웹3와 AI의 시너지를 드러내다
AI 에이전트
LLM 기반 에이전트는 개인 비서에서 자율 연구 및 데이터 분석에 이르기까지 다양한 애플리케이션에서 전례 없는 기능을 제공합니다. 이러한 에이전트가 복잡성과 보편성이 증가함에 따라 문제 해결 및 글로벌 계획 능력이 사용자 경험의 핵심입니다.
개인정보 보호 우선
탈중앙화 학습
대규모 언어 모델(LLM) 분야가 지속적으로 발전함에 따라 데이터 프라이버시와 과도한 중앙 집중식 모델 학습이라는 중요한 문제를 다루는 방향으로 상당한 변화가 있었습니다. 이러한 모델이 더욱 복잡해지고 널리 사용됨에 따라 민감한 정보를 안전하게 처리하고 학습 과정을 분산시키는 필요성이 절실해지고 있습니다.
지속적인 학습
지속적인 학습의 개념은 대형 언어 모델(LLM)의 개발과 적용에서 중요한 발전을 나타내며, 이러한 모델이 끊임없이 변화하는 데이터 환경에 적응하고 발전할 필요성을 다룹니다. 이 연구 분야는 LLM이 실제 애플리케이션에서 관련성, 정확성 및 효율성을 유지하도록 보장하는 데 특히 중요합니다.
인간-AI 협력
인간 지능과 인공지능, 특히 대규모 언어 모델(LLM)의 맥락에서의 교차점은 기회와 도전으로 가득한 풍경을 제공합니다. LLM의 능력을 활용하고 잠재적인 위험에 대처하기 위해서는 인간-AI 협업의 역학을 이해하는 것이 필수적입니다.
