SGAnalog, 테이프아웃된 회로로 AI를 시험하다
Tiny Tapeout 실리콘에서 모은 273개 회로로 회로도 판독과 사이징을 끝까지 평가하는 벤치마크 SGAnalog를 해설합니다.
블로그
AI 기술, 연구, 제품, 그리고 그 곁에서 일하는 사람들의 이야기
기술과 제품을 설계하고 검증하는 과정, 주목할 논문과 AI 동향에 대한 해설, Patty의 새로운 시도와 일하는 문화까지 깊이 있게 전합니다.
최신 글
페이지 12
옆에서 보는 눈이 더 정확할 때, 블랙박스 에이전트를 감사하는 법
토큰 확률을 숨긴 채 행동하는 LLM 에이전트의 실수를 작은 surrogate 모델의 log-probability로 골라내는 Proxy Confidence 연구를 해설합니다.
REACT, 바다의 pH를 탄소부터 다시 쌓아 올린 복원
희박한 관측에서 표층 pH를 복원할 때 왜 직접 예측이 화학을 깨뜨리는지, 그리고 REACT가 수송과 보정과 화학 디코딩을 나눠 14.7퍼센트와 24.0퍼센트 개선을 만든 과정을 따라갑니다.
에이전트의 깊이를 재는 법: 점수 너머의 다섯 가지 눈금
성공률 하나로 LLM 에이전트를 평가할 수 있을까요. 궤적 전체를 읽는 다섯 가지 기준과 이를 오래된 벤치마크에 얹는 법을 따라가 봅니다.
수익이 났다는 말과 잘 골랐다는 말은 다르다
금융 LLM 에이전트의 배포 효과를 종목 선택 능력과 분리하는 Agent Policy-Value Audit의 발상과 실험을 해설합니다.
틀렸다는 말 너머를 묻는 수치 지능, ADSD를 읽다
실행 피드백만으로는 풀리지 않는 solver 개선을 진단 우선 접근으로 풀어낸 ADSD 연구를 네 가지 수치 영역과 GOC-500에서의 71배 오차 감소, 재사용 가능한 skill 구조 중심으로 읽는다.
적을수록 더 잘 보인다, 가시성 그래프 침입 탐지가 남긴 3개의 숫자
21개 위상 지표 중 클러스터링 계수 3개만으로 정확도 97.148퍼센트를 달성하고 실행 시간을 96퍼센트 줄인 NVG 기반 사이버 공격 탐지 연구를 해설합니다.
행동하기 전에 고르기, 긴 도구 사용 에이전트가 배워야 할 한 박자
최종 성공만 보고 배우는 에이전트가 긴 도구 호출에서 길을 잃는 이유를 따라가며, 실행 전에 다음 호출의 가치를 비교로 배우는 CITA와 비교 추론 모델의 구조와 시험 결과를 읽는다.
맛을 점수 대신 순위로 묻는다, TasteBench가 연 분자와 식품 사이의 길
21,000개 평가와 935개 순위 쌍으로 지속가능한 식품의 맛을 예측하는 멀티모달 벤치마크 TasteBench를 해설합니다.