AI Briefing#reasoning
#reasoning와 관련된 AI·개발 뉴스를 최신순으로 모았습니다. 원문 출처와 한국어 요약을 함께 확인할 수 있습니다.
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core/scratch 분리로 reasoning KV cache를 더 작게, 더 정확하게 압축.
Claude의 사고 과정 생략 및 축소가 복잡한 엔지니어링 워크플로우의 품질 저하를 유발한다.
18개 능력 점수로 LLM 성능을 설명하고 새 task 성공률을 88% 정확도로 예측한다.
Tool-use를 붙인 SSM은 길이 한계를 넘어 임의 길이 문제로 일반화한다.
SFT 단계의 높은 학습률과 RL에서의 Clipping 완화 전략으로 AIME 벤치마크 성능을 개선했다.
컬리가 LLM과 Chain of Thought 기법을 활용해 기존 ML 모델 없이 비정형 리뷰 데이터를 정확하고 투명하게 선별하는 방식을 공개했다.
OpenAI o1은 과학, 코딩, 수학 등 복잡한 문제를 해결하기 위해 사고 과정을 거치는 새로운 AI 모델 시리즈다.
복잡도 클래스를 활용해 LLM의 논리적 추론 능력을 동적으로 평가하는 NPHardEval 리더보드가 공개되었다.