범주론적 딥러닝 해설: 기하 딥러닝의 한계와 가중치 공유, 신경망 설계를 통합할 이론 찾기
언어모델이 왜 간단한 덧셈에서 무너지는지에서 출발해, 대칭성에 기댄 기하 딥러닝의 한계와 가중치 공유의 이론적 근거, 그리고 범주론을 써서 신경망 설계 전체를 하나의 틀로 통합하려는 딥마인드 연구진의 시도까지 대담 내용을 정리했다.
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AI 이론 최신 뉴스와 핵심 해설
AI 이론 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 4편을 최신순으로 모았습니다.
인공생명 실험이 보여 준 공생발생, 돌연변이 없이도 생명과 지능이 복잡해지는 이유
블레즈 아게라 이 아르카스가 인공생명 학회에서 무작위 바이트 더미가 자기복제 프로그램으로 상전이하는 실험을 공개하며, 진화의 새로움은 돌연변이가 아니라 복제자끼리의 결합에서 나오고 생명은 처음부터 계산이었다고 주장했다.
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AI의 물리학: 언어 데이터에 숨은 대칭 구조가 언어모델 단어 표현의 기하를 결정하는 이유
딥마인드 연구자가 스탠퍼드 물리학·AI 학회에서 발표한 'AI의 물리학' 강연 정리. 단어 동시출현 통계에 숨은 속성의 독립성과 병진 대칭이 언어모델 내부 표현의 선형성과 감기는 기하를 만든다고 설명한다.
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멀티에이전트 학습 이론: 후회 최소화와 캘리브레이션으로 본 AI 에이전트 시대의 수학
TTIC 강연에서 MIT 연구자가 고정 분포 가정이 무너지는 다중 에이전트 환경을 설명했다. 후회 최소화와 캘리브레이션이 왜 새로운 성능 기준이 되는지, 그리고 상관 균형에 이르려면 무엇이 더 필요한지 짚었다.
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