TurboQuant: 극단적인 압축으로 AI 효율성을 재정의하다
알고리즘 및 이론
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기계 학습을 활용한 유방암 검진 워크플로우 개선
헬스 & 바이오사이언스
LLM을 위한 대규모 상호작용 식별
복잡한 기계학습 시스템, 특히 대규모 언어 모델(LLMs)의 동작을 이해하는 것은 현대 인공지능에서 매우 중요한 과제입니다. 해석 가능성 연구는 모델 개발자와 그 영향을 받는 인간에게 의사결정 과정을 보다 투명하게 만들고, 더 안전하고 신뢰할 수 있는 AI로 나아가는 데 기여합니다. 포괄적인 이해를 얻기 위해 우리는 이러한 시스템을 다양한 관점에서 분석할 수 있습니다: 예측을 이끄는 특정 입력 특성을 규명하는 특성 부여(Feature Attribution)(Lundberg & Lee, 2017; Ribeiro et al., 2022); 모델의 행동을 영향력 있는 학습 예시들과 연결하는 데이터 부여(Data Attribution)(Koh & Liang, 2017; Ilyas et al., 2022); 그리고 내부 구성 요소의 기능을 세밀히 분석하는 기계적 해석 가능성(Mechanistic Interpretability)(Conmy et al., 2023; Sharkey et al.
AI 기반 돌발홍수 예측으로 도시를 보호하기
기후 및 지속가능성
일대일 대화를 넘어: 동적 인간-AI 그룹 대화의 저작, 시뮬레이션 및 테스트
인간-컴퓨터 상호작용 및 시각화
프로젝트 지니: 무한하고 상호작용 가능한 세계를 실험하다
미국의 Google AI 울트라 구독자는 프로젝트 지니를 체험해 볼 수 있습니다. 이는 여러분이 세계를 창조하고 탐험할 수 있게 해주는 실험적인 연구 프로토타입입니다.