갤러리 이슈박스, 최근방문 갤러리
연관 갤러리
대출 갤러리 타 갤러리(0)
이 갤러리가 연관 갤러리로 추가한 갤러리
0/0
타 갤러리 대출 갤러리(0)
이 갤러리를 연관 갤러리로 추가한 갤러리
0/0
개념글 리스트
1/3
- 中정부, 서울 한복판 묘한 위치 토지 구입... 대통령실 도청 목적? 난징대파티
- "많이 사주세요"…1030 아이폰 사랑에 '슬림폰' 승부수 띄운 삼성 ㅇㅇ
- 싱글벙글 산에서 보물 상자를 발견한 체코 등산객들이 받은 금액 수인갤러리
- 안드로이드(박사) 만화가좋아♡시
- "넌 미치도록 완벽, 난 최악"…짝사랑 여고생 살해한 외모 콤플렉스男 감돌
- 고발완)지방자치단체 행정의 허위 근거 판단 및 기업의 사실 오도 농약통백셰프
- '손자 사망' 급발진 사고 운전자 패소 ㅇㅇ
- 오늘의 이정후.webp 푸이그
- kt를 향한 롯데팬들의 악플 화력 갸갤러
- 싱글벙글 특이점이 와버린 사이비 ㅇㅇ
- '설마 이재명한테?' 홍준표 넘어갈까 애타는 국민의힘 ㅇㅇ
- 한녀가 한일커플 스토킹+협박하다가 잡힘.jpg ㅇㅇ
- 싱글벙글 대학이름 대참사 놈무현
- 이재명 "한·미·일 동맹 중요...대구 유세 엄마부대
- 겨우 돌려받은 관세음보살좌상 근황 (+ 일본) ㅇㅇ
강남역 빌딩서 또 투신소동..
- 관련게시물 : 오싹오싹 오늘자 강남역 근황https://www.mbn.co.kr/news/society/5112572 [단독] 강남역 빌딩서 또 투신 소동…경찰·소방 현장 출동강남역 인근 빌딩 옥상에 시민이 올라가 경찰과 소방당국이 현장에 출동했습니다. 소방당국은 현장에 에머매트를...www.mbn.co.kr- 어 시발 수업중에 이거 뭐냐강남역이다 이게 뭔일이냐 - 강남 옥상에 또 누가 한놈 올라가서 뛰네마네 하고 잇다나 뛴다 정말 뛸거다 하는놈 치고 뛰는놈 못봣다. - 금일 샌디 간 토붕이 강남역 한복판에서 난동- 강남역 현재 진행형이었구나 cctv보니 아직 안뛰어내렸네
작성자 : 도내최상위여중생트레이더고정닉
(사카나AI) 연속 사고 기계(CTM) 소개
연속 사고 기계(Continuous Thought Machines) 소개
2025년 5월 12일
Sakana AI에서는 인지의 핵심에 있는 중요한 특징, 바로 시간에 대해 재고하기로 했습니다. 연속 사고 기계는 뉴런 역동성 간의 동기화를 사용하여 작업을 해결하는 새로운 종류의 인공 신경망입니다.
요약
Sakana AI는 생물학적 신경망에서 영감을 받아 뉴런 활동의 동기화를 핵심 추론 메커니즘으로 독특하게 활용하는 AI 모델인 연속 사고 기계(CTM)를 자랑스럽게 발표합니다. 기존의 인공 신경망과 달리, CTM은 뉴런 수준에서 타이밍 정보를 사용하여 더 복잡한 신경 행동과 의사결정 프로세스를 가능하게 합니다. 이러한 혁신으로 모델이 문제를 단계별로 "사고"할 수 있으며, 추론 과정을 해석 가능하고 인간과 유사하게 만듭니다. 우리의 연구는 다양한 작업에서 문제 해결 능력과 효율성이 모두 향상됨을 보여줍니다. CTM은 인공 신경망과 생물학적 신경망 간의 간극을 메우는 의미 있는 진전을 나타내며, AI 능력의 새로운 지평을 열 수 있습니다.
자세한 내용은 대화형 보고서, 기술 논문 및 공개 코드를 참조하시기 바랍니다.
CTM이 미로를 해결하고 실제 사진에 대해 사고하는 시각화 (사진 제공: Alon Cassidy). 놀랍게도, 명시적으로 설계되지 않았음에도 불구하고, 미로에서 학습한 해결책은 매우 해석 가능하고 인간과 유사하여 해결책을 '사고'하면서 미로를 통과하는 경로를 추적하는 것을 볼 수 있습니다. 실제 이미지의 경우, 명시적인 인센티브가 없음에도 직관적인 방식으로 주변을 둘러봅니다.
소개
우리의 뇌는 가장 정교한 현대 AI조차도 어려워하는 영역에서 종종 훨씬 더 효율적으로 뛰어난 성능을 발휘합니다. Sakana AI에서는 AI의 발전을 위해 자연에서 영감을 찾곤 합니다. 예를 들어 진화를 사용한 모델 병합, 더 효율적인 언어 모델용 메모리 진화, 또는 인공 생명의 공간 탐색 등이 있습니다. 인공 신경망은 최근 몇 년간 AI가 놀라운 성과를 달성할 수 있게 했지만, 여전히 생물학적 대응물의 단순화된 표현에 머물러 있습니다. 생물학적 뇌에서 발견되는 특징들을 통합함으로써 AI의 새로운 수준의 능력과 효율성을 달성할 수 있을까요?
우리는 인지의 핵심에 있는 중요한 특징인 시간에 대해 재고하기로 했습니다. 2012년 딥러닝의 등장으로 AI 능력이 크게 도약했음에도 불구하고, AI 모델에 사용되는 인공 뉴런의 기본 모델은 1980년대 이후 크게 변하지 않았습니다. 연구자들은 여전히 뉴런이 얼마나 활성화되는지를 나타내는 단일 출력을 주로 사용하지만, 다른 뉴런과 비교하여 뉴런이 언제 활성화되는지의 정확한 타이밍은 무시합니다. 그러나 강력한 증거는 이러한 타이밍 정보가 생물학적 뇌에서 매우 중요하며, 예를 들어 스파이크 타이밍 의존 가소성에서 생물학적 뇌 기능의 기초가 됨을 시사합니다.
우리가 새로운 모델에서 이 정보를 표현하기 위해 사용한 방법은 단순히 뉴런이 자신의 행동 이력에 접근할 수 있게 하고, 단지 현재 상태만 아는 것이 아니라 이 정보를 사용하여 다음 출력을 계산하는 방법을 학습하는 것입니다. 이를 통해 과거의 다른 시점의 정보를 기반으로 행동을 변경할 수 있습니다. 또한, 새로운 모델의 주요 행동은 이러한 뉴런 간의 동기화에 기반하며, 이는 작업을 해결하기 위해 함께 조정하기 위해 이 타이밍 정보를 활용하는 방법을 학습해야 함을 의미합니다. 우리는 이것이 현대 모델에서 관찰되는 것보다 훨씬 더 풍부한 역동성의 공간과 다른 작업 해결 행동을 만들어낸다고 주장합니다.
이 타이밍 정보를 추가한 후, 우리는 여러 작업에서 광범위한 비자명한 행동을 관찰했습니다. 아래에 몇 가지 결과를 강조합니다. 우리는 매우 해석 가능한 행동을 봅니다: 이미지를 관찰할 때, CTM은 장면 주위를 주의 깊게 시선을 이동시키며, 존재하는 가장 두드러진 특징에 집중하기로 선택하고 일부 작업에서 성능이 향상됩니다. 우리는 특히 뉴런 활동의 역동성에서 보여지는 행동의 다양성에 놀랐습니다.
CTM에서 관찰된 뉴런 역동성 샘플로, 다른 입력에 따라 어떻게 변화하는지 보여줍니다. CTM은 명확하게 매우 다양한 뉴런 행동 세트를 학습합니다. 각 뉴런(임의의 색상)이 다른 뉴런과 함께 활성화되는 방식을 우리는 동기화라고 부릅니다. 우리는 이를 측정하고 CTM의 표현으로 사용합니다.
새로운 모델의 행동은 새로운 종류의 표현에 기반합니다: 시간에 따른 뉴런 간의 동기화입니다. 우리는 이것이 엄격한 에뮬레이션은 아니지만 생물학적 뇌를 훨씬 더 연상시킨다고 믿습니다. 우리는 결과적인 AI 모델을 연속 사고 기계(CTM)라고 부르며, 이는 이 새로운 시간 차원, 풍부한 뉴런 역동성 및 동기화 정보를 사용하여 작업에 대해 '사고'하고 답을 제공하기 전에 계획을 세울 수 있는 모델입니다. 우리는 이름에 '연속'이라는 용어를 사용하는데, 이는 CTM이 추론할 때 전적으로 내부 '사고 차원'에서 작동하기 때문입니다. 소비하는 데이터에 대해 비동기적입니다: 정적 데이터(예: 이미지) 또는 순차적 데이터에 대해 동일한 방식으로 추론할 수 있습니다. 우리는 이 새로운 모델을 광범위한 작업에서 테스트했으며 다양한 문제를 해결할 수 있고 종종 매우 해석 가능한 방식으로 해결할 수 있음을 발견했습니다.
우리가 관찰한 뉴런 역동성은 훨씬 덜 다양한 행동을 보이는 더 전통적인 인공 신경망과 달리 실제 뇌에서 측정된 역동성을 다소 더 연상시킵니다. 아래에서 클래식 AI 모델인 LSTM과의 비교를 참조하세요. CTM은 다른 주파수와 진폭으로 진동하는 뉴런을 보여줍니다. 때로는 단일 뉴런에서 다른 주파수를 볼 수 있고 다른 뉴런은 작업을 해결할 때만 활동을 보입니다. 이러한 모든 행동은 완전히 창발적이며, 모델에 설계되지 않았고, 타이밍 정보를 추가하고 다른 작업을 해결하는 방법을 학습하는 부작용으로 나타난다는 점을 강조할 가치가 있습니다.
CTM의 신경 역동성과 현재 인기 있는 인공 신경망에서 관찰된 역동성의 비교.
새로운 CTM 모델 아키텍처 테스트
새로운 시간 차원이 있기 때문에 CTM의 주요 장점 중 하나는 시간이 지남에 따라 문제를 해결하는 방법을 관찰하고 시각화할 수 있다는 것입니다. 신경망을 통한 단일 패스로 이미지를 분류할 수 있는 기존 AI 시스템과 달리, CTM은 작업을 해결하는 방법에 대해 '사고'하기 위해 여러 단계를 수행할 수 있습니다. CTM의 능력과 해석 가능성을 보여주기 위해 아래에서 두 가지 작업을 소개합니다: 미로 해결과 사진 속 객체 분류. 더 많은 작업에 대한 데모는 대화형 보고서와 학술 논문에서 확인할 수 있습니다.
미로 해결
이 작업에서 CTM은 2D 탑다운 미로를 제시받고 이를 해결하는 데 필요한 단계를 출력하도록 요청받습니다. 이 형식은 모델이 단순히 경로의 시각적 표현을 출력하는 것이 아니라 미로 구조에 대한 이해를 구축하고 해결책을 계획해야 하므로 특히 어렵습니다. CTM의 내부 연속 '사고 단계'를 통해 계획을 개발할 수 있으며, 각 사고 단계 동안 미로의 어느 부분에 집중하는지 시각화할 수 있습니다. 놀랍게도, CTM은 미로를 해결하는 매우 인간적인 접근 방식을 학습합니다—실제로 주의 패턴에서 미로를 통과하는 경로를 따라가는 것을 볼 수 있습니다.
CTM은 관찰(주의 사용)하고 단계(예: 왼쪽으로 이동, 오른쪽으로 이동 등)를 직접 생성하여 미로를 해결합니다. 이는 직접적으로 신경 역동성의 동기화(즉, 동기화 자체에서 선형 프로브 사용)를 사용하여 수행됩니다. 주의 패턴이 미로를 통과하는 경로를 따라가는 것에 주목하세요: 매우 해석 가능한 접근 방식입니다. 대화형 보고서에서 미로 해결 시각화의 대화형 버전을 탐색해 보세요.
이 행동에서 특히 인상적인 점은 모델의 아키텍처에서 자연스럽게 나타난다는 것입니다. 우리는 CTM이 미로를 통과하는 경로를 추적하도록 명시적으로 설계하지 않았습니다—학습을 통해 이 접근 방식을 스스로 개발합니다. 또한, 더 많은 사고 단계가 허용될 때 CTM이 훈련된 지점을 넘어서도 계속해서 경로를 따라가며, 실제로 이 문제에 대한 일반적인 해결책을 학습했음을 보여준다는 것을 발견했습니다.
이미지 인식
ImageNet은 2012년 딥러닝 혁명을 촉발시킨 클래식 이미지 분류 벤치마크입니다. 기존 이미지 인식 시스템은 단일 단계로 분류 결정을 내리지만, CTM은 결정을 내리기 전에 이미지의 다른 부분을 검토하는 여러 단계를 수행합니다. 이러한 단계별 접근 방식은 AI의 행동을 더 해석 가능하게 만들 뿐만 아니라 정확도도 향상시킵니다: 더 오래 "사고"할수록 답변이 더 정확해집니다. 또한 이를 통해 CTM이 더 간단한 이미지에서는 더 적은 시간을 사고하도록 결정할 수 있어 에너지를 절약할 수 있음을 발견했습니다. 예를 들어, 고릴라를 식별할 때 CTM의 주의는 눈에서 코, 입으로 이동하며 인간의 시각적 주의와 현저하게 유사한 패턴을 보입니다.
여기서 우리는 이미지를 분류할 때 CTM의 행동 예를 봅니다 (사진 제공: Alon Cassidy). 히트맵은 이미지를 처리할 때 CTM이 주의를 집중하는 위치를 보여주며, 화살표는 주의의 중심을 나타냅니다. 대화형 보고서에서 더 많은 예시를 볼 수 있습니다.
이러한 주의 패턴은 모델의 추론 과정에 대한 창을 제공하여 분류에 가장 관련성이 있다고 판단하는 특징을 보여줍니다. 이러한 해석 가능성은 모델의 결정을 이해하는 데 가치가 있을 뿐만 아니라 잠재적으로 편향이나 실패 모드를 식별하고 해결하는 데도 유용합니다.
결론
현대 AI가 '인공 신경망'으로서 뇌에 기반을 두고 있음에도 불구하고, AI 연구와 신경과학 간의 겹침은 오늘날에도 놀랍도록 얇습니다. AI 연구자들은 단순성, 효율적인 훈련 및 AI 발전을 이끄는 지속적인 성공으로 인해 80년대에 개발된 매우 단순한 모델을 고수하기로 선택합니다. 반면 신경과학은 지능의 우수한 모델을 만들려고 시도하기보다는 주로 뇌를 이해하는 목적으로 뇌의 훨씬 더 정확한 모델을 만들 것입니다(물론 하나가 다른 하나로 이어질 수 있지만). 이러한 신경과학 모델은 복잡성이 추가되었음에도 불구하고 일반적으로 여전히 현재의 최첨단 AI 모델보다 성능이 떨어지므로 AI 응용 분야를 위해 더 조사할 만큼 특히 매력적이지 않을 수 있습니다.
그럼에도 불구하고, 현대 AI를 어떤 측면에서 뇌의 작동 방식에 더 가깝게 만들지 않는 것은 놓친 기회라고 믿으며, 이런 방식으로 훨씬 더 능력 있고 효율적인 모델을 찾을 수 있을 것입니다. 2012년 능력의 대규모 도약, 이른바 "딥러닝 혁명"은 뇌에서 영감을 받은 모델인 신경망 때문에 발생했습니다. 이러한 진전을 계속하기 위해 계속해서 뇌에서 영감을 받아야 하지 않을까요? CTM은 여전히 중요한 문제를 해결하기 위한 실용적인 AI 모델이면서도 뇌와 더 유사한 행동의 초기 힌트를 보여주는 방식으로 이 두 분야 간의 격차를 좁히려는 우리의 첫 번째 시도입니다.
우리는 이러한 자연에서 영감을 받은 방향으로 모델을 계속 발전시키고 어떤 새로운 능력이 나타날 수 있는지 탐색하게 되어 매우 기쁩니다. 다른 작업에서 CTM의 행동에 대한 더 자세한 예는 대화형 보고서를 방문하시기 바랍니다. CTM의 아키텍처 및 구현에 대한 전체 세부 사항은 기술 논문 및 코드에서 찾을 수 있습니다.
우리가 앞으로 나아가면서, AI 및 신경과학 커뮤니티가 생물학과 계산의 이 유망한 교차점을 탐색하는 데 함께 참여하기를 초대합니다. 함께 인공 신경망의 실용적인 이점을 유지하면서 생물학적 지능의 놀라운 능력을 더 잘 포착하는 AI 시스템을 개발할 수 있습니다.
Sakana AI
함께하는 것에 관심이 있으신가요?
자세한 내용은 채용 기회를 참조하시기 바랍니다.
© Sakana AI 株式会社
원본 출처: https://sakana.ai/ctm/
번역: 특이점이온다 갤러리의 초존도초
작성자 : 초존도초고정닉
넥슨 25년 1분기 메이플 IR 요약
이번에 25년도 1분기 넥슨 매출 보고서가 떴다.신났다. 보고서에는 호평만 가득하다. 드디어 억까하는 리선족이 죽은걸까? PC 매출은 24년 1분기 409.5억원에서 25년 1분기 425.2 억엔으로 증가함 160억 더 벌었으니 된거다?캬 리선족들 억까 의미 없었죠? 자세히 살펴보자. 한국 메이플 동분기 대비 43퍼 올랐죠? 메이플 매출 2년전 회복한거 맞죠? -> 바보같은 소리. 43퍼 오른걸로 매출이 회복되거나, 더 커지려면 24년 1분기 매출이 생각보다 안 박았어야 한다는 소리다. 23년 1분기랑 24년 1분기랑만 비교해도 PC측 매출은 240억 감소로 올해 증가폭보다 컸으면 컸지 적지는 않다. 즉, 진짜로 80퍼 죽이고 83퍼 올린거 처럼, 40퍼 죽이고 43퍼 올랐다고 하는거일 수 있다. (이 경우 매출은 2년전에 비해 15퍼센트 가량 감소한 것과 같다.)다만 이 매출 증감으로 보는건 맹점이 하나 있다. 이 매출은 FC 온라인과 던파가 포함된 그래프이기 때문에, 메이플만의 매출을 보여주는게 아니라는 점이다.그럼 보고서를 볼까?(한국) 던파는 매출이 93퍼센트가 올랐으며 (즉 거의 매출이 2배가 되었다는 뜻)FC 온라인은 여전히 매출 ^상회탈^이라고 하고 있다.잠깐 뭔가 이상하지 않나? 던파가 매출이 2배가 되었고, FC 온라인은 적어도 평타는 치고 있는데 메이플도 떡상했으면 매출이 확 뛰었어야 하는데?이상하다 23년도에 비해서 25년도가 왜 더 매출이 감소했지? 인플레 고려하면 더 심각해지네?던파는 더 올라가고만 있고,FC 온라인도 평타 이상을 계속 치고 있는데?메이플마저 '작년도 대비' 43퍼나 매출이 올랐는데?답은 간단하다.25년도 1분기 43퍼나 올라도, 던파가 2배로 벌어다 준 돈이 감당 안 될 정도로 24년도 1분기가 망쳤다는 것이다.당연히 매출보고서는 기업의 입장에서 쓰여진다. 외부에서 보면 실제로는 회복되지 않았다고(메이플 25년도 1분기 매출은 23년도 1분기 매출을 회복하지 못한) 해도, 멀쩡히 살아있는 것 처럼 보여야 하니까. 그래야 투자를 받고 투자자들이 화내지 않으니까.그럼에도 불구하고 숫자는 속일 수 없다.팩트는 1. 넥슨의 한국 23년 1분기의 매출은 25년 1분기에서 여전히 회복하지 못했지만, 거의 따라오긴 했다.2. 문제는 이 매출들은 던파랑 FC온라인이 잘해서 회복한 것일 뿐. 종합적으로 메이플은 23년도 1분기의 수익을 거의 회복하지 못했다.3. 요약하자면 던파랑 FC가 여전히 메이플의 통나무를 대신 들어주고 있다.1줄 요약 : ㅋㅋ 이번년도에 43퍼 올랐어도 정상화때 얼마나 망쳤으면 아직도 회복을 못함 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ- 넥슨 25년 1분기 IR발표 메이플 뒷북 요약핵심 PPT부분부터 살펴보자2024년도 1분기와 비교했을때 43퍼 가량 증가상세 내용KMS의 경우 43퍼 상승 및 DAU(일일 활성화 유저), 과금률, ARPPU(일정기간동안 발생한ㄴ 수익 같은 지표를 올림GMS의 경우 매출 전망치는 상회했지만, 24년 1분기가 역대급 매출을 달성하여 작년도에 비해서는 감소특이사항으로는 서구권 서비스쪽이 급격히 상승함.한국에서 매출 증감 추이표던파, FC 온라인, 메이플 등 PC 매출의 경우 약 5%가량 증가하였다.보도자료에 나온 내용 역시 앞서 PPT에서 언급된 내용과 동일KMS에서는 사용자 전반적인 지표 상승으로 인해 매출이 증가되었고, GMS는 서구권의 급격한 상승과 전반적인 상회치로 매출이 증가했다고 한다.25년 2분기 넥슨의 메이플 예상치22주년과 여름 업뎃으로 전년도 대비 상승할꺼라 예측하는데...솔직히 저런 업뎃보다는 MVP 개편으로 매출 올라가는게 더 크지 않을까 예상함.위의 내용들 외에 25년도 1분기의 특정 업데이트 언급이나 다른 이슈 언급들이 없다보니매출 상회치 찍었다는 사실 외에는 찾을 내용들이 없긴 했음.번외)위 사진은 23년도~24년도 매출 그래프, 아래 사진은 24년도~25년도 사이의 매출 그래프이다.원래는 24년도 1분기 메이플 증감률을 파악해서 25년도 1분기 매출이 23년도 1분기와 비교하여 매출이 복구됐는지 살펴보려 했지만,안타깝게도 24년도 1분기 보고서에는 KMS 매출 감소율이 얼마나 감소했는지 나오지를 않아 정확한 비교가 불가능했다.https://gall.dcinside.com/maplereboot/3586392그렇지만 해당 글을 토대로 분석해보면, 24년도 1분기 매출 박살은 생각보다 더 심각해 아직까지 복구가 되지 않은 것으로 보인다.25년도 1분기에 KMS가 43퍼 매출 상승으로 매출이 상회하려면 24년도 1분기 매출이 최대 31퍼 가량 하락했어야 했는데,정확한 수치를 적지 않은 것으로 보아 생각보다도 더 많이 떨어진게 아닌가... 하고 추측해본다.번외2)GMS가 왜 24년도 1분기에 역대급 떡상을 했나 찾아봤는데더 파이널스와 데더다 포함된 지표기는 하지만, 24년도 1분기에 수익이 92퍼 가량 상승했어서 그렇다.25년도 1분기에도 GMS가 상회치를 찍었더라도, 24년도 1분기 지표를 다시 살펴보니 역대급으로 찍은 것을 알 수 있었다.번외3)한국 던파 매출 93퍼 상승을 이끈 박종민은 신이다.세줄 요약)1. 25년도 1분기 KMS와 GMS 모두 상회탈 찍음2. 근데 큐브사태 + 리부트 사망 24년도 1분기 제외하고 그 전의 23년도 1분기때의 매출과 비교했을때는 몰?루3. 신창섭 디렉터 평생 종신 기원
작성자 : ㅇㅇ고정닉
차단하기
설정을 통해 게시물을 걸러서 볼 수 있습니다.
댓글 영역
획득법
① NFT 발행
작성한 게시물을 NFT로 발행하면 일주일 동안 사용할 수 있습니다. (최초 1회)
② NFT 구매
다른 이용자의 NFT를 구매하면 한 달 동안 사용할 수 있습니다. (구매 시마다 갱신)
사용법
디시콘에서지갑연결시 바로 사용 가능합니다.