분류 전체보기 (40) 썸네일형 리스트형 [뉴스와 영어공부] Razor-thin 네바다주에서는 민주당 현직 상원의원 캐서린 코르테즈 매스토(Catherine Cortez Masto)가 공화당 후보를 근소한 차이 (Razor-thin) 로 누르고 재선에 성공했습니다. 이로써 민주당은 상원에서 50석을 확보하게 되었으며, 조지아주 결선 투표 결과에 따라 다수당 지위를 확정짓게 되었습니다. 공화당은 하원에서 220석을 확보하여 215석을 얻은 민주당을 근소한 차이로 앞서며 다수당 지위를 유지했습니다. 그러나 일부 공화당 의원들의 사임으로 인해 실제 운영에서는 더욱 얇은 다수당 지위를 가지게 되어, 향후 입법 과정에서 어려움이 예상됩니다.Razor-thin 예문 살펴보기Results from the vote-rich county could be pivotal in deciding Nevad.. [뉴스와 영어공부] all hand on deck, hold someone accountable 우크라이나가 러시아산 천연가스의 유럽 수송을 중단하면서, 헝가리와 슬로바키아 등 동유럽 국가들이 에너지 공급 부족에 직면했습니다. 이에 따라 유럽연합(EU)은 "모두가 힘을 합쳐야 할(all-hands-on-deck)" 상황임을 강조하며, 회원국들에게 대체 에너지 공급원을 확보하고 에너지 절약 조치를 취할 것을 촉구했습니다. 한편, 우크라이나는 러시아의 에너지 공급 중단에 대해 러시아 에너지 공급자들에게 책임을 물을(hold accountable) 것이라고 밝혔습니다. 우크라이나 에너지부 장관은 이번 조치가 러시아의 시장 상실과 경제적 손실로 이어질 것이라고 언급했습니다.1. all hands on deck1) 표현의 의미직역하면 “모두 갑판 위로!” 정도로 해석할 수 있는데, 이는 원래 배 위에서 선원.. [뉴스와 영어공부] defending visas for skilled foreign workers 최근 미국에서는 숙련된 외국인 노동자를 위한 비자, 특히 H-1B 비자 프로그램을 둘러싼 논쟁이 활발합니다. H-1B 비자는 미국 기업이 전문 분야에서 외국인 노동자를 고용할 수 있도록 허용하는 제도입니다. 2024년 12월 28일, 도널드 트럼프 대통령 당선인은 일론 머스크와 함께 H-1B 비자 프로그램에 대한 지지를 표명했습니다. 트럼프는 과거 외국인 노동자 비자를 제한했지만, 이번에는 H-1B 비자가 고도로 숙련된 노동자를 고용하는 데 중요하다고 인정했습니다. 그는 자신의 부동산 사업에서도 이 프로그램을 활용했다고 밝혔습니다. 그러나 이러한 입장은 트럼프 지지자들 사이에서 논쟁을 불러일으켰습니다. 일부 강경파는 미국 노동자를 보호하기 위해 이민 규제를 강화해야 한다고 주장하는 반면, 머스크와 같은 .. What type of inference is planning? (NeurIPS 2024, Spotlight paper) 내용 정리 Introduction이 논문에서는 Markov Decision Process (MDP)에서의 planning 문제가, probabilistic graphical model에서의 여러 inference(marginal, MAP, MMAP 등) 가운데 어느 것과 가장 유사한지, 그리고 기존 방식들이 실제로 어떤 식으로 planning을 근사하고 있는지를 Variational Inference (VI) 관점에서 새롭게 분석했다. 결론적으로, 논문은 planning은 “기존 inference 중 어디에도 완벽히 속하지 않는 별도의 inference”에 해당하며, 이 planning inference가 확률 그래프 구조에서의 entropy 항을 특정 방식으로 가중하는 것과 정확히 일치한다고 주장했다.이 관점에서.. Human Expertise in Algorithmic Prediction (NeurIPS 2024, Oral paper) 내용 정리 소개최근 많은 영역에서 예측 모델이 인간 전문가의 성능을 뛰어넘는 사례가 보고되고 있으나, 실제 의사결정에서는 여전히 인간의 전문 지식이 중요한 역할을 하고 있다. 예컨대, 응급실에서 의사가 환자를 분류(triage)할 때, 전자차트(EMR)나 이미지(X-ray)만 활용하는 예측 모델은 환자의 상태를 충분히 반영하지 못할 수 있다. 반면 모델은 수많은 과거 사례를 학습해 오차율이 낮다는 장점이 있다. 결국, “언제, 어떻게 인간의 전문 지식을 예측 모델과 결합해야 하는가?”라는 문제가 중요한 화두가 된다.본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 인간 전문 지식을 어떻게 예측 알고리즘에 반영할 것인가라는 새로운 관점을 제안한다. 특히, algorithms가 “구별할 수 없는” 입력들, 즉 서로 다른 입력 데.. Decompose, Analyze and Rethink:Solving Intricate Problems with Human-like Reasoning Cycle (NeurIPS 2024, Oral paper) Introduction최근 들어 Large Language Model(LLM)이 논리적이고 복잡한 문제를 푸는 능력이 크게 향상되었으나, 여전히 해결해야 할 이슈가 존재한다. 예컨대, 기존 접근법으로는 잘못된 중간 추론 단계가 최종 답안까지 이어질 위험이 크다. 이를 해소하기 위해, 본 논문에서는 DeAR(Decompose-Analyze-Rethink)라는 새 프레임워크를 제안했다. DeAR은 한 번의 Reasoning 루프에서 문제를 반복적으로 분해하고(Decompose), 해결한 뒤(Analyze), 기존 해결 과정을 재검토(Rethink)함으로써, 인간의 추론 과정과 유사하게 문제를 풀 수 있도록 지원한다.Background1) LLM의 추론 이슈Chain-of-Thought(CoT)이나 Tree-.. LOGIC-LM: Empowering Large Language Models with Symbolic Solvers for Faithful Logical Reasoning (EMNLP 2023 Findings) 내용 정리 Introduction최근 Large Language Model(LLM)이 자연어 추론에서 놀라운 성능을 보였으나, 복잡한 Logical Reasoning 문제에서는 여전히 한계를 드러내고 있다. 이 논문에서는 LLM을 Symbolic Solver와 결합하여 보다 정교하고 신뢰할 수 있는 논리 추론을 수행하는 방법을 제안한다. 이를 위해 LOGIC-LM이라는 프레임워크를 제안했으며, 논리적 문제를 자연어에서 Symbolic Form으로 변환하고, 이후 Symbolic Solver가 정확하고 해석 가능한 방식으로 추론을 수행하도록 했다. 결과적으로 LLM이 단독으로 문제를 풀이할 때 발생하기 쉬운 “불성실한 추론” 문제를 완화하고, 복잡한 논리 문제 해결 능력을 크게 향상시켰다.Background and .. Policy Learning from Tutorial Books via Understanding, Rehearsing and Introspecting (NeurIPS 2024, Oral paper) 내용 정리 Introduction강화학습은 일반적으로 환경과 상호작용하면서 데이터를 수집하고, 이를 바탕으로 에이전트를 학습시키는 방식으로 이루어져 왔다. 그러나 사람이 새로운 기술을 배우는 상황을 떠올려 보면, 직접 시행착오를 겪기 이전에 “교과서”나 “튜토리얼 책”을 통해 지식을 습득하고 이를 머릿속에서 리허설(Rehearse)해보는 과정을 거친다. 이 논문에서는 이러한 인간의 학습 방식을 모사해, 환경과 직접 상호작용하지 않고도 “튜토리얼 책”에 담긴 지식을 활용해 정책을 학습하는 Policy Learning from tutorial Books(PLfB) 문제를 새롭게 제시하고, 이를 해결하기 위한 URI(Understanding, Rehearsing, Introspecting) 프레임워크를 제안한다.문제: .. 이전 1 2 3 4 5 다음
