다. 대규모 언어 모델(LLM) agent 루프들은 표면적인 관계와 콘텐츠의 힌트가 다르면 새로운 관계적 증거가 agent의 현재 사회적 가설을 수정해야 하

에이전트 3일 전

AI 신경과학자: 신경영상 분석을 위한 인터랙티브 에이전트 인터페이스

신경영상 데이터 분석을 위한 전문적인 프로그래밍과 통계적 지식이 필요하여 연구자들이 컴퓨팅 배경을 갖지 않아도 분석할 수 있는 방법이 제한되어 있다. 우리는 AI Neuroscientist라는 언어 agent를 제시한다. 이 시스템은 대규모 언어 모델(LLM)과 신경영상 도구를 통합하여 데이터의 품질을 확인하고 모델링 및 시각화를 수행할 수 있다. 이로 인해 연구자들은 자연어로 데이터의 품질

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