AI 요약관련 정보

• 기존 LLM은 다음 토큰 예측에 강하지만, 장기적인 계획 및 행동에는 취약하며, 이는 확장 가능하고 다양하며 현실적인 상호작용 환경의 부족에서 기인합니다. 🤖
• Nex AGI 팀은 에이전트 스케일링을 위한 포괄적인 인프라인 Nex 생태계를 제안하여, 시뮬레이션-현실 격차를 해소하고 에이전트 훈련 데이터를 풍부하게 합니다. 🏗️
• Nex AU는 모듈식 구성으로 복잡한 에이전트 계층 구조를 구축하고 장기적인 워크플로우와 풍부한 도구 사용을 지원하는 유연한 프레임워크입니다. 🧩
• Nex A4A는 자연어 설명을 통해 다양한 에이전트 계층 구조와 워크플로우를 자동으로 생성하여, 훈련 데이터의 도메인과 작업 다양성을 크게 확장합니다. 🌳
• Nex Gap은 에이전트를 코드 실행 환경, 웹 브라우저 등 실제 동적 환경에 연결하여, 행동이 실제 결과를 가져오고 검증 가능한 접지된 상호작용 궤적을 생성합니다. 🌐
• Nex 생태계에서 생성된 환경과 궤적을 사용하여 훈련된 오픈소스 LLM인 NEXN1은 복잡한 에이전트 작업에서 기존 오픈소스 모델을 능가하고 상용 모델에 근접한 성능을 보입니다. 🚀
• 모델 크기뿐만 아니라 상호작용 환경과 궤적을 확장하는 것이 에이전트 성능을 크게 향상시키며, 정확성뿐만 아니라 행동의 품질과 견고성도 개선합니다. ✨
• Nex 인프라는 심층 연구 에이전트나 논문-포스터 변환 에이전트와 같은 복잡한 도메인별 워크플로우와 장기적인 추론을 지원하는 전문 에이전트 구축에 활용될 수 있습니다. 🧠
• 궁극적으로 Nex 생태계는 환경이 자동으로 생성되고 난이도가 높아지며 객관적으로 검증 가능한 대규모 강화 학습 플랫폼으로 발전하여 에이전트의 지속적인 자기 개선을 가능하게 할 것입니다. 📈