AI 에이전트 메모리 하네스 실험: 랭킹 기반 회상 정책이 정확도와 비용을 동시에 잡았다
사카나 AI 연구원이 로컬 모델 위에서 에이전트 메모리 하네스를 직접 실험했다. 필요한 자료가 컨텍스트에 다 들어가는 작업에서는 비용만 늘었고, 긴 작업에서는 순위를 매기는 회상 정책이 정확도와 비용을 함께 개선했다.
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사카나AI 최신 뉴스와 핵심 해설
사카나AI 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 4편을 최신순으로 모았습니다.
다윈 괴델 머신 정리: 스스로 코드를 고쳐 진화하는 자기개선 AI 에이전트의 구조와 성과
사카나 AI와 브리티시컬럼비아대가 제안한 다윈 괴델 머신은 코딩 에이전트가 자기 코드를 직접 고쳐 세대를 이어가는 구조다. 수학적 증명 대신 진화적 실험으로 개선을 검증해 벤치마크 점수를 두 배 이상 끌어올렸다.
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연속 사고 기계(CTM) 쉽게 정리: 사카나AI가 트랜스포머 대신 시간을 넣은 이유
사카나AI의 연속 사고 기계(CTM) 논문 해설. 입력과 분리된 내부 시간축, 뉴런마다 붙은 작은 신경망, 뉴런 동기화로 만드는 잠재 표현, 확신도에 따라 사고를 멈추는 적응형 연산과 미로 실험 결과를 정리했다.
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사카나 AI 후구·클로드 태그·신모델 출시 규제 — 이번 주 AI 뉴스 정리
매트 울프가 정리한 이번 주 AI 소식. 프롬프트를 최적 모델로 보내는 사카나 AI '후구', 슬랙에서 사람처럼 호출하는 '클로드 태그', 미국 정부의 신모델 출시 통제 움직임을 짚는다.
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