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TinyTroupe 라이브러리 실험 TinyTroupe 세 줄 요약github: https://github.com/microsoft/TinyTroupeTinyTroupe는 AI 기반의 다중 에이전트 시뮬레이션 라이브러리로, 사용자가 특정 개인성과 목표를 가진 인공 에이전트인 `TinyPerson`을 생성하여 다양한 비즈니스 시나리오를 실험할 수 있도록 돕는다. 이 도구는 상상력 향상과 소비자 행동 이해를 목표로 하며, 광고 평가, 소프트웨어 테스트, 제품 관리 등 여러 분야에서 활용될 수 있다. TinyTroupe는 연구 및 실험 목적으로 개발되었으며, 사용자 피드백을 통해 지속적으로 발전할 예정이다. TinyTroupe 개요- TinyTroupe는 특정 성격, 관심사, 목표를 가진 사람들을 시뮬레이션할 수 있는 실험적인 Python 라이.. 2025. 3. 9.
[나는 리뷰어다] 로우코드 AI "한빛미디어 서평단 활동을 위해서 책을 협찬받아 작성된 서평입니다."🖋 한줄평복잡한 코드와 수학적 개념에 장벽을 느끼는 초보자들에게 장벽을 허물고 문을 찾아주는 책✔ 코딩 없이도 AI를 적용할 수 있나요?'로우코드AI'는 "코딩 없이도 AI를 적용할 수 있나요?"라는 질문을 하는 사람에게 확실하게 '네!'라고 답하면서 건넬 수 있는 책인 것 같습니다. 이 책의 가장 큰 강점은 AI와 머신러닝을 비전공자도 이해하고 활용할 수 있도록 실용적인 관점에서 접근한다는 점입니다. AutoML, BigQuery ML, Vertex AI 등 로우코드/노코드 툴들을 중심으로 설명하면서, 코딩에 대한 두려움이나 이론적 배경 없이도 AI 모델을 개발할 수 있는 방법을 소개하고 있습니다.✔ 책의 구성1장에서는 머신러닝의 .. 2025. 2. 28.
MLGym: A New Framework and Benchmarkfor Advancing AI Research Agents 원문: https://arxiv.org/pdf/2502.14499 이 논문에서는 MLGym와 MLGym-Bench라는 새로운 프레임워크를 소개하며 인공지능 에이전트의 성능을 평가하고 발전시키기 위한 기준을 제공합니다. MLGym-bench는 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 강화 학습, 게임 이론 등 다양한 분야에서 13개의 다채롭고 개방형인 AI 연구 과제로 구성됩니다. 이러한 과제들을 해결하기 위해서는 새로운 아이디어와 가설의 생성, 데이터 생성 및 처리, ML 기법 구현, 모델 학습, 실험 수행, 결과 분석, 그리고 반복적인 개선과정 등 실제 AI 연구에서 요구되는 다양한 역량이 필요합니다.논문에서는 Claude-3.5-Sonnet, Llama-3.1 405B, GPT-4o, o1-preview, Gem.. 2025. 2. 23.
Text2SQL is Not Enough: Unifying AI and Databases with TAG 원문: https://arxiv.org/pdf/2408.14717 1. 자연어 질의 처리의 한계와 새로운 접근 필요성기존의 Text2SQL과 RAG 방법은 사용자의 복잡한 자연어 질문을 처리하는 데 한계가 있다. 실제 사용자들은 도메인 지식, 세계 지식, 정확한 계산, 의미적 추론이 결합된 복잡한 질문을 하는 경향이 있다. 언어 모델(LM)은 텍스트 데이터에 대한 의미적 추론 능력을 제공하여 감성 분석이나 트렌드 요약과 같은 복잡한 작업을 수행할 수 있다. LM은 모델 학습 중 획득한 암묵적 세계 지식을 활용하여 데이터베이스 스키마에 명시적으로 포함되지 않은 정보를 보완할 수 있다. 데이터베이스와 LM의 장점을 효과적으로 결합한 새로운 시스템이 필요하며, 이는 사용자가 데이터를 이해하는 방식을 혁신할 잠.. 2025. 2. 9.
Critique Fine-Tuning:Learning to Critique is More Effective than Learning to Imitate 원문: https://arxiv.org/pdf/2501.17703Abstract 기존의 Supervised Fine-Tuning(SFT)은 모델이 주어진 주석 응답을 그대로 모방하도록 훈련합니다.본 논문은 Critique Fine-Tuning(CFT)을 제안하여, 모델이 노이즈가 포함된 응답에 대해 비판을 수행하도록 학습시킵니다.CFT는 인간의 비판적 사고를 모방하여 보다 깊은 분석과 미묘한 이해를 유도합니다.WebInstruct 데이터셋 50K 샘플을 사용해 GPT-4o가 생성한 비판을 기반으로 학습하며, 수학 관련 벤치마크에서 SFT 대비 4–10% 향상된 성능을 보였습니다.또한, Qwen2.5-Math-CFT 모델은 단 1시간의 훈련으로 2M 샘플 기반의 경쟁 모델과 동등하거나 더 나은 성능을 달성.. 2025. 2. 2.
SRMT: SHARED MEMORY FOR MULTI-AGENT LIFE-LONG PATHFINDING 원문: https://arxiv.org/pdf/2501.13200 이 논문은 다중 에이전트 강화 학습 (MARL) 환경에서 에이전트 간의 효과적인 협력을 위한 공유 메모리 접근법을 제안한다. 이는 에이전트들이 서로의 정보를 교환하고 행동을 조정할 수 있는 메커니즘으로, Shared Recurrent Memory Transformer (SRMT) 를 통해 구현된다. 실험 결과, SRMT는 다양한 벤치마크 문제에서 기존 접근 방식보다 뛰어난 성능을 보여주었다. 특히, 희소한 보상 상황에서도 안정적인 성과를 기록하며, 그 성과는 훈련된 길이보다 긴 경로에서도 유효했다.  1.  다중 에이전트 환경에서의 협력적 강화 학습 접근법다중 에이전트 강화 학습(MARL)은 협력적 및 경쟁적 다중 에이전트 문제를 해결하는.. 2025. 1. 26.
TALK LIKE A GRAPH: ENCODING GRAPHS FORLARGE LANGUAGE MODELS 원문: https://arxiv.org/pdf/2310.04560v1 ABSTRACT래프는 소셜 네트워크, 추천 시스템, 금융 계산 등 실제 세계의 복잡한 관계를 표현하고 분석하는 데 매우 유용한 도구입니다. 그래프를 활용한 추론은 복잡한 시스템에서 엔티티 간의 관계를 이해하고 숨겨진 패턴과 트렌드를 발견하는 데 필수적입니다.자연어를 사용한 자동 추론 기술이 많이 발전했지만, 대형 언어 모델(LLM)을 사용하여 그래프에서 추론하는 문제는 아직 잘 연구되지 않았습니다. 이 연구에서는 그래프 구조 데이터를 텍스트로 변환해 LLM이 처리하도록 하는 방법에 대해 처음으로 포괄적으로 분석했습니다.연구 결과, LLM의 그래프 추론 성능은 다음 세 가지 주요 요인에 따라 달라진다는 점을 밝혔습니다:그래프를 텍스트로 .. 2025. 1. 12.
A Generalization of Transformer Networks to Graphs 원문: https://arxiv.org/pdf/2012.09699 ## 1. 연구 배경 및 목적이 연구는 자연어 처리(NLP)에서 큰 성공을 거둔 트랜스포머 네트워크를 그래프 데이터에 적용하기 위한 혁신적인 방법을 제안합니다. 기존의 트랜스포머는 텍스트 데이터와 같은 순차적 데이터를 처리하는 데 탁월했지만, 복잡한 그래프 구조를 다루는 데는 한계가 있었습니다. 연구진은 이러한 한계를 극복하고 그래프의 구조적 특성을 효과적으로 활용할 수 있는 새로운 아키텍처를 개발했습니다.## 2. 주요 혁신점### 2.1 위치 인코딩의 혁신### 라플라시안 행렬(Laplacian Matrix)- 그래프의 구조적 특성을 수학적으로 표현하는 행렬- 차수 행렬(Degree Matrix)에서 인접 행렬(Adjacency Mat.. 2025. 1. 5.
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