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AI 과학자 시스템이 자율 연구를 할 수 있는 잠재력을 가지고 있으면 과학적 발견을 크게 촉진할 수 있습니다. 그러나 AI가 생성한 논문의 질을 평가하고 비교하는 것은 여전히 열린 문제입니다. 우리는 과학 논문을 네 가지 핵심 dimension(원래성, 과학적 엄밀성, 명료성, 중요성)에서 평가하는 자동화된 peer-review 시스템을 사용하는 rigourous benchmarking pr
구글 딥마인드가 개발한 Gemini Robotics AI 모델의 새로운 버전은 로봇의 상半신만 제어하는 것에서 벗어나, 로봇의 모든 신체를 제어할 수 있는 능력을 갖췄다. 새로운 모델은 로봇의 발부터 손가락까지의 움직임을 지원한다.
현대 대규모 언어 모델(LLM) 기반 코드 생성.agent는 코드를 블랙박스 형태로 출력한다. 각 라인의 근거는 숨겨져 있고, 벤치마크를 통해 코드가 수정되는 과정이 순간적이며, 후속 감사는 불가능하다. 우리는 다음과 같은 세 가지 상호 보완적인 기법을 통해 이러한 약점을 해결하는 코드 생성 개념을 제시한다. (i) 관계적 snipper-역사 스키마: 각 수정 이벤트마다 벤치마크 참조, 라운
Gemini API에서 관리하는 에이전트의 새로운 기능을 더욱 발표합니다. 개발자들은 신뢰할 수 있는 운영 환경에서 에이전트를 구축할 수 있습니다.
메타는 경쟁사인 지미니(Gemini), 챗GPT(ChatGPT), 클로드(Claude)와 경쟁하기 위해 AI 채팅봇을 업그레이드할 예정입니다. 업데이트로 인해 메타 AI는 일정에 접근하여 행사 계획을 도와주고, 매일 브리핑을 생성할 수 있으며, 사용자가 진행 중인 연구를 안내하는 데 도움을 줄 수 있는 깊은 연구를 수행할 수 있습니다.
구글의 대화형 AI 서비스인 Gemini는 2월에 7500만 명 이상의 월간 사용자를 기록했습니다.
구글은 제미니 3.6 플래시, 3.5 플래시 라이트, 플래시 사이버를 출시했지만 제미니 3.5 프로의 여전히 없는 것이 새로운 질문을 일으키고 있습니다. 구글은 AI 전략에 대한 의문이 계속 됩니다.
구글은 새로운 보안 모델을 함께 출시하는 대규모 언어 모델(Google Gemini 3.6 Flash)의 업데이트를 발표했습니다. 이 보안 모델은 보안 취약점을 빠르게 찾고 보안 패치를 제공하는 데 중점을 둡니다. 구글은 최근 블로그 게시물에서 Gemini 3.5 Flash Cyber를 "비용 효율적이고 뛰어난 능력을 가진 대안"으로 설명했습니다. 이 모델은 Anthropic의 Mythos와
알파벳(Alphabet)은 구글의 모기업으로, Gemini 모델을 훨씬 효율적으로 작동시키기 위해 새로운 칩을 개발하고 있는 것으로 알려졌다.
데스크톱 음성 보조 프로그램은 여전히 클라우드 pipe라인에 의존하고, 기계에서 raw 오디오를 ship하고, 고정된 set의 스킬을 노출합니다. 우리는 AnovaX라는 작은 local-first 보조 프로그램에 대해 설명합니다. AnovaX는 사용자의 컴퓨터에서 완전히 작동하고, 데스크톱 자체를 액션 서피스로 다룹니다. 하나의 Python 프로세스는 wake-word 게이트, Speech
기업이 인공지능(AI) 인프라에 투자하는 비용은 현재 그 경제학을 볼 수 없거나 통제할 수 없이는 가속화되고 있습니다. 대부분의 조직은 친숙한 하이퍼스케일러와 모델 제공자 API를 통해 AI를 운영하지만, 다음 달러는 현재 사용하지 않는 특수 컴퓨팅을 목표로 하고 있습니다. 대부분의 조직은 내년 또는 다음 분기 내에 제공업체를 변경하거나 추가할 계획이며, 많은 조직은 분기 내에 제공업체를 변
구글은 사용자가 가상으로 자신을 표현하는 디지털 캐릭터를 만드는 'Vids'라는 기능을 추가하고 있습니다. 또한 Gemini Omni라는 도구를 사용하여 사용자가 prompts와 참조 이미지를 입력하여 비디오를 생성하고 편집할 수 있도록 지원합니다.
구글은 자신의 AI 노트 앱에 새로운 이름을 주었습니다. 회사 측은 4일 목요일에 노트북 LLM(Notebook LLM)은 Gemini 노트북(Gemini Notebook)으로 이름이 바뀌었으며, Gemini 및 구글 검색(Google Search)과 더 깊게 통합되더라도 독립적인 앱으로 남아 있을 것입니다. 구글은 2023년 5월 Gemini 노트북(Gemini Notebook) - 당시
구글 비즈(Google Vids)가 최근 두 가지 주요 업데이트 발표했습니다. 이 업데이트는 비디오 제작과 편집을 간소화하여 사용자들이 더 쉽게 비디오를 만들고 공유할 수 있도록 합니다.
온라인 쇼핑은 점점 더 AI 에이전트가 독립적으로 제품을 검색, 비교, 제약을 평가, 구매 프로세스의 일부를 수행하는 모델로 변하고 있습니다. 웹 사이트 디자인은 이제 인간과 에이전트 매개 상호 작용을 모두 지원해야 합니다. 이 연구에서는 기계적 읽기 가능성, 해석 가능성, 검증 가능성, 실행 가능성을 위한 에이전트 준비된 웹 사이트의 디자인 프레임워크를 소개합니다. 기존 웹 디자인, SEO, 생성 엔진 최적화(GEO) 지표는 웹 사이트의 에이전트 매개 상호 작용 용량을 완전히 평가하지 못했습니다.
와즈(Waze)는 구글의 지니미(Gemini AI) 기반의 새로운 기능과 맞춤형 업데이트 기능을 제공합니다. 이 새로운 기능은 와즈를 경쟁 서비스인 애플 맵스와 경쟁하기 위해 구글이 지니미를 다양한 제품에 통합하는 노력의 일환입니다.
웨이즈(Waze)가 인공지능(AI)으로 바뀌고 있습니다. 구글(Google)은 웨이즈 앱에旗艦 인공지능(Google Gemini)assitant를 통합하여 사용자가 여행을 조금 더 개인화할 수 있도록 하기 위해 목표를 설정했습니다. 네 개의 새로운 업데이트 중에서, 두 개만 Gemini와 관련된 것으로 설명됩니다. 웨이즈는 대화 보고 기능을 업데이트하고 있으며, 2024년 처음 소개된 기능입
deploy된 대규모 언어 모델(LLM) agent는 운영 장치에 의해 조합된 모델 외부 텍스트 제어 내용인 에이전트 콘텍스트에 의존한다. 본 연구에서는 모델, 도구 및 운영 장치가 고정된 상태에서 운영 경험으로부터 지속적인 시스템 수준 명령을 업데이트하는 mutable 컴포넌트가 에이전트 콘텍스트의 mutable 구성 요소가 된다. 긴 진화 시각에서 평평한 텍스트 유지 관리는累적된 지침이
산업 IoT 환경에서 전통적인 규칙 기반 모니터링의 한계를 드러내며, 운영 기술에 대한 사이버 공격이 점점 더 비용이 많이 들고 물리적인 손상을 일으키고 있습니다. 강력한 의미적 추론 능력을 가지고 있는 대규모 언어 모델(LLM)은 의사결정 지원을 돕지만, 폐쇄 루프 제어에서 불안정한 안전 책임을 나타내는 환각적인 성격을 가지고 있습니다. 이 논문은 LLM 기반 계획자와 미리 훈련된 시계열
다중 agent 대규모 언어 모델(LLM) 시스템의 안전성 평가에서 계획자-수행자 PIPELINE과 직접적인 명령어를 비교하여 결과를 단일 'PIPELINE 효과'로 보고하는 것은 어려울 수 있다. 왜냐하면 이 합계는 세 가지 메커니즘을 혼동시키기 때문이다: 해로운 의도는 합리적인 작동 작업으로 재구성될 수 있으며, 계획자는 요청을 거부하거나 변형할 수 있으며, 수행자는 이전 승인 impli
과학적 발견을 도와주는 대규모 언어 모델(LLM) 시스템은 아이디어 생성, 문헌 통합, 실험 계획, 보고서 작성과 같은 과제를 수행하지만, 과학자들이 검토해야 할 첫 번째 연구 질문은 여전히 어려울 수 있다. 연구 질문이 생소하지 않으면서도 과학자들이 검토해야 할 기작, 거짓말자, 또는 가정에 노출되지 않을 수 있다. 우리는 과학적 대규모 언어 모델 agent를 위한 첫 원리 연구 질문 형성
Google Workspace의 새로운 광고는 초대 아버지들이 선언 independance를 작성할 때 Google의 협업 도구와 Gemini을 사용하는 것을 상상한다. Ben Franklin이 Thomas Jefferson에게 메시지를 보내고...
이것은 오늘의 The Download, 우리의 주간 뉴스레터입니다. 이 뉴스레터는 일상생활에서 기술 세계에 무슨 일이 일어나고 있는지 알려주는 데 도움이 됩니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 집단의 사고를 반복하는 것처럼 보입니다. 이 스타트업은 그들을 벗어나게 하려고 합니다. 채팅 봇을 선택해 보세요—클로드, ChatGPT, 지니미—and "1에서 100 사이의 랜덤 숫자를 알려주세요"라고
대규모 언어 모델(LLM)은 사용자에게 특정 패턴을 반복적으로 제공하는 문제를 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 새로운 스타트업이 개발한 시스템을 소개합니다.
