AI의 새로운 도전 Google의 DeepMind가 또다시 기술의 한계를 넘어섰습니다. 이번에는 국제수학올림피아드(IMO)에서 금메달을 받은 학생들보다 더 뛰어난 성과를 냈다는 소식입니다! 🤖 AlphaGeometry2의 성과 DeepMind는 AlphaGeometry2라는 AI 시스템을 개발했는데, 이 시스템이 지난 25년간의 IMO 기하학 문제의 84%를 해결했답니다. 이는 평균 금메달리스트의 점수보다 높은 수준이죠. 🏆 왜 수학인가? 왜 DeepMind는 고등학교 수준의 수학 대회에 집중하는 걸까요? 수학, 특히
AI와 수학자의 관계 수학의 “모차르트”로 불리는 테렌스 타오 교수가 AI가 수학자를 대체할 수 없다고 확신하고 있습니다. 최근, UCLA의 타오 교수는 AI의 논리적 추론 능력을 “무능하지는 않지만 평균적인” 대학원생에 비유하며, AI가 복잡한 문제를 정답으로 이끌어내기 위해서는 많은 힌트와 유도가 필요하다고 설명했어요. 🤔 AI와 수학의 협업 AI와 수학자는 경쟁자가 아닌 협력자로서의 관계를 맺을 것으로 예상됩니다. 타오 교수는
안녕하세요, IT 분석 전문가입니다! 오늘은 마이크로소프트가 공개한 최신 AI 모델, GRIN-MoE에 대해 이야기해보려 합니다. 😊 혁신적인 GRIN-MoE 모델 마이크로소프트가 새롭게 선보인 GRIN-MoE(Gradient-Informed Mixture-of-Experts) 모델은 코딩과 수학 같은 복잡한 작업에서 성능을 크게 향상시키기 위해 설계되었습니다. 이 모델의 가장 큰 특징은 바로 매우 효율적이라는 점인데요, 작업마다 필요한 소수의 파라미터만 활성화하여 높은 성능을 유지합니다. SparseMixer-v2와의 만남 GRIN-MoE는 SparseMixer-v2를