멀티 에이전트를 통한 RSI(Recursive Self- Improvement through Multi-Agent Self-Supervision) 정답 검증기(Verifier)가 부재한 최전선 연구에서 단일 모델의 자기 평가는 편향을 증폭시킬 뿐입니다. UC Berkeley와 Sakana AI가 제안한 MASS(Multi-Agent Self-Supervision)는 모델을 분해하여 협업 토폴로지를 진화시키고, 오케스트레이터와 서브에이전트의 궤적을 공동 증류함으로써 토큰 효율 1.6배와 1.4배의 데이터 학습 효율을 달성하는 재귀적 자가 진화 루프를 완성했습니다. 목차 1. 최전선 연구의 지도 병목과 단일 에이전트의 자기 피드백 한계 2. MASS 아키텍처: 진화적 워크플로우 탐색과 계층적 궤.. 월드 모델로 여는 재귀적 자가 진화: RSI-Anything 프레임워크와 실증 분석 외부 환경의 피드백은 너무 비싸고 느립니다. 진정한 재귀적 자가 진화는 행동하기 전에 결과를 미리 내다보는 예측형 월드 모델과, 정책과 모델이 서로를 무너뜨리지 않도록 통제하는 2단계 호환성 검증에서 출발합니다. 목차 1. 비싼 외부 피드백의 장벽과 '결합 업데이트'의 딜레마 2. RSI-Anything 아키텍처: 직교 예측과 2단계 게이팅 프로토콜 1. 예측 기반: 직교 예측 인수분해 (OPF) 2. 예측 기.. Sakana AI의 피어리뷰 LLM 프레임워크와 모순 탐지 벤치마크 인간 심사관의 문체를 흉내 내는 것은 LLM에게 가장 쉬운 작업입니다. 피어리뷰의 진짜 병목은 수십 페이지에 걸친 가설과 수식, 실험 사이의 치명적인 논리적 모순을 끈질기게 찾아내는 검증에 있습니다. 목차 1. 흉내 내기에 갇힌 AI 피어리뷰와 치명적 결함 검증의 부재 2. 지식 그래프 기반 모순 벤치마크와 다계층 정독(MLR) 아키텍처 1. 지식 그래프 기반 모순 벤치마크 (Contradiction Benchmark) .. 전 세계 AI 에이전트 인구 추정: 2027년 HBM 공급과 소프트웨어 노동의 한계 2027년까지 출하될 글로벌 HBM 메모리는 최대 1억 7,100만 명의 프론티어 AI 에이전트를 동시 구동할 수 있는 물리적 용량을 제공합니다. 하지만 이 용량의 20%만 가동하더라도 연간 2.6조 – 5.3조 달러(한화 약 3,500조 – 7,100조 원)에 달하는 막대한 API 지출이 요구되며, 하드웨어 공급 속도와 실제 시장 수요 간의 냉혹한 간극을 드러냅니다.목차1. 수치 선제시 Hook & 페인포인트: 7억 명의 가상 노동력과 조 단위 지출의 간극2. 수식과 아키텍처 역학: HBM 대역폭과 에이전트 동시 수용력 모델2-1. 유효 하드웨어 공급량 산출식 (Effective Hardware Supply, E)2-2. 폐쇄형 프론티어 모델의 서빙 수용력 역산 모델 (Serving Capacity, .. 멀티 모델 AI 에이전트의 전환 비용을 25배 단축하는 방법 긴 호흡으로 동작하는 자율 에이전트가 직면한 최대의 비용 병목은 지능 자체가 아니라 '모델 간 컨텍스트 인수인계 세금(Handoff Tax)'에 있습니다. 텍스트 생성을 거치지 않고 중간 표상인 KV 캐시를 선형 맵핑 및 뉴럴 퓨저로 직접 공유하는 기술은 프리필 지연시간을 최대 25배 단축하며 멀티 에이전트 오케스트레이션의 패러다임을 바꾸고 있습니다. 목차 1. Hook & Problem Context 2. Deep Architecture & Math Mechanics 3. Be.. Clef: 클라우드플레어의 오픈소스 의사결정 모델과 강화학습 파인튜닝 플랫폼 에이전트 워크플로우의 병목은 텍스트 생성이 아닌 '판단과 분기'에 있습니다. 클라우드플레어의 Clef는 비-자기회귀(Non-autoregressive) 병렬 스코어링을 통해 38ms의 극초저지연과 64k 컨텍스트, 비전 입력, 전용 RL 파인튜닝 파이프라인을 결합하여 자율 에이전트의 핫패스를 재정의합니다. 목차 1. Hook & Problem Context 2. Deep Architecture & Math Mechanics 3. Benchmark & Failure Breakpoi.. LoopVL: 순환 신경망 구조로 구현한 비전-언어 지능 시각적 상태와 언어 상태를 분리하지 않고 공유 파라미터 모듈을 통해 반복 순환시킴으로써, 1B 파라미터만으로 수십 배 큰 비순환 모델의 멀티모달 추론 능력을 능가할 수 있습니다. 목차 1. Hook & Problem Context 2. Deep Architecture & Math Mechanics 3. Benchmark & Failure Breakpoint Analysis 4. Implementation, Sy.. VisionMX: 비전 모델을 위한 마이크로스케일링 사후 양자화 최적화 비균일 부동소수점 격자와 비음수 활성화 분포의 불일치를 해소함으로써, 재학습 없이도 4비트 마이크로스케일링 포맷에서 비전 모델의 성능 붕괴를 완전히 방지할 수 있습니다. 목차 1. Hook & Problem Context 2. Deep Architecture & Math Mechanics 3. Benchmark & Failure Breakpoint Analysis 4. Implementation, System .. 이전 1 2 3 4 ··· 36 다음
