멀티 에이전트 시스템은 여러 대형 언어 모델을 조정하여 복잡한 문제를 해결하는 데 중요해지고 있다. 단일 모델의 관점에 의존하는 대신, 이러한 시스템은 역할을 에이전트 사이에 분배하여 각각이 고유한 기능을 기여하게 한다. 이렇게 노동 분업이 시스템의 분석 및 응답 능력을 향상시킨다.
구글을 줄이는 것이 투자자, 고객 및 혁신에 더 나은 영향을 줄 수 있다는 비판자들의 주장.
후단 대학 연구진은 트랜스포머 모델의 개별 어텐션 헤드를 조사하면서, 일부 헤드에서 ‘해리’ 다음에 ‘포터’와 같은 토큰을 예측하는 기능성을 확인했다. 이를 확인하는 실험으로 ‘Lorsa’라는 희소 어텐션 메커니즘을 소개했다.
중국의 AI 논문은 대규모 추론 언어 모델이 추론 중 동적 초기 종료를 달성할 수 있는 DEER라는 훈련 무료 접근 방식을 제안했다. 최근 대규모 추론 언어 모델의 발전으로 CoT 생성 길이가 확장되면서 복잡한 문제 해결 능력이 크게 향상되었지만, 지나치게 긴 CoT 시퀀스 생성은 계산 효율성과 대기 시간이 증가한다.
대부분의 대형 언어 모델(LLMs)은 감독된 데이터 파이프라인에 근본적으로 의존하고 있지만, Tsinghua 대학과 상해 AI 연구소 연구진은 테스트 시간 강화 학습(TTRL)을 도입하여 레이블이 없는 데이터를 사용하여 자가 진화 언어 모델을 가능하게 했다. 이는 감독 없이 학습이 가능한 새로운 방법이다.
글로벌 자본이 이제 더 이상 지리정치, 기후 및 산업 정책이 배경 소음이라고 속이지 못하는 구조적 재설정 중에 있는 세계. 액화 가스부터 리튬, 고급 칩, 인공 지능까지, 글로벌 경제의 기초는 이제 전략적 지형이다. 이 순간에 있을 때, 투자자들은 중국에 대한 투자 전략을 재고해야 한다.
이 프레임워크는 임상 의사들이 X-ray에서 특정 상태가 존재할 가능성을 더 정확하게 반영하는 구문을 선택하는 데 도움을 준다.
