EigenAI 정식 출시: EigenCloud, 엔드투엔드 추론 솔루션으로 대규모 모델 실행 결과의 불확실성 극복 가능할까? 대규모 언어 모델이 단순한 챗봇에서 독립적인 의사결정이 가능한 지능형 에이전트로 발전함에 따라, AI의 대규모 도입을 가로막는 기술적 난관이 존재합니다. 바로 AI 생성 콘텐츠의 불확실성입니다. 동일한 입력값을 제공하더라도 AI 모델은 완전히 일관된 출력을 생성할 수 없습니다. 이러한 특성 때문에 대규모 모델은 경제적으로 중요한 의사결정 과정에 대규모로 참여하기 어렵습니다. 간단한 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 출력값이 불확실하다면, 에이전트는 분쟁 해결 과정에서 사용자의 초기 구매 의도와는 다른 선택지를 제시할 수 있으며, 이는 사용자에게 금전적 손실을 초래할 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 EigenCloud는 최근 EigenAI 플랫폼을 출시했습니다. 하드웨어부터 합의 프로토콜에 이르기까지 완벽한 기술 스택을 구축함으로써, EigenCloud는 비교적 안전하고 개인정보를 보호하는 환경에서 검증 가능하고 재현 가능한 AI 추론 서비스를 사용자에게 제공할 수 있습니다. 이는 AI 지능형 에이전트를 더욱 중요한 분야에 도입할 수 있는 기반을 마련합니다. 모델 출력 제어를 강화하기 위해 EigenAI는 엔드투엔드 결정론적 추론 전략을 제안합니다. 대규모 언어 모델 추론 스택의 각 계층을 엄격하게 제어하고 맞춤화하여 기존의 확률적 추론을 정밀한 결정론적 함수로 변환합니다. ✜ 미리보기 섹션이 종료되었습니다. 나머지 핵심 내용은 여기에서 확인하세요 👇 research.web3caff.com/archives...…