[📪정보] 칼 프리스턴 제1저자 최신 논문

[익명(123.100)]

지난 달 전산 신경과학자 및 엔지니어로 구성된 우리의 국제 팀은 AGI 개발을 위한 역사적인 돌파구를 마련했습니다. VERSES는 VERSES 수석 과학자인 Karl Friston 박사가 개척한 Active Inference라는 대체 접근 방식을 추구하고 있습니다. Active Inference는 관련 데이터를 자동으로 효율적으로 찾고 학습하여 감사 가능하고 사람이 설명할 수 있는 의사 결정 및 작업 선택 프로세스를 제공하는 지능형 에이전트의 설계 및 배포를 가능하게 하는 기술 및 도구 세트로 구성됩니다.

VERSES에서 역사적인 돌파구라고 말한 Active Inference 관련된 논문임

첫 발행은 2주 전에 나옴

(이 논문이 직접적으로 역사적인 돌파구인지는 모름)

제1저자 칼 프리스턴랑 VERSES AI Research Lab이 보인다.

문제는 나도 AI쪽 논문 나름 많이 읽고 이해하는 편인데

시발 뭔 소린지 하나도 모르겠다.

아래는 Discussion 마지막 부분임

결론적으로, 귀납적 계획은 잠재 상태 공간에 정의된 의도된 목표가 존재하기 때문에 강화 학습 및 능동 추론 문 헌 모두에서 제안된 이전 접근 방식과 다릅니다. 모델 프리 및 모델 기반 강화 학습 모두에서 목표는 보상 기능을 통해 정의됩니다. 능동적 추론과 같은 대안적이지만 유사한 접근 방식에서는 보상이 특권 있는(일반적으로 정확하지만 희박한) 관찰로 에이전트에 전달됩니다 [41, 84]. 이는 상태-행동 쌍에 값을 할당하는 모델 없는 접근 방식이나 가능 한 미래를 시뮬레이션한 후 작업을 선택하는 모델 기반 접근 방식을 통해 예상되는 미래 보상을 최대화하는 정책을 설 계하고 선택하는 방법을 학습하는 에이전트의 동작에 영향을 미칩니다. . 그러나 상태 공간에서 선호도를 직접 정의하 면 다른 종류의 행동이 유도됩니다. 귀납적 계획에 포함된 빠르고 절약적인 계산은 이제 인간과 같은 의사 결정의 효 율성을 포착하는 데 적합합니다. 여기서는 무한히 많은 가능한 경로가 의도한 것과 일치하지 않습니다. 따라서 장기 목표를 추구하는 에이전트의 능력과 단기 계획의 효율성을 결합합니다.

뭔 소리인지는 잘 모르겠지만 일반화 능력이 좋고 효율적인 새로운 방식이다 그런 소리같노이기.

어쨋든, 나름대로 유튜브 데모도 공개했고 논문도 내고해서

아무 결과물 없이 나대는 것 까진 아니라는게 내 생각

[퐁칸8(zxvw157)]

개츄

[익명(220.71)]

석배현탁 좀 그만 들이대자. 고트님께 실례다

[익명(123.100)]

https://arxiv.org/pdf/2312.07547.pdf
논문링크

[ㅇㅋ(ijh2005)]

응 닥치고 벤치마크랑 시연회, 또는 실서비스내놓으라고 해 시종일관 뜬구름 쳐잡는 소리만 지껄이는거 너무 못미더움

[익명(220.71)]

https://arxiv.org/search/?query=karl+friston&source=header&searchtype=all
시종일관
뜬구름 잡는 소리로 보이는 것도 정상이긴 한데
실제로 뜬구름 잡는 소리는 아니라는 걸 깨닳을 수도 있지

[ㅇㅋ(ijh2005)]

꼬우면 아갈털지말고 실서비스,시연회.벤치마크,모델구조에대한좀더 구체적인 도표 이들중 하나라도 내놓으라고ㅇㅇ 괜히 아가리 털드만이 agi얘기만하면 요새 ㅈㄴ사리는게 아닌데

[익명(220.71)]

기다리면 어련히 나올 걸 주접 떤다고 뭐가 달라지는 거노

[익명(landofooo)]

걍 MMLU나 다른 벤치 받아와야지 이것만가지곤 좀