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arXiv:2610.36353v1 발표 유형: 신규 초록: 대규모 언어 모델(LLM)은 종종 모호한 입력에 대해 하나의 의도된 의미만 있는 것처럼 답변합니다. 이는 문제가 되는데, 입력의 모호성은 불확실성의 상류 원천이기 때문입니다. 즉, 프롬프트가 여러 가지 타당한 해석을 허용할 때, 핵심 질문은 모델이 과연 직접 답변을 해야 하는지 여부입니다. 기존의 입력 불확실성 처리 방법들은 종종 LLM이 생성한 문장이나 명확화에 의존하지만, 이러한 변환 과정 자체가 모호성을 측정하기 전에 이미 입력을 해석해 버릴 수 있습니다. 우리는 입력 모호성 감지를 위한 라벨 보존형 페르투베이션 프레임워크를 제안하며, 이 프레임워크에서는 페르투베이션이 원래 입력에 가까운 상태로 유지되면서 동시에 해당 입력의 라벨을 보존합니다. 우리는 이 원칙을 두 가지 감지기로 구현했습니다: 블랙박스 기반 규칙 기반 페르투베이션 라이브러리와
arXiv:2610.36339v1 발표 유형: 신규 초록: 전문가 병렬 혼합-전문가(MoE) 서비스에서 디스패치는 토큰을 해당 토큰이 선택한 전문가를 호스팅하는 가속기로 이동시키고, 결합은 각 토큰의 소유자에게 전문가 출력을 다시 모아줍니다. 두 작업 모두 핵심 경로에 위치해 다노드 배포 환경에서 MoE 레이어의 지연 시간을 주도할 수 있습니다. 우리는 INC-MoE를 제안합니다. 이는 디스패치와 결합 작업을 네트워크 스위치로 오프로드하고, 두 집단 수렴을 서로 및 전문가 계산과 겹치도록 설계된 전문가 병렬 MoE 레이어입니다. 디스패치는 스위치 측 멀티캐스트를 통해 네트워크 내 AllGather를 사용하며, 결합은 스위치 측 감축을 통해 네트워크 내 ReduceScatter를 사용합니다. 두 집단 수렴 모두 최종 호스트와 스위치 간의 메시지 세미틱을 활용합니다. 네트워크 내 집단 수렴은 서로 반대 방향으로 로드되기 때문에
arXiv:2610.36191v1 발표 유형: 신규 초록: 대규모 언어 모델(LLM)은 흔히 유창하지만 사실과는 맞지 않는 응답을 생성하여 그 신뢰성에 대한 우려를 불러일으킵니다. 최근의 환각 탐지기들은 점점 더 내부 표현을 활용하고 있지만, 고차원의 숨은 상태에서 유의미한 신호를 추출하는 것은 여전히 어려운 과제입니다. 기존 접근법들은 종종 선택된 활성화 값이나 풀링 기반 압축에 의존하는데, 이로 인해 트랜스포머 계층, 특징 모드 및 토큰 전반에 걸쳐 분산된 판별적 정보를 놓칠 수 있습니다. 우리는 LOTUS(Low-rank Order-statistic TUcker-based Subspace learning)를 제안합니다. 이는 환각 탐지를 위한 다중선형 저랭크 분해 프레임워크로서, LLM의 숨은 상태로부터 컴팩트한 표현을 추출하면서도 레이블에 대한 의존성을 줄여줍니다.
arXiv:2610.36582v1 발표 유형: 신규 요약: 랜드마크 기반 경로 안내를 생성하기 위해서는 모델이 지도의 기하학적 구조와 인간의 랜드마크 선호도를 모두 이해해야 합니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 언어 처리 과제에서 뛰어난 성능을 보여주지만, 이러한 모델을 위해 지도 데이터를 구조화하는 최적의 방법은 아직 확립되지 않았습니다. 본 논문에서는 경로 탐색 시 랜드마크 선택 작업을 위한 구조화된 텍스트 표현 방식을 제안하며, SVG 형식을 이용해 공간적 특징을 인코딩합니다. 이 구조화된 텍스트는 렌더링된 지도 이미지와 기하학적 연결성을 유지하여, 언어 모델이 공간적 및 의미적 데이터에 직접 접근할 수 있도록 합니다. 인간이 작성한 경로 설명과 OpenStreetMap 데이터를 바탕으로 생성된 새로운 데이터셋을 사용하여, 우리는 회전 지점에서의 랜드마크 선택과 목적지 주변 랜드마크 선택이라는 두 가지 과제에 대해 모델을 평가합니다.
파리스 스마라그디스 교수는 음성 인식, 음악 이해, 환경 모니터링 등 다양한 분야에 활용될 초인간 수준의 청력을 갖춘 컴퓨터를 개발하고 있습니다.
arXiv:2610.35869v1 발표 유형: 신규 초록: AI 애플리케이션은 종종 추론이 필요한지 여부를 판단하기 전에 모델을 호출합니다. 이러한 기본 설정은 모호한 생성 작업에는 유용하지만, 구조화되고 결정론적이며 정책 기반, 조회 지향적이거나 직접 검증 가능한 작업에는 적합하지 않습니다. KORA는 결정론 우선 실행 제어를 도입합니다: 요청을 작업 경로로 표현하고, 먼저 결정론적 또는 구조화된 경로를 시도하며, 경로 결과를 검증하고, 텔레메트리를 기록한 뒤, 결정론적 처리로 해결되지 않을 경우에만 모델 후보 경로로 에스컬레이션하는 사전 추론 제어 계층입니다. 본 논문에서는 KORA를 결정론 우선 실행 제어 아키텍처로 소개하고, 재현 가능한 벤치마크 및 검증 워크로드에서 얻은 제한된 증거를 보고합니다. 재
arXiv:2610.36668v1 발표 유형: 신규 초록: 애쉬 동조 실험은 최근 대규모 언어 모델(LLM)에서의 동조를 측정하는 방법으로 상당한 주목을 받고 있습니다. 기존 연구들이 LLM에서의 동조를 입증하는 데 집중해 왔다면, 우리 연구는 이 접근법에 추가적인 정량적 층을 더합니다. 우리는 프론티어 LLM을 여러 질문 세트에 대해 샘플링하는 대신, 단일 질문을 반복적으로 샘플링하여 LLM의 확률적 특성을 활용해 답변 분포를 생성합니다. 이를 통해 모델에 가공된 합의가 제시되기 전후의 답변 분포를 비교할 수 있습니다. 우리의 실험은 프론티어 LLM이 실제로 동조를 보임을 확인하며, 기존 문헌을 뒷받침하고, 분포 간 비교를 통해 추가적인 정보를 제공합니다.
GitHub Copilot은 이제 조직에 설치된 GitHub 앱에 대해 서버 간 인증을 지원하며, 공개 프리뷰로 제공됩니다. GitHub Copilot SDK로 구축된 서비스와 에이전트는 이제… 해당 사용자에게 로그인한 사용자의 자격 증명에 의존하지 않고도 조직을 대신하여 요청을 보낼 수 있습니다. 이러한 워크로드 소유형 신원은 에이전트와 자동화된 서비스가 개별 사용자에 대한 인증이나 사용과 연결되지 않은 채 더 큰 규모에서도 안정적으로 운영되도록 돕습니다.
프라바 자는 MIT 오픈 러닝의 고위 임원 대상 프로그램에서 얻은 경험을 바탕으로, 자신의 직장인 버라이즌을 위해 인공지능 솔루션을 개발하고 한 권의 책을 집필했습니다.
IBM 리서치 유럽의 연구진은 “신경망에서 벡터 저장을 위한 중첩 아날로그 메모리”를 발표했다. 요약: 연구진은 여러 개의 AI 벡터를 중첩 상태로 저장하는 아날로그 상변화 메모리 아키텍처를 구현했으며, 조정 가능한 정확도와의 균형을 통해 실제 저장 밀도를 증가시켰다. 프로토타입 PCM 하드웨어를 대상으로 한 실험에서는 완전 정밀도 소프트웨어에 가까운 추론 정확도를 확인했다. 기술 논문은 여기에서 확인할 수 있다.... » 더 읽기 이 글은 ‘아날로그 중첩이 효과적인 PCM 저장 밀도를 높인다(IBM 리서치 유럽)’라는 제목으로 반도체 엔지니어링에 처음 게재되었다.
케이틀린 레스와 앤젤라 장이 Latent Space에 합류하여 Claude 플랫폼의 기술적 배경을 설명합니다: Opus 5.5 출시, 모델의 ‘뇌’와 에이전트의 ‘손’을 분리하고, API를 확장하며, 신뢰할 수 있는 관리형 에이전트를 구축하는 과정을 소개합니다. 새로운 서론...
팀이 신뢰 문제를 해결할 수 있다면, AI 에이전트는 왜 의미 계층을 더욱 견고하게 만들 수 있을까요?
테크크런치는 OpenAI의 최신 기발한 발견을 설명하는 임무를 맡은 MIT의 컴퓨터 과학자와 인터뷰했다.
LangChain이 Slack에서 브랜드에 맞는 동영상, 그래픽 및 프레젠테이션을 제작하는 오픈소스 디자인 에이전트인 Content Studio와 이를 구동하는 하네스를 어떻게 구축했는지.
NVIDIA RTX Spark는 슬림형 노트북과 컴팩트한 데스크톱에서 AI 개발, 제작 및 게임을 위한 새로운 Windows PC 플랫폼입니다. NVIDIA Blackwell RTX를 탑재한...
로힛 파텔은 AI 평가와 강화학습 분야에서 8년간 근무한 뒤 메타를 떠난다고 테크크런치가 단독으로 확인했다. 그의 스타트업 엔닥(Ndoc)은 마이크로소프트 오피스 스위트에 도전하는 것을 목표로 한다.
사용하고 학습할 수 있는 시각 자료가 많습니다.
기업용 음성 인공지능 기업인 리갈 보이스 주식회사는 오늘 자사 플랫폼에 목표 지향형 에이전트를 추가하여, 이를 활용하는 기업들이 전화 통화가 달성해야 할 목표를 명확히 정의할 수 있도록 하고, 그 목표 달성을 위한 작업을 분담하는 두 가지 AI 모델을 제공합니다. 새로운 에이전트는 리갈이 “다음과 같은 전화 상담에서 흔히 나타난다”고 밝힌 문제 해결을 목표로 합니다. 이 글은 ‘리갈, 목표 지향형 에이전트 공개… 모든 전화 통화에 배우와 감독 모델을 도입’이라는 제목으로 실리콘 앵글에 처음 게재되었습니다.
일본의 GMO 인터넷은 클라우드 서비스 침해 사고 이후 의심되는 해커들이 게시한 것으로 추정되는 고객 데이터를 검증하고 있습니다.
