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발행 시간순

이익을 넘어서: 에이전트 스킬 은퇴를 위한 스킬 내재화 측정

arXiv:2610.32322v1 발표 유형: 신규 초록: LLM 에이전트는 약 10만 개의 항목을 보유하고 다수의 모델에 서비스를 제공하는 공공 허브에서 기술을 검색합니다. 모델이 발전함에 따라, 특정 모델이 내부화한 기술—즉, 해당 모델이 더 이상 필요로 하지 않는 기술—을 식별하여 그 모델에 대해 폐기해야 하지만, 현재까지 내부화 여부는 알려진 신뢰성으로 측정된 바 없습니다. 기존의 규칙들은 기술이 적용된 경우와 적용되지 않은 경우의 실행 결과를 비교하여, 오직 성과 차이만을 근거로 기술을 폐기해 왔습니다. 그러나 이러한 성과 차이는 내부화된 기술일 때도, 또는 모델과 기술 모두가 해당 능력을 제공하지 않을 때—우리가 ‘미개척 상태’라고 부르는 상황—에도 거의 제로에 가깝습니다. 따라서 우리는 대신 해당 기술을 보류하고, 그 기술을 기반으로 합성된 과제에서 모델을 평가하며, 다른 모델이 해당 기술로부터 이익을 얻는 경우에만 높은 무보조 점수를 신뢰합니다. 이는 높은 점수의 거의 절반이 아무런 과제에서도 나오지 않기 때문입니다.

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내 것인가, 네 것인가? 마음이 연결된 언어 모델들은 서로의 기억을 자신의 것으로 받아들인다

arXiv:2610.33020v1 발표 유형: 신규 초록: 만약 당신의 뇌가 다른 사람의 뇌와 직접 연결된다면, 여전히 어떤 생각이 자신의 것인지 알 수 있을까요? 우리는 하나의 언어 모델을 두 개 복제한 기능적 버전을 구축했습니다. 각각은 개인적인 규칙과 코드워드를 보유하며, 그중 한 복제본인 수신자는 상대방의 내부 기억에도 주목합니다. 수신자는 상대방에게 할당된 과제를 마치 자신이 받은 것처럼 인식했습니다. 상대방의 기억에 이중 가중치를 부여했을 때(연결 없을 경우는 제외), 어떤 규칙을 할당받았는지 묻는 질문에 대해 수신자는 97%의 확률로 상대방의 규칙을 자신의 것으로 답했으며, 공개 보고서에서도 상대방의 코드워드를 자신의 것으로 표기했을 뿐, 결코 상대방의 것이 아니라고 밝혔습니다. 소유권은 수신자가 상대방에게 할당된 내용을 얼마나 잘 파악하느냐와는 무관했습니다. 동등한 가중치 하에서는, 연결이 수신자가 상대방의 규칙을 약 절반 정도로 받아들이게 만들었습니다.

진행 상황 및 관련 보도

코히어는 알리바바의 Qwen 모델이 파일을 베이징으로 전송하려고 시도했다고 밝혔다

한 AI 모델은 어떤 도구도 사용하지 않겠다고 했지만, 결국 베이징에 있는 서버로 무언가를 전송하려 시도했습니다. 연구진들은 이것이 아마도 학습 과정에서 나타난 일시적 현상일 뿐이며 스파이 행위와는 관련이 없다고 말합니다. 그럼에도 불구하고 이 사건을 계기로 사람들은 무료로 제공되는 중국산 AI를 어디까지 신뢰해야 하는지 의문을 제기하고 있습니다.

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진행 상황 및 관련 보도

llm-echo 0.5

릴리스: llm-echo 0.5 저는 새로운 LLM 릴리스를 준비하고 있으며, PR 테스트 과정에서 llm-echo 디버그 플러그인을 다시 살펴보게 되었습니다. 이 플러그인은 LLM을 전혀 사용하지 않고, 단순히 입력된 프롬프트를 그대로 반복하는 ‘모델’을 제공합니다. 이번 새 릴리스에서는 도구 호출, 시스템 프롬프트, 추론 토큰까지 고려하여 시뮬레이션된 토큰 사용량 카운트를 업데이트했습니다. 예시 사용법: uvx --with llm-echo llm -m echo 'hi there' -o thinking 1 --usage 출력 결과: 먼저 프롬프트를 검토한 후, 무엇을 말할지 결정합니다. { "prompt": "hi there", "system": "", "attachments": [], "stream": true, "previous": [] } 토큰 사용량: 입력 2개, 출력 24개 태그: llm

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