30년에 달하는 역사의 대부분 동안 시스코 파트너 서밋은 파트너들이 시스코 시스템즈 주식회사의 기술을 어떻게 판매하는지에 초점을 맞춰 왔습니다. 올해 밴쿠버에서 열린 행사에서는 상황이 달랐습니다: 거래가 더 이상 주요 이벤트가 아닌 세상에서 파트너들이 어떻게 수익을 창출하는지에 관한 것이었습니다. 시스코는 주가가 […] 하락한 가운데 엄청난 모멘텀을 바탕으로 이번 행사에 참석했습니다. 해당 게시물 ‘시스코 파트너 서밋: AI 시대의 채널을 규정할 다섯 가지 인사이트’는 실리콘앵글에 처음 게재되었습니다.
Nace AI는 Drex for Search를 출시하며, 자사의 Drex 의사결정 모델을 AI 에이전트의 문서 검색에 적용했습니다. Nace는 BrowseComp-Plus에서 12.6회의 검색 호출로 92.05%의 성과를 기록했으며, OfficeQA Pro에서는 에이전트의 전환 횟수가 더 적었습니다. 이 글은 MarkTechPost에 처음 게재되었습니다.
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.
기업용 AI 거버넌스는 이제 자동화 시스템이 무엇을 할 수 있는지를 결정하는 데이터, 워크플로우 및 제어 체계로 확장되고 있습니다. 에이전트가 금융, 감사, 규정 준수 및 지속 가능성 분야에서 중요한 업무를 맡게 되면서, 조직들은 비즈니스 맥락에 기반하고 출처를 추적할 수 있으며 명확한 책임 체계로 관리되는 결과를 필요로 합니다. TheCUBE의 Workiva Amplify 행사 미리보기는 […]를 강조했습니다. TheCUBE의 Workiva Amplify 행사 보도에서 놓쳤을 수 있는 세 가지 인사이트는 처음으로 SiliconANGLE에 게재되었습니다.
모델 크레딧이 페스티벌 프로모션과 통신사형 팩에 등장하고 있다. 불투명한 마진으로 성장해 온 소규모 리셀러들은 품질에 대한 의문, 규제 강화, 그리고 더 많은 자금을 갖춘 경쟁업체들에 직면했다. 지속 가능한 중개업체들은 비밀 가격 인하가 아니라 라우팅, 신뢰, 통합에 대해 비용을 청구할 것이다.
arXiv:2610.32189v1 발표 유형: 신규 초록: 비지도형 다변량 시계열 이상 탐지(AP)는 현재 관측값을 바탕으로 향후 이상 위험을 추정하여, 복잡한 시스템에서 선제적 개입과 유지보수를 위한 조기 경고 신호를 제공하는 것을 목표로 합니다. 기존의 비지도형 AP 방법들은 정해진 또는 무작위적인 섭동을 과거 창에 주입하여 비정상적인 미래 진화를 시뮬레이션하는 방식의 섭동 기반 패러다임을 따릅니다. 그러나 이러한 방법들은 서로 다른 변수와 맥락 간에 동일한 섭동을 공유하며, 결정론적 방식으로 과거에서 미래로의 진화를 학습합니다. 실제로 이상 현상의 진화는 변수와 상황에 따라 달라지며, 동일한 섭동이 한 변수나 맥락에서는 비정상적인 미래 동역학으로 증폭될 수 있는 반면, 다른 경우에는 정상적인 변동으로 흡수되기도 합니다.
We are expanding our partnership with the General Services Administration (GSA) through a new agreement that gives government partners a 40% discount on Claude Enterprise, Claude for Government, and the Claude API.
모든 제조업체에는 고유한 산업 지능이 있습니다. 일부는 문서화되어 있으며, 일부는 숙련된 작업자의 경험과 지식에 담겨 있습니다. 예를 들어, 교체 작업 후 라인을 재가동하려는 숙련된 운영자를 생각해 보십시오. 기계 설정도 중요하지만, 특정 소재가 어떻게 반응하는지, 이전 교대 시간에 어떤 일이 있었는지, 그리고 겉보기에는 사소해 보이는…
arXiv:2610.33006v1 발표 유형: 신규 초록: 트랜스포머 기반 대규모 언어 모델(LLM)은 컨텍스트 크기가 증가함에 따라 상당한 연산 및 메모리 비용을 수반하므로, 추론 전에 컨텍스트를 더 짧은 표현으로 압축하는 방법이 필요합니다. 기존의 소프트 프롬프트 압축 방식은 일반적으로 목표 모델과 동일한 트랜스포머 백본을 사용하며, 압축된 표현을 생성하는 과정에서 상당한 지연 오버헤드가 발생합니다. 이로 인해 이러한 방식은 컨텍스트를 한 번 압축한 뒤 여러 쿼리에 걸쳐 재사용하는 오프라인 환경에만 제한됩니다. 우리는 Mamba 상태공간 모델(SSM)을 기반으로 한 플러그 앤 플레이형 온라인 컨텍스트 압축기인 Boa Compressor를 제안합니다. 이 압축기는 임의 길이의 컨텍스트를 단일 선형 시간 패스로 인코딩하여, 그 결과 얻은 표현을 바탕으로 우리가 조건부…
arXiv:2610.33012v1 발표 유형: 신규 초록: 도구 사용 기능을 갖춘 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트는 동일한 초기 상태에서 독립적인 실행 간에 일관되지 않은 행동을 보이며, 서로 다른 도구를 호출하거나 상충되는 출력을 생성하거나 서로 다른 전략을 추구합니다. 이러한 변동성은 시간이 지나면서 누적되어 배포의 신뢰성을 저해합니다. 기존 평가 지표들은 주로 완료 기반 점수를 통해 작업 정확도를 측정할 뿐, 여러 실행에 걸친 에이전트 행동의 일관성을 포착하지 못합니다. 또한, 에이전트의 행동은 확률 분포를 이용한 토큰 수준 또는 의미 클러스터링을 활용한 단일 응답 수준에서 각각 분석되지만, 어느 방법도 궤적의 향후 단계들로 일관성 부족이 어떻게 전파되는지를 파악하지 못합니다. 우리는 재귀적 의미 발산(RSD)이라는 비정식
