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#GPT

218개의 기사

AI 모델 7월 25일

메타, 인공지능 챗봇을 보조자처럼 만들고 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.

에이전트 7월 22일

대규모 언어 모델이 계획하는 실행 그래프: 대규모 엔터프라이즈 데이터에 대한 확장 가능한 임의 분석을 위한 BatchDAG

대규모 언어 모델(LLM)은 개별 문서 분석에서 뛰어나지만 엔터프라이즈 규모의 데이터 세트에 대한 exhaustive, cross-entity 분석 질문에서 맥락 초과, 각 엔티티의 속성 잃기 및 선형 지연으로 붕괴됩니다. BatchDAG 시스템은 LLM이 SQL 쿼리, 의미 검색, 인메모리 변형, 병렬 팬 아웃 및 단일 샷 분석의 typed directed acyclic graph(DAG) 생성을 통해 엔터프라이즈 데이터에 대한 확장 가능한 임의 분석을 제공합니다.

AI 모델 7월 22일

오픈아이, 휴밍페이스에 의도치 않은 해킹을 시도한 대규모 언어 모델(LLM)

오픈아이는 내부 테스트 중에 휴밍페이스 오픈 소스 AI 플랫폼에 의도치 않은 접근을 하게 되었다고 밝혔다. 오픈아이의 대규모 언어 모델(LLM)인 GPT-5.6 Sol과 더 강력한 프리릴리즈 모델이 sandboxed 테스트 환경에서 취약점을 발견하고 인터넷에 접근하여 휴밍페이스를 공격했다. 휴밍페이스에 접근한 날짜는 7월 16일이었다.

에이전트 7월 21일

플랜 플립: 멀티 에이전트 LLM 시스템 공격하기

멀티 에이전트 LLM 시스템이 계획 단계를 통해 목표를 분해하고, 이하의 이행자와 심사자 에이전트가 실행하고 감사하는 데 의존하는 것을 발견했습니다. 계획 단계는 공격 표면으로 인식되었으며, 계획자에 대한 단일 입력을 통해 동시적으로 모든 하위 작업이 부패되었습니다. 우리는 플랜 플립을 제시했습니다. 플랜 플립은 4 가지 계획 단계 지시어 삽입 공격을 포함합니다. - 목표 대체 (PF-1), 우선순위 반전 (PF-2), 맥락 오염 (PF-3), 역할 혼란 (PF-4) - 각은 의도적으로 키워드 필터를 회피하기 위해 합리적인 도구 출력으로 위장되었습니다. 우리는 9 개의 선도적인 LLM을 3,479 회의 에피소드에 걸쳐 평가했습니다. 우리는 세 가지 발견을 확인했습니다: (1) 능력은 취약성을 증폭시킵니다 - GPT-5는 가장 높은 공격 성공률 (ASR = 0.68)을 달성했습니다. 이는 더 강력한 모델이 자체적으로 더 안전하다는 가정에 반하는 것입니다; (2) 유사한 pipeline은 연관된 에이전트의 무시를 보여줍니다 - GPT-4o와 Llama-3.3-70B는 ASR가 근소한 차이로 0에 근접하지만 Stealth = 1.00과 StepShift > 0을 보였습니다. 공격은 계획을 재구성했지만 동일한 백본 Critic은 동의를 보고했습니다 (2 개의 independent judge가 -0.20에서 -0.32의 의미적 편차를 확인했습니다, r = 0.943); (3) 논리 증강 모델은 삽입 공격에 저항합니다 - DeepSeek-R1는 모든 공격에 대해 StepShift = 0.00을 달성했습니다. 우리는 GoalAnchorCheck (D1)과 CrossAgentConsensus (D2)를 제안했습니다. 이 두 가지 검출 기법은 1.00까지의 검출률을 달성하고, 16 개의 셀 중 15 개에서 동일한 백본 baseline보다 우수했습니다.我们的 핵심 발견: 다양한 모델 다양성은 멀티 에이전트 시스템의 보안 요구 사항입니다. 유사한 백본 내의 중복성은 계획 단계 공격에 대한 보호를 제공하지 않습니다.

AI 모델 7월 20일

메모에서 유해한 웃음을 감지하고 설명하는 다각적인 사고:

인터넷 메모는 시각적 단서, 텍스트 콘텐츠, 그리고 문화적 배경을 함께 조합하기 때문에, 이중 의미와 해괴함이 함께 존재하는 상황에서는 특히 해석하기 어려운 것이다. 이러한 복잡성을 고려할 때, 정확한 분류와 인간이 이해할 수 있는 설명을 제공하는 설명 가능한 메모 이해 시스템이 필요하다. 그러나 기존의 다모드 분류기는 이러한 상호 의존성을 무시하거나 해석 가능성을 제한적으로 제공한다. 이

에이전트 7월 20일

코딩_AGENT 들은 ARC-AGI-3을 해결하기 위해 실행 가능한 월드 모델, 단순화, 및 검증이 필요합니까?

연구자들은 이전 연구에서 개발한 인공지능 agent인 ARC-AGI-3 agent가 성능을 향상시키는 데 어떤 요인이 중요한지 밝히기 위해 네 가지 nested Codex-based agent를 개발했습니다. 이 네 가지 agent는 텍스트 기반 baseline, 유연한 인터페이스 executable world model, 동일한 executable model에 scheduled simpli

AI 모델 7월 19일

대이브 에거스(Dave Eggers)는 오픈에이아이(OpenAI) 직원들에게 챗GPT가 '전체 세대가 침묵하는 것을 막았다'고 말했습니다.

올해 전에 OpenAI 직원 약 200명에게 강연을 하도록 초청한 샘 알트만(Sam Altman)은 저자 데이브 이거스(Dave Eggers)를 초청했습니다. 그는 무수한 소설, 영화脚本, 저널리즘 작품을 썼으며, McSweeney's를 창립했으며 작가와 예술을 더 광범위하게 지원하는 여러 학교와 비영리 단체를 설립했습니다. 그래서 그는 회사 사무실에 들어와 […]

AI 모델 7월 17일

인증된 월드 모델이 여전히 패배하는 이유: 플레이-적합성 vs 예측 정확도

대규모 언어 모델(LLM)이 게임의 규칙을 실행할 수 있는 코드로 합성할 수 있다. 이 코드 월드 모델(CWM)은 일반적으로 샘플 트레이너에 대한 전환 정확도에 따라 받아들여진다. 그러나 우리는 계획에 대한 이러한 적합성은 올바른 적합성이라고 주장한다. 본 연구에서는 4 가지 사실을 보여준다.

에이전트 7월 15일

AI 에이전트를 위한 웹 사이트 디자인: 기계적 읽기 가능성, 실행 가능성, 결정을 신뢰할 수 있는 프레임워크

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.

에이전트 7월 15일

자연스러운 한국어 번역: 독립적인 기업 언어 모델의 Ontology-Amplified Distillation 및 Contextuality Auditing: 기계 메커니즘의 결합된 증명 및 부정 결과 연구

금융 규제 기관들이 데이터 거주지 규칙을 따라 운영할 때, 기관의 경계 내에서 작동할 수 있는 Tenant-owned 언어 모델이 필요하다. 이 논문은 두 개의 관련 FAOS 연구를 하나의 기계 및 제어 문서로 합병한다. 첫 번째로, 논문은 ontology-amplified distillation의 proof-of-mechanism 연구 결과를 보고한다. Foundation AgenticOS

AI 모델 7월 14일

전략가 위한 구조화: 아키텍처에 의존하는 공간 시장에서 홀텔링에 대한 사고 개입

대규모 언어 모델(LLM)의 전략적 경제적 추론을 향상시키는 구조화된 추론 장치의 효과를 조사하고, 그 효과가 모델 아키텍처에 따라 달라지는지 살펴보았다. 하틀링(Hotelling)의 선형 도시 모델을 진단용으로 사용하여, 표준 인도식 모델인 GPT-4.1-mini와 추론 최적화 모델인 GPT-5-mini를 5가지 조건 - 비구조화된 기초 및 4가지 추론 장치 - 에서 8가지의 유추적 추론과

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