Web3 산업의 최신 시장 이슈, 기술 발전, 생태계 발전, 그리고 거버넌스 역학을 어떻게 쉽게 파악할 수 있을까요? Web3Caff Research의 "시장 동향 분석" 칼럼은 최전선에서 현재 이슈 이슈들을 발굴하고, 심층적인 해석, 논평, 그리고 근본적인 분석을 제공합니다. 현상의 본질을 파악하고, Web3 시장의 선두를 빠르게 선점하세요.
저자: Hendrix , Web3Caff Research 연구원
표지: 본 프로젝트 로고, 타이포그래피: Web3Caff Research
단어 수: 총 3100단어 이상
대규모 언어 모델이 단순한 챗봇에서 독립적인 의사결정이 가능한 지능형 에이전트로 발전함에 따라, AI의 대규모 도입을 가로막는 극복하기 어려운 기술적 병목 현상이 발생하고 있습니다. 바로 AI 생성 콘텐츠의 내재적인 불확실성입니다. 동일한 입력 프롬프트가 주어지더라도 AI 모델은 완전히 일관된 출력을 생성할 수 없습니다. 이러한 특성 때문에 대규모 모델이 경제적으로 큰 영향을 미치는 의사결정 과정에 참여하는 것이 어렵습니다. 예를 들어, AI 기반 쇼핑 시나리오에서 지능형 에이전트는 사용자의 구매 의도를 파악하려고 합니다. 만약 구매 후 사용자가 기대에 미치지 못하는 제품을 받았다면, 판매자와 사후 문제를 해결해야 합니다. 이때, 지능형 에이전트가 어떤 구매 지시를 내렸는지 정확히 파악하는 것이 매우 중요합니다. 만약 출력이 불확실하다면, 지능형 에이전트는 분쟁 해결 과정에서 다른 선택지를 제시할 수 있으며, 이는 사용자에게 금전적 손실을 초래할 가능성이 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 EigenCloud는 최근 EigenAI 플랫폼을 출시했습니다. EigenCloud는 하드웨어부터 합의 프로토콜에 이르기까지 완벽한 기술 스택을 구축함으로써, 비교적 안전하고 개인정보를 보호하는 환경에서 검증 가능하고 재현 가능한 AI 추론 서비스를 사용자에게 제공하여, 보다 중요한 분야에 AI 지능형 에이전트를 배포할 수 있는 기반을 마련합니다.
EigenAI는 모델 출력값을 더욱 효과적으로 제어하기 위해 엔드투엔드 결정론적 추론 전략을 제안했습니다. 이 전략은 대규모 언어 모델의 추론 스택 각 계층을 엄격하게 제어하고 맞춤화하여 기존의 확률적 추론을 정밀한 결정론적 함수로 변환합니다.
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