기술 배치에 의미 부여하기
MIT 윤리 컴퓨팅 연구 심포지엄은 기술, 윤리, 사회적 책임이 교차하는 프로젝트를 선보인다.
MIT 윤리 컴퓨팅 연구 심포지엄은 기술, 윤리, 사회적 책임이 교차하는 프로젝트를 선보인다.
MIT-IBM 왓슨 AI 연구소의 새로운 프레임워크는 언어 모델을 강화하여 복잡한 여행 일정을 상호작용적으로 개발하고 검증할 수 있게 함.
이 AI 시스템은 바람과 같은 알 수 없는 방해요소에 자동으로 적응하도록 학습합니다.
MIT 연구팀이 Themis AI를 설립하여 AI 모델의 불확실성을 측정하고 지식의 공백을 해결하고 있다.
MIT CSAIL 연구원들이 개발한 SketchAgent는 AI 모델에게 개념을 한 줄씩 스케치하도록 가르쳐, 언어 모델이 독자적으로 개념을 시각적으로 표현하고 인간과 협업할 수 있도록 돕는다.
박사과정 학생 Sarah Alnegheimish은 기계 학습 시스템을 접근 가능하게 만들고 싶어합니다.
MIT 연구팀이 개발한 새로운 기계 학습 모델은 음성과 영상 데이터를 연결시키며, 이는 언젠가는 로봇이 현실 세계에서 상호작용하는 데 도움이 될 수 있을 것이다.
연구진들은 항공 교통 일정이나 자율 주행 차량과 같은 영역에서 자동화가 현실 세계와 만나면서 발생하는 고장을 예측하기 위한 알고리즘을 개발 중이다.
Sendhil Mullainathan은 행동경제학과 기계학습 분야의 연구에 독특한 시각을 제공하고 있다.
IntersectionZoo는 실제 도로 교통 문제를 활용하여 깊은 강화 학습 알고리즘의 진전을 테스트하는 벤치마킹 도구이다.
MIT의 연구진이 신규 유형의 "상태-공간 모델"을 개발했는데, 이는 조화진동자의 원리를 활용했다. 이 모델은 뇌의 신경 역학에서 영감을 받아 개발되었으며, 인공지능 및 머신러닝 분야에 혁신을 가져올 것으로 예상된다.
다중 부분 시스템의 상호작용을 나타내는 다이어그램을 사용하면 소프트웨어 개선을 빠르게 설계할 수 있습니다.
연구자들이 AI 모델을 개선하거나 새로운 모델을 만드는데 도움이 되는 통합 프레임워크를 만들었다.
MIT에서 개발한 새로운 기술은 특정 프로그래밍 언어나 형식의 규칙을 준수하는 AI 생성 코드를 자동으로 안내하는 기법을 소개했다.
불필요한 계산을 제거함으로써, 새로운 데이터 기반 방법은 기차 일정, 배송기사 경로 지정, 항공사 승무원 배치 등의 프로세스를 최적화할 수 있습니다.
MIT-IBM 왓슨 AI 연구소의 새로운 방법은 대형 언어 모델이 안전하고 윤리적이며 가치에 부합하는 출력물로 자신의 응답을 조절할 수 있게 도와준다.
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이 방법은 AI 모델의 정확도를 유지하면서 공격자가 비밀 정보를 추출하지 못하도록 보장한다.
연구진은 모델의 추론 능력을 활용하여 다단계 문제에 최적해를 찾는 "스마트 어시스턴트"를 만드는 새로운 프레임워크를 개발했다.
최근 연구에 따르면 대형 언어 모델은 기본 의미에 기반하여 다양한 데이터 유형을 표현하고 주요 언어로 데이터를 다루며 추론한다.
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개인화된 AI 여행 계획의 길을 열다
MIT-IBM 왓슨 AI 연구소의 새로운 프레임워크는 언어 모델을 강화하여 복잡한 여행 일정을 상호작용적으로 개발하고 검증할 수 있게 함.
불확실한 환경에서 자율 드론이 목표를 유지하는데 도움되는 AI 활성 제어 시스템
이 AI 시스템은 바람과 같은 알 수 없는 방해요소에 자동으로 적응하도록 학습합니다.
AI 모델에게 모르는 것을 가르치기
MIT 연구팀이 Themis AI를 설립하여 AI 모델의 불확실성을 측정하고 지식의 공백을 해결하고 있다.
인간처럼 더 스케치하는 AI 모델 가르치기
MIT CSAIL 연구원들이 개발한 SketchAgent는 AI 모델에게 개념을 한 줄씩 스케치하도록 가르쳐, 언어 모델이 독자적으로 개념을 시각적으로 표현하고 인간과 협업할 수 있도록 돕는다.
누구나 사용할 수 있는 이상감지 프레임워크
박사과정 학생 Sarah Alnegheimish은 기계 학습 시스템을 접근 가능하게 만들고 싶어합니다.
인공지능이 인간 개입 없이 어떻게 시각과 소리를 연결하는지 학습
MIT 연구팀이 개발한 새로운 기계 학습 모델은 음성과 영상 데이터를 연결시키며, 이는 언젠가는 로봇이 현실 세계에서 상호작용하는 데 도움이 될 수 있을 것이다.
희귀한 종류의 고장 예측하는 법 배우기
연구진들은 항공 교통 일정이나 자율 주행 차량과 같은 영역에서 자동화가 현실 세계와 만나면서 발생하는 고장을 예측하기 위한 알고리즘을 개발 중이다.
새로운 아이디어의 달콤한 맛
Sendhil Mullainathan은 행동경제학과 기계학습 분야의 연구에 독특한 시각을 제공하고 있다.
강화 학습 진행 상황을 평가하는 새로운 도구
IntersectionZoo는 실제 도로 교통 문제를 활용하여 깊은 강화 학습 알고리즘의 진전을 테스트하는 벤치마킹 도구이다.
뇌의 신경 역학에서 영감을 받은 혁신적인 AI 모델
MIT의 연구진이 신규 유형의 “상태-공간 모델”을 개발했는데, 이는 조화진동자의 원리를 활용했다. 이 모델은 뇌의 신경 역학에서 영감을 받아 개발되었으며, 인공지능 및 머신러닝 분야에 혁신을 가져올 것으로 예상된다.
복잡한 조정 시스템 최적화를 위한 새로운 방법 설계
다중 부분 시스템의 상호작용을 나타내는 다이어그램을 사용하면 소프트웨어 개선을 빠르게 설계할 수 있습니다.
“머신러닝 주기율표가 AI 발전을 촉진할 수 있다”
연구자들이 AI 모델을 개선하거나 새로운 모델을 만드는데 도움이 되는 통합 프레임워크를 만들었다.
모든 언어에서 AI 생성 코드의 정확성 향상
MIT에서 개발한 새로운 기술은 특정 프로그래밍 언어나 형식의 규칙을 준수하는 AI 생성 코드를 자동으로 안내하는 기법을 소개했다.
복잡한 계획 문제 해결을 위한 빠른 방법
불필요한 계산을 제거함으로써, 새로운 데이터 기반 방법은 기차 일정, 배송기사 경로 지정, 항공사 승무원 배치 등의 프로세스를 최적화할 수 있습니다.
LLMs에게 스스로 언어를 정화시키는 훈련
MIT-IBM 왓슨 AI 연구소의 새로운 방법은 대형 언어 모델이 안전하고 윤리적이며 가치에 부합하는 출력물로 자신의 응답을 조절할 수 있게 도와준다.
민감한 AI 훈련 데이터를 효율적으로 보호하는 새로운 방법
이 방법은 AI 모델의 정확도를 유지하면서 공격자가 비밀 정보를 추출하지 못하도록 보장한다.
연구진, LLMs에 복잡한 계획 도전 과제 해결법 가르침
연구진은 모델의 추론 능력을 활용하여 다단계 문제에 최적해를 찾는 “스마트 어시스턴트”를 만드는 새로운 프레임워크를 개발했다.
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새로운 연구로 사람이 로봇의 행동을 실시간으로 수정할 수 있게 되었는데, 이는 다른 사람에게 피드백을 주는 것과 유사하다.
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