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Production-Ready LLMs를 NeMo Agent Toolkit으로 간단히 만들기
간단한 채팅부터 다중 에이전트 추론 및 실시간 REST API까지. “Production-Ready LLMs Made Simple with the NeMo Agent Toolkit” 게시물이 처음으로 Towar…에 게재되었습니다.
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[Paper] 루브릭 보상을 이용한 AI Co-Scientists 훈련
AI co-scientists는 인간 연구자들이 연구 목표를 달성하도록 돕는 도구로 부상하고 있습니다. 이러한 AI co-scientists의 핵심적인 특징은 능력…
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[Paper] 멀티턴 대화에서 행동 유도
대규모 언어 모델(LLMs)에서 특정하고 종종 복잡한 행동을 대화 환경에서 식별하는 것은 그들의 평가에 필수적입니다. 최근 연구는…
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[Paper] 텍스트 스팬에 대한 세밀한 인간 피드백을 활용한 LLM 파인튜닝
우리는 feedback-driven improvement chains를 사용한 선호도 감독으로 언어 모델을 미세 조정하기 위한 방법과 데이터셋을 제시합니다. 모델 응답이 주어지면, ...
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[Paper] PROFASR-BENCH: 고위험 전문 음성에서 문맥 조건부 ASR을 위한 벤치마크
전문적인 환경에서의 자동 음성 인식(ASR)은 기존 벤치마크가 과소평가하는 도전에 직면합니다: 밀집된 도메인 용어, 격식 있는 레지스터 변동...
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[Paper] 다국어 Hidden Prompt Injection Attacks on LLM 기반 Academic Reviewing
대형 언어 모델(LLMs)은 학술 동료 검토를 포함한 고영향 작업 흐름에 점점 더 많이 사용될 것으로 고려되고 있습니다. 그러나 LLM은 문서...
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[논문] Web World Models
언어 에이전트는 점점 더 행동하고, 기억하고, 학습할 수 있는 지속적인 세계를 필요로 합니다. 기존 접근 방식은 두 극단에 놓여 있습니다: 기존 웹 fra...
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[Paper] Less is more: Probabilistic reduction은 small-scale predictability measures에 의해 가장 잘 설명된다
이 논문의 주요 연구 질문은 관계를 조사할 때 필요한 및/또는 적절한 맥락의 양을 정의하는 데 초점을 맞추고 있다.
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[Paper] 중첩된 Browser-Use Learning for Agentic Information Seeking
Information-seeking (IS) agents는 광범위하고 깊이 있는 검색 작업 전반에 걸쳐 강력한 성능을 달성했지만, 그들의 도구 사용은 여전히 크게 제한되어 있습니다...
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[Paper] 소비자 헬스케어 질문 요약을 위한 데이터셋 및 벤치마크
건강 정보를 찾는 탐구는 웹을 소비자들의 건강 관련 질문으로 가득 채웠습니다. 일반적으로, 소비자들은 지나치게 서술적이고 주변적인…
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[Paper] 루프를 닫다: 멀티‑에이전트 역할극을 통한 무한 툴‑사용 데이터 합성
대형 언어 모델(LLM)이 외부 도구를 신뢰성 있게 호출하도록 하는 것은 자율 에이전트에게 여전히 중요한 병목 현상입니다. 기존 접근 방식은 thr...
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[Paper] CubeBench: 부분 관측 하에서 인터랙티브·장기 공간 추론 진단
Large Language Model (LLM) 에이전트는 디지털 영역에서는 능숙하지만, 물리적 세계에 배치하는 데 있어 형성의 어려움 때문에 큰 격차에 직면하고 있다.