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[Paper] FROAV: RAG 관찰 및 에이전트 검증을 위한 프레임워크 - LLM 에이전트 연구의 장벽 낮추기

대규모 언어 모델(LLMs)의 급속한 발전과 이들의 자율 에이전트 시스템에의 통합은 문서 a…에 대한 전례 없는 기회를 창출했습니다.

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나는 AI와 대화하는 방법을 안다고 생각했지만, 그렇지 않았다

‘I Thought I Knew How To Talk To AI: I Didn’t’ 표지 이미지 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https%...

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안정적인 인공 정체성 엔지니어링: AIIM 플랫폼 아키텍처

현재 conversational AI의 상황은 역설에 의해 지배되고 있습니다: 모델들은 점점 더 똑똑해지고 있지만, 여전히 놀라울 정도로 “hollow”합니다. Large Language Model...

1주 전 · ai

Ofcom, 엘론 머스크의 X가 Grok AI 성적 딥페이크를 조사

감시기관은 플랫폼의 Grok AI 챗봇이 사람들의 옷을 벗은 이미지를 생성한다는 보고를 받았다고 밝혔다....

1주 전 · ai

이상한 일반화를 통한 LLM 손상

흥미로운 연구: 이상한 일반화와 귀납적 백도어: LLM을 손상시키는 새로운 방법. 초록 LLM은 일반화가 뛰어나서 유용합니다. 하지만 …

1주 전 · ai

배치된 AI/ML 인퍼런스 워크로드에서 데이터 전송 최적화

데이터 전송 병목 현상에 대한 심층 분석, 그 식별 및 NVIDIA Nsight™ Systems의 도움을 통한 해결 방안 – 파트 2. The post Optimizing Data T...

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Anthropic이 큰 실수를 저질렀다

번역하려는 텍스트를 제공해 주시겠어요? 해당 내용이 있으면 한국어로 번역해 드리겠습니다.

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Anthropic가 큰 실수를 저질렀다

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1주 전 · ai

Generative AI와 Contextual Inference: 지저분한 메모를 전문 회의록으로 변환

우리가 시작한 문제는 회의록 작성이 기업 환경에서 가장 지루하면서도 중요한 작업이라는 점입니다. 이 시나리오를 상상해 보세요: 한 시간…

1주 전 · ai

[Paper] OpenTinker: Agentic Reinforcement Learning에서 관심사 분리

우리는 OpenTinker를 소개합니다. 이는 대형 언어 모델(LLM) 에이전트의 강화 학습(RL)을 위한 인프라스트럭처로, 알고리즘 간의 관심사 분리를 중심으로 구축되었습니다.

1주 전 · ai

Dify 챗봇 테스트 노트

!Dify 챗봇 테스트 노트용 커버 이미지https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-upl...

1주 전 · ai

[Paper] 제어된 자기 진화를 통한 알고리즘 코드 최적화

Self-evolution 방법은 반복적인 ‘generate-verify-refine’ 사이클을 통해 코드 생성을 향상시키지만, 기존 접근법은 탐색 효율성이 낮다…