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arXiv:2610.37859v1 발표 유형: 신규 초록: 언어 모델 기반 에이전트는 맥락 속의 자연어로부터 학습할 수 있다는 점에서 기존 지능형 시스템과 근본적으로 다릅니다. 이러한 능력은 현대 에이전트 워크플로우에서 널리 사용되는 방식인, 피드백에 따라 답변을 반복적으로 개선해 나가는 것을 가능하게 합니다. 그러나 커뮤니티에서는 주로 Pass@1이나 Pass@K와 같은 지표로 모델을 평가해 왔으며, 이는 모델이 이전 시도에서 얻은 피드백을 어떻게 활용하는지를 포착하지 못합니다. 우리는 각각의 이전 시도가 실패했을 때마다 피드백을 제공받아, K번의 연속된 시도 내에 문제를 해결할 수 있는지 여부를 측정하는 자연스러운 평가 프로토콜인 Seq@K를 제안합니다. 장기 계획을 검토하는 다단계 에이전트 벤치마크와 달리, Seq@K는 개선이라는 핵심 역량을 분리하고 이를 정식화합니다.
소비자를 위한 인공지능 비서를 개발하는 와비 주식회사는 오늘 시드 투자 라운드에서 5,500만 달러를 조달했다고 발표했습니다. IVP가 이 시드 라운드를 주도했으며, 아마존 알렉사 펀드, 안드레센 호로위츠, 포어러너 등이 참여했습니다. 또한 세일즈포스 주식회사의 CEO 마크 베니오프와 쇼피파이 주식회사의 CEO 토비 뤼트케를 포함한 엔젤 투자자 그룹도 함께했습니다. 이 기사의 원문은 “와비, 소비자 지향형 인공지능 비서를 위해 5,500만 달러 유치”라는 제목으로 실리콘 앵글에 처음 게재되었습니다.
이제 PDF, Google 문서, Google 스프레드시트, 프레젠테이션 자료, Markdown 파일, TXT 파일 및 코드를 Google Gemini 내에서 직접 생성하고 미리 보고 편집할 수 있습니다. 새로운 파일 편집 기능은 오늘부터 모든 Gemini 사용자에게 제공되며, PDF 미리 보기와 편집은 웹과 모바일 모두에서 지원되지만 다른 모든 파일 형식은 현재 웹 버전에서만 이용 가능합니다.
역전! 위스프가 자사의 받아쓰기 앱에 회의록 기능을 추가한 뒤, 그라놀라도 회의록 작성 도구에 받아쓰기 기능을 탑재했습니다. 음성 AI 전쟁이 점점 흥미로워지고 있습니다.
【텐센트 탕다오성: 텐센트 혼위안 Hy4 및 Hy4 플래시 곧 출시】‘科创板日报’ 29일 보도에 따르면, ‘科创板日报’ 기자가 텐센트 글로벌 디지털 생태대회 현장에서 취재한 결과, 텐센트 그룹 수석 집행부사장 겸 클라우드 및 지능형 산업 사업군 CEO인 탕다오성이 현장에서 Hy4의 곧 출시를 공식 발표했다. Hy4는 Hy4 프리뷰에 비해 전반적으로 대폭 개선되었으며, 특히 각종 장기 작업과 실제 생산성 업무 수행 능력이 강화되고 사고 체인의 효율성이 크게 향상되었다...
GitHub Copilot Fusion이 일반에 공개되었습니다. 각 작업마다 개별 모델을 선택하는 대신, Copilot Fusion을 선택하면 Copilot이 지능적으로 어떤 모델을 사용할지 라우팅하고 오케스트레이션해 줍니다.… 글 ‘GitHub Copilot Fusion으로 모델을 라우팅하고 오케스트레이션하세요’는 The GitHub Blog에 처음 게재되었습니다.
작업은 항상 하나의 저장소나 세션에만 맞춰지지는 않습니다. 하나의 기능이 여러 저장소에 걸쳐 있을 수 있습니다. 런칭 계획은 저장소를 전혀 건드리지 않고도 스펙, 디자인, 자산 등을 포함할 수 있습니다… 이 글은 GitHub Copilot 앱, Universe 출시라는 제목으로 GitHub 블로그에 처음 게재되었습니다.
이제 GitHub Copilot 앱을 떠나지 않고도 리포지토리의 GitHub 코드 스캐닝 알림을 처리할 수 있습니다. 현재 공개 미리보기 중인 새로운 GitHub 보안 확장 기능을 통해 가장 중요한 알림을 찾고, Copilot에 이를 설명하거나 수정을 도와달라고 요청할 수 있습니다. 이 글은 GitHub 보안 확장 기능이 처음으로 게시된 GitHub 블로그의 내용입니다.
이제 GitHub Copilot에서 자연어를 사용해 이미지를 생성하고 편집할 수 있습니다. 이미지를 요청하면, 선택한 추론 모델이 …에 의해 구동되는 전용 이미지 생성 도구를 호출합니다. 이 글은 ‘Copilot에서 이미지를 직접 생성하고 편집하세요’라는 제목으로 GitHub 블로그에 처음 게시되었습니다.
벤치마킹 산업과 그 안에 부족한 점에 대한 일종의 검토.
DeepSeek, Google, 그리고 NVIDIA가 에이전트 스택을 구축하다
arXiv:2610.36083v1 발표 유형: 신규 초록: 생성형 AI의 최근 발전은 사후 학습된 금융 전용 대규모 언어 모델(LLMs)을 통해 금융 감성 분석을 크게 향상시켰습니다. 그러나 기존 접근법들은 각 기사의 감성을 개별적으로 예측하는 데에 그치고, 흑백 상자와 같은 방식으로 작동하여 맥락 이해를 제한하고 고위험 금융 의사결정에의 적용을 저해합니다. 이에 따라 우리는 FinLLM-KG를 제안합니다. 이는 모델에 독립적인 프레임워크로, 인과적 LLM과 금융 지식 그래프를 결합하여, 모델 가중치를 업데이트하지 않고도 추론 시 SEC 10-K 서류로부터 시간적 근거를 갖춘 기업 수준의 지식을 주입할 수 있도록 설계되었습니다. FinLLM-KG 내에서는 맥락이 자연어로 작성된 기업 프로필 또는 소규모 관계 집합의 형태로 제공됩니다.
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
파리스 스마라그디스 교수는 음성 인식, 음악 이해, 환경 모니터링 등 다양한 분야에 활용될 초인간 수준의 청력을 갖춘 컴퓨터를 개발하고 있습니다.
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.
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?
