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초월: 생성모델은 이를 교육하는 전문가보다 성능이 뛰어날 수 있습니다.

Monte Carlo Tree를 통한 GPT-4 레벨 수학 올림피아드 솔루션 액세스 LLaMa-3 8B를 사용한 자체 정제

이미지는 재구성 및 생성을 위해 32개의 토큰만큼 가치가 있습니다.

자동화된 프로세스 감독을 통해 언어모델의 수학적 추론 개선

MS, VALL-E2 발표

ReLU-KAN: 행렬 추가, 점 곱셈 및 ReLU만 필요한 새로운 Kolmogorov-Arnold 네트워크

인공 초인적 지능에 있어 개방성은 필수적이다

ReST-MCTS*: 프로세스 보상 안내 트리검색을 통한 LLM 자체교육

Mobile-Agent-v2: 다중 에이전트 협업을 통한 효과적인 탐색 기능을 갖춘 모바일 장치 작동 도우미

체스를 두는 신경망에서 학습된 예측의 증거발견

지능형 Go-Explore: 거대한 기초모델의 어깨 위에 서기

Grokked Transformers는 암묵적 추론자입니다: 일반화의 한계에 대한 기계적 여정

OMNI-EPIC: 코드로 프로그래밍된 환경을 통한 인간의 흥미 개념 모델을 통한 개방성

월드 모델링을 위한 확산: Atari에서는 시각적 세부 사항이 중요합니다

플라톤적 표현 가설

xLSTM: 확장된 장단기 메모리

대표성 없음, 신뢰 없음: PPO에서 대표성, 붕괴, 신뢰 문제 연결

세계 모델을 통한 다양한 도메인 마스터링 (DreamerV3)

NExT: 대규모 언어 모델에 코드 실행에 대한 추론을 가르치기

KAN: 콜모고로프-아놀드 네트웍스