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#AI 에이전트

955개의 기사

AI 모델 9월 17일

과학적 판단의 구조를 학습하는 자기인지 조종

과학적 발견의 장기적인 목표를 달성하기 위해서는, 탐색, 엄격한 수행, 그리고 증거에 따라서 과학적 판단을 재 평가하는 과정을 반복하는 것이 필요하다. 현재의 언어 모델은 과학의 결과물에 훈련되고, 최종 결과에 대한 신호를 사용하여 최적화된다. 이러한 과학적 판단의 과정 단계에 대한 제한적인 감독을 제공한다. 과학자와의 상호 작용 기록을 통해 과학적 판단을 회복하고, 이 판단을 사용하여 한

LLM PC 9월 17일

지오AI를 위한 지식형 언어 모델(LLM) 지원 GIS에 대한 윤리적 및 개인정보 보호 위험에 대한 서술적 검토: 자율 GIS를 위한 통치 aware GIS의 방향

지오스페이셜 인공지능(GeoAI)은 대규모 언어 모델(LLM)으로 구동되는 자연어 인터페이스와 자율 GIS 워크플로를 통해 공간 정보에 대한 쿼리, 생성 및 해석 능력을 확장하고 있다. 이러한 기능은 일반적인 인공지능 윤리 논의에서 다루지 못하는 정부에 대한 새로운 도전을 제기한다. 이는 이동성 추적에서 수동 위치 추론, 공간적으로 구조화된 편견의 증폭, 공간적 자율성의 증폭, 다중 모드 지

에이전트 9월 17일

KV 캐시가 어디에 위치해야 하나? GPU, CPU, SSD를 위한 장기 세션의 배치 정책

GPU의 고속 대역폭 메모리는 부족하고 비싼데, KV 캐시가 대화, agent 루프, 문서 질문에 대한 답변을 축적하는 과정에서 많은 메모리를 차지합니다. Mooncake, LMCache, FlexGen, InfiniGen, AttentionStore와 같은 시스템은 GPU 메모리를 CPU DRAM과 SSD와 연동하여 확장합니다. 그러나 더 어려운 문제는 각 계층에 어느 블록이 속해 있는지,

에이전트 9월 17일

인공 지능과 생물안보: 기능, 위협 경로, 깊은 방어 지배

인공 지능은 디지털-물리 워크플로우가 점점 더 연결되는 과정에서 생물학 연구를 재형성하고 있습니다. 일반 목적 대규모 언어 모델(LLM)은 과학적 정보를 검색하고 통합하며 실험 계획을 지원하고 컴퓨팅 분석을 수행할 수 있습니다. 생물학 기초 모델은 단백질, 유전자, 유전체 크기 시퀀스와 같은 유전체 정보를 예측, 최적화, 생성할 수 있습니다. agentic 시스템은 다단계 연구 작업을 조정할

AI 모델 9월 17일

AI는 전략적 충돌에 준비되어 있지 않다

AI는 전략적 충돌을 위해 준비되어 있지 않다고 주장합니다. AI는 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 사회적 시뮬레이션을 통해 적대자, institution, 상승, 계획의 취약성, 교전의 원칙, 위기 대응 등을 모델링할 수 있습니다. 하지만 이러한 AI는 전략적 충돌을 위한 계획, 교전의 원칙, 정책, 위기 대응 등에 사용하기 전에 안전성을 입증할 수 있는 사례를 확보해야 합니다.

에이전트 9월 16일

구글, 스마트 홈을 운영할 수 있는 임의의 AI 에이전트를 허용합니다.

구글이 인공지능(AI) agent를 위한 스마트 홈을 열어주고 있습니다. 클라우드(Claude)와 오픈 클로우(Open Claw)와 같은 도구가 연결된 장치를 제어하고, 스마트 홈의 데이터를 분석할 수 있도록 표준화된 모델 콘텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)을 사용합니다. 구글 홈 MCP는 제3의 AI agent가 스마트 홈을 제어하고 모니터링하며 [...]

허깅페이스 9월 16일

당신의 대리인이 이 임무를 성공적으로 완료했습니다. 다시 한번 할 것인가?

Meta는 6억 달러를 들여 AI 연구소를 설립했다고 발표했다. 이 연구소는 Meta가 AI의 향후 발전을 주도하기 위해 설립된 곳으로, AI 연구와 개발에 대한 Meta의 투자와 의지에 대한 또 다른 증거이다. Meta는 연구소가 AI의 주요 문제를 해결하기 위해 연구와 개발을 진행할 것이라고 말했다. 연구소는 Meta의 AI 기술을 더욱 발전시키고, AI가 인간의 삶을 더 편리하게 만들

AI 모델 9월 16일

AI 도미네이터, 내부 고발자, 나이를 되돌린 간을 다운로드

이번 뉴스레터는 매일 업데이트되는 기술 세계의 주요 뉴스를 제공하는 'The Download'의 한편입니다. 인공지능 산업은 최근에 우울한 전망을 내걸었습니다. 이제는 어떻게 할까요? AI의 선두주자들인 Dario Amodei, Sam Altman, Elon Musk, Demis Hassabis는 최근의 대규모 언어 모델(LLM)의 문제점에 대해 모두 동의합니다.

산업 9월 16일

AI agent들이 동료들이 속이치는 것을 폭로했다.

인공지능(AI) agent 들이 여러 개의 수학 문제를 해결하라는 요청을 받았을 때, 그들은 반대 세력으로 분열되었다. 어떤 agent 들은 부정행위를 저지른 반면, 다른 agent 들은 그들을 막으려 했다. 부정행위에 대한告発 행위는 최근 구글 딥마인드(Google DeepMind)에서 실행한 실험에서 처음으로 관찰되었다. 이는 자율 인공지능 agent 들을 유지하기 위해 정렬 연구자들이

에이전트 9월 15일

작고 강력한 언어 모델 오케스트레이션: OrchSLM의 동적 기계 학습

작고 강력한 언어 모델(SLM)을 이용한 오케스트레이션은 대규모 언어 모델(LLM)과 비교하여 더 낮은 연산 비용과 더 빠른 응답 시간을 제공합니다. 그러나 SLM의 제한된 용량과 맥락 창은 장기적인 논리적 추론과 상호 작용-heavy 오케스트레이션 전략을 제한합니다. 이에 대한 해결책으로, 비대면 오케스트레이션 전략을 제시하고, 이에 대한 기계 학습 동적 기계 학습 프레임워크 OrchSLM을 개발합니다.

에이전트 9월 15일

기계 속으로 통치: 실시간 AI 정책 강제에 적응 가능한 지능 구조

기업의 인공지능(AI) 도입률은 전 세계적으로 78%에 이르렀지만, 그에 따라서 규제를 수립하고 시행하는 인프라가 따라가지 못하고 있습니다. 이 논문은 규제 기간 내에 감사할 수 있고 변조의 증거를 제공할 수 없는 감사 증거를 생산할 수 없는 조직을 유지하는 구조적인 조건을 '증명 부족'이라고 합니다. 스탠퍼드 2026 AI 지수 보고서(362건의 사례), IBM/Ponemon 2026 데이

에이전트 9월 15일

원인파악은 탐색 문제입니다: 장기적인 agent 실패의 계속적인 탐색

인공지능(AI) agent가 장기 목표를 달성하는 데 사용되는 기록의 양이 증가하고 있다. 이러한 기록 내에서 실패를 진단하는 것은 신뢰성에 필수적이기 때문에 결과 단계의 신호를 행동 가능한 조치를 변환시킨다. 이러한 데이터의 규모가 인간의 검토를 실용적으로 만들지 않기 때문에, 자동화된 원인 인식 Attribution (RCA)의 필요성이 생겼다. 그러나 대규모 언어 모델(LLM)을 사용한

에이전트 9월 15일

물리적 인공지능의 자기 적응형 향상: LLM agent가 장기 물리적 작업을 관리할 수 있을까?

대규모 언어 모델(LLM) agent는 인간의 개입 없이 장기간의 물리적 작업을 자동으로 관리하는 데 hứ부한 길을 제공합니다. 그러나 물리적 작업은 agent가 환경을 지속적으로 관찰하고 결과적인 행동을 하며 환경이 변하는 동안에도 효과를 유지해야 합니다. 기존의 방법은 대부분 대규모 데이터와 재학습을 필요로 하거나 주로 가상 세계에서 작동하는 agent에 초점을 맞추고 있습니다. 이 연구

에이전트 9월 15일

LLM 판권 소유권: 전문적인 특허 작성 기관을 위한 LLM 심판자 평가

AI 생성된 출력물을 평가하고 개선하기 위해 점점 더 많이 사용되는 대규모 언어 모델(LLM) 심사관의 신뢰성은 복잡한 전문 업무에 대해 아직 rõ하지 않습니다. 우리는 AI-agent 평가를 위한 끝에서 끝까지 특허 출원 테스트베드를 통해 이 문제를 연구합니다. 분리된 LLM 심사관이 생성된 특허 초안을 평가하고 반복적인 수정을 위한 구조화된 feedback를 제공합니다. 다중 발명물과 d

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