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(2023년 8월) 심층연속학습의 가소성 손실

(2023년 8월) WALL-E의 상상력: 고급 AI 시스템을 위한 상상력에서 영감을 받은 모듈로 경험 재구성

(2023년 8월) 뉴런과 성상 세포에서 트랜스포머 만들기

(2023년 8월) AI 다양화: AlphaZero를 통한 창의적인 체스를 향하여

(2023년 8월) 언어 모델링을 위한 강화된 자기 훈련(ReST)

(2023년 8월) 트랜스포머 아키텍처를 위한 구성 가능한 기능 보존 확장

(2023년 8월) 딥마인드 AlphaStar Unplugged: 대규모 오프라인 강화학습

(2023년 5월) 직접적인 선호 최적화: 당신의 언어모델은 비밀리에 보상모델입니다

(2023년 5월) 뒤늦은 경험의 사슬에서 나온 긴급 에이전트 트랜스포머

(2023년 6월) 딥마인드 자가개선 로봇 에이전트 RoboCat

(2023년 5월) Voyager: 대규모 언어모델을 사용하는 개방형 구현 에이전트

(2023년 6월) 감독된 사전훈련은 상황 내 강화학습을 학습할 수 있음

(2023년 8월) AutoGen: 다중 에이전트 대화를 통해 차세대 LLM 애플리케이션 활성화

(2023년 8월) 구글 딥마인드 Soft MoE

(2023년 8월) 히드라 효과: 언어모델 계산의 새로운 자가 복구

(2023년 5월) Spring: GPT-4는 논문과 추론을 연구하여 RL 알고리즘을 능가합니다.

(2023년 7월) LongNet: 트랜스포머를 1,000,000,000 토큰으로 확장

(2023년 6월) Block-State Transformer

(2023년 7월)딥마인드 유전 프로그래밍 분야의 최신 작업 AutoRobotics-Zero

(2023년 7월) No Train No Gain