인공지능

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ChatGPT는 선형대수학 문제 해결에 있어 상당한 발전을 보였지만, 여전히 논리적 추론과 깊이 있는 이해에는 한계가 있어 교육 현장에서의 활용에는 주의가 필요하다.

대규모 언어 모델을 활용하여 인간 수준의 지능을 갖춘 자율 에이전트를 구축하는 연구가 활발히 진행되고 있다.

ChatGPT의 프롬프트 엔지니어링을 통한 탈옥은 모델의 제약을 우회하는 방법에 대한 연구를 강조하며, 프롬프트 구조의 중요성을 강조합니다.

LVLM의 이미지 처리에서의 효율성 문제를 해결하기 위한 FastV 방법 소개

다중 모달 퓨 샷 클래스 점진적 학습을 위한 간소화된 방식으로 세션별 이미지-텍스트 임베딩의 분리성을 향상시키고 하이퍼볼릭 거리를 활용하여 이미지-텍스트 쌍의 표현을 개선함.

LLM과 MCTS를 결합한 혁신적인 방법으로 게임 문제 해결 능력 향상

XAI 연구에서 문화적 다양성을 고려하지 않는 문제점을 강조하고, 이를 해결하기 위한 권장 사항을 제시한다.

뇌 영감 컴퓨팅 모델의 발전과 뇌 신호 해독을 위한 머신러닝 및 딥러닝 모델의 중요성 강조

시각 인코더의 중요성과 다양한 모델의 효과적인 활용

GPT-4는 Doom 게임을 실행할 수 있지만 완전히 성공하지는 못했습니다.

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