Meta, 프로메테우스 1단계 완료와 슈퍼클러스터 확장 현황 공개
Meta는 프로메테우스 1단계를 완공해 Muse 훈련에 사용하고 수십만 GPU를 운영한다고 밝혔다.
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Meta는 프로메테우스 1단계를 완공해 Muse 훈련에 사용하고 수십만 GPU를 운영한다고 밝혔다.
Microsoft는 내부에서 실행되는 AI 에이전트를 별도 보안 대상인 ‘에이전트 내부자’로 규정하고, 7월 발표한 Project Perception의 적용 범위를 사내 에이전트 감독으로 설명했다.
Vercel은 10월 19일 MiniMax M3.1 Flash를 AI Gateway에서 제공한다고 발표했다. 무료 혜택은 MiniMax가 요청을 처리할 때만 적용된다.
Swiss AI가 10월 15일 Apertus 1.5 릴리스 노트에서 다중모달 입력 구조, 8B·70B의 계속 학습 과정, 평가 재현 자료를 상세히 공개했다. 가중치 공개는 7월 24일로, 이번 발표의 새 내용은 공개 모델을 어떻게 훈련하고 평가했는지에 있다.
초안 모델의 토큰을 더 많이 받아들이는 설정이 실제 답변 완료를 빠르게 하는지 분리해 시험했다.
반복 실행 두세 번의 점수 차이가 유의하지 않은 경우, 그 결과만으로 두 방법이 실용적으로 동등하다고 선언할 수 없다는 실험 설계 연구다.
강화학습의 게임 환경을 JAX에서 직접 실행·수정할 수 있게 만든 연구용 환경이 제시됐다.
배송 제약을 말로 지정해도 기존 신경 경로 탐색 모델이 그 조건을 지키도록 하는 추론 단계 방법이 제시됐다.
확산 모델을 Trainium2에 배치할 때 커널 속도와 실제 요청 지연은 같은 방향으로 움직이지 않았다.
허위정보의 설득 기법을 미리 알려주는 방법을 AI와 사람에게 시험했다. 두 대상의 결과는 달랐다.
시각 근거가 있어도 답과 함께 제시된 설명이 그럴듯하면 AI 심사자가 오답을 더 쉽게 받아들일 수 있다는 통제 실험이다.
영어 밖의 관계 추출 평가 공백을 줄이기 위해 히브리어 문장과 지식 그래프의 연결을 정제한 자료가 공개됐다.
기억을 넣은 로봇의 성공률이 달라져도 기억 속 올바른 사실 때문인지, 설치 과정이 실행을 흔든 것인지 바로 알 수 없다는 문제에서 출발한다.
큰 모델 호출을 아끼려 작은 모델의 불확실한 질문만 올려 보내는 정책이 언어마다 같은 기회를 주는지 평가했다.
RAG(검색 증강 생성)를 도입할 때 후보 방식을 먼저 좁히는 데 쓸 수 있는 분류표가 제시됐다. 저자들은 이를 실제 벤치마크 전 단계로 규정했다.
한 문제의 정답률이 높아도 같은 규칙을 다른 표현에 안정적으로 적용한다고 볼 수 있는지 확인한 평가 연구다.
모델이 자신 있게 내놓은 RAG(검색 증강 생성) 답변도 검색된 문단에 근거가 빠져 있으면 사실과 다를 수 있다는 점을 점수 실험으로 확인했다.
SAG2는 대형 임베딩 저장소 없이도 여러 문단을 거쳐 찾아야 하는 근거를 검색할 수 있는지 시험했다.
도구가 수천 개일 때 에이전트가 필요한 것을 빠뜨리지 않고 찾는지, 그 과정에 드는 비용이 얼마인지 나눠 시험했다.
깨끗한 낭독 음성에서의 복제 순위만으로 회의·감정 대화·잡음 많은 무전 음성의 결과를 예측하기 어렵다는 평가다.