반응형 -323 Mechanism Design for Large Language Models 원문: https://arxiv.org/pdf/2310.10826Abstract이 연구는 AI가 만든 콘텐츠(예: 광고)를 경매로 거래하는 방법을 연구한 것입니다.핵심 아이디어AI들이 서로 경쟁해서 원하는 종류의 콘텐츠를 만들도록 하는 시스템을 개발각 AI는 자신이 원하는 방향으로 콘텐츠가 만들어지도록 돈을 제시(입찰)콘텐츠는 한 단어씩 만들어지면서, 그때마다 AI들이 영향력을 행사연구 성과공정한 경매가 되려면 어떤 조건이 필요한지 찾아냄명확한 가격 책정 없이도 2등 가격 경매 방식을 적용할 수 있는 방법 개발실제 사용 가능한 AI 모델로 이 시스템이 작동함을 확인쉽게 말해, 여러 AI가 돈을 걸고 경쟁해서 자신이 원하는 스타일의 콘텐츠를 만들어내는 '공정한 게임 규칙'을 만든 연구입니다.1 Introd.. 2025. 9. 7. [나는 리뷰어다] 코드 너머, 회사보다 오래 남을 개발자 "한빛미디어 서평단 활동을 위해서 책을 협찬받아 작성된 서평입니다." "언제 어디서나 빛나는 개발자가 되는 비결은 코드와 사람, 두 영역 모두에 능숙해지는 것입니다."개발자라면 한 번쯤 이런 고민을 해봤을 것입니다. 기술적 역량은 충분한데 왜 인정받지 못할까? 좋은 코드를 짜는데 왜 팀워크는 어려울까? 이 책은 그런 개발자들을 위한 현실적이고 구체적인 해답을 제시합니다.책 개요이 책은 크게 3개 파트로 구성되어 있습니다:PART 01: 상위 1% 개발자가 되기 위한 실전 소프트 스킬PART 02: 조직을 성장의 무대로 만드는 커리어 전략PART 03: 커리어 도약을 위한 퍼스널 브랜딩 기술현업 개발자 출신 데브렐 전문가들이 직접 경험하고 검증한 실무 노하우가 담겨 있어, 실전에 바로 적용할 수 있는 내.. 2025. 8. 31. Chain-of-Agents: End-to-End Agent Foundation Models viaMulti-Agent Distillation and Agentic RL 원문: https://arxiv.org/pdf/2508.13167프로젝트: https://chain-of-agents-afm.github.io/ SOCIAL MEDIA TITLE TAGSOCIAL MEDIA DESCRIPTION TAG TAGchain-of-agents-afm.github.ioAbstract최근 대규모 언어 모델(LLM)과 멀티에이전트 시스템은 복잡한 문제 해결에서 놀라운 성과를 보여주고 있습니다. 리서치, 프로그래밍, 수학적 추론처럼 고차원적인 작업들을 여러 에이전트가 협력해 처리하는 방식은 이미 다양한 실험을 통해 검증되었습니다. 하지만 기존 멀티에이전트 시스템에는 한계가 있습니다. 대부분 사람이 직접 프롬프트를 짜고, 복잡한 워크플로우를 설계해야 하며, 이는 계산 자원도 많이 들고 .. 2025. 8. 24. WE-MATH 2.0: A Versatile MathBook System forIncentivizing Visual Mathematical Reasoning ABSTRACT멀티모달 대형 언어 모델(MLLMs)은 이미지와 텍스트를 동시에 다루며 다양한 일을 잘 수행하지만, 여전히 복잡한 수학적 추론에는 약점을 보입니다. 기존 연구들은 주로 데이터셋을 새로 만들거나 학습 방법을 조금씩 개선하는 데 집중했지만, 체계적인 수학 지식 설계나 모델 중심의 데이터 공간 설계는 상대적으로 소홀히 다뤄졌습니다. WE-MATH 2.0은 이러한 한계를 보완하기 위해 등장한 통합 시스템으로, 수학 지식 체계, 난이도별 데이터셋, 강화학습 기반 학습 방법, 그리고 종합 평가 도구를 결합하여 모델의 수학적 추론 능력을 향상시키는 것을 목표로 합니다.이 시스템의 핵심은 네 가지입니다.첫째, 수학 개념을 5단계로 나누어 491개의 지식 포인트와 1,819개의 원리를 담은 MathBook.. 2025. 8. 17. 이전 1 2 3 4 ··· 81 다음 반응형
