AI가 추론을 배운 과정: 체스·바둑 게임 AI에서 알파고·MuZero, 사고의 사슬과 강화학습까지
체스·바둑 게임 AI의 세계 모델과 몬테카를로 탐색에서 시작해, 알파고와 MuZero의 자가 학습, 세계 모델 학습, 그리고 사고의 사슬·생각의 나무·강화학습으로 이어진 AI 추론 능력의 발전 계보를 짚었다.
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AI TOPIC
사고의사슬 최신 뉴스와 핵심 해설
사고의사슬 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 4편을 최신순으로 모았습니다.
COCONUT 논문 해설: 연속 잠재공간에서 추론하는 LLM 사고의 사슬
LLM의 사고의 사슬(CoT)을 언어 토큰이 아닌 연속 벡터로 수행하는 COCONUT 논문을 해설한다. 학습 방식, 계산량 절감, 해석 가능성 문제까지 짚는다.
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프롬프트 엔지니어링 완전정복: 역할·예시·구조화 출력 등 핵심 기법 정리
같은 LLM에서도 지시 방식에 따라 결과가 크게 갈립니다. 역할 지정, few-shot, 사고의 사슬, 구조화 출력, 인터뷰 방식 등 결과를 끌어올리는 프롬프트 기법을 예시와 함께 정리했습니다.
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AI 기초 5가지 핵심 정리 — 도구 유형·맥락 프롬프트·사고의 사슬·한계까지
AI 도구의 세 가지 유형부터 맥락을 드러내는 프롬프트, 제로샷·퓨샷, 사고의 사슬, AI의 한계까지. 구글 AI 에센셜 강의에서 추린 입문자 필수 기본기 5가지를 한 번에 정리했다.
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