AI 에이전트 한계: 딥마인드 논문이 증명한 인과 모델의 벽과 에이전트 자동화가 늦어지는 진짜 이유
머신러닝 컨설턴트 DJ가 딥마인드의 '견고한 에이전트는 인과 세계 모델을 학습한다' 논문을 근거로, 환경이 바뀌어도 잘 작동하는 AI 에이전트가 왜 현재 기술로는 어려운지, 오늘날 인과 추론이 어디까지 왔는지 설명한다.
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AI 한계 최신 뉴스와 핵심 해설
AI 한계 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 3편을 최신순으로 모았습니다.
MIT 6.S191 강의 정리 — 신경망의 한계, 확산 모델, 대규모 언어 모델의 창발
MIT 딥러닝 입문 강의 6.S191의 마지막 시간은 신경망이 무엇을 못 하는지부터 짚는다. 보편 근사 정리와 일반화의 함정, 분포 밖 입력과 적대적 공격, 그리고 이 한계를 넘어서려는 확산 모델과 대규모 언어 모델의 창발 현상까지 정리했다.
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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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