Generative AI Act II: Test Time Scaling Drives Cognition Engineering
Created by
Haebom
저자
Shijie Xia, Yiwei Qin, Xuefeng Li, Yan Ma, Run-Ze Fan, Steffi Chern, Haoyang Zou, Fan Zhou, Xiangkun Hu, Jiahe Jin, Yanheng He, Yixin Ye, Yixiu Liu, Pengfei Liu
개요
본 논문은 생성형 AI의 두 시대, 즉 대규모 매개변수와 데이터 확장을 통해 성공을 거두었으나 지식 지연, 피상적인 추론, 제한된 인지 과정의 한계를 보였던 1세대(2020-2023)와, 테스트 시간 확장 기술을 통해 지식 검색 시스템에서 사고 구성 엔진으로 전환 중인 2세대(2024-현재)를 구분하여 설명합니다. 1세대에서는 프롬프트 엔지니어링이 주요 AI 인터페이스였지만, 2세대에서는 언어 기반 사고를 통해 마음 수준의 AI 연결이 가능해졌습니다. 논문에서는 인지 엔지니어링의 개념적 기반을 명확히 하고, 포괄적인 튜토리얼과 최적화된 구현을 통해 고급 접근 방식을 체계적으로 분류하여 인지 엔지니어링에 대한 접근성을 높이고 모든 실무자가 AI의 두 번째 시대에 참여할 수 있도록 합니다. 관련 논문들을 정기적으로 업데이트하는 GitHub 저장소(https://github.com/GAIR-NLP/cognition-engineering)도 제공합니다.
시사점, 한계점
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시사점:
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생성형 AI의 발전 단계를 명확히 구분하고, 2세대 AI의 특징인 테스트 시간 확장 기술과 인지 엔지니어링의 중요성을 강조합니다.
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인지 엔지니어링에 대한 포괄적인 튜토리얼과 구현을 제공하여 접근성을 높입니다.
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관련 연구 논문을 정기적으로 업데이트하는 GitHub 저장소를 통해 지속적인 연구 발전을 지원합니다.
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한계점:
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논문 자체가 인지 엔지니어링의 개념적 기반과 방법론 소개에 집중되어 있어, 실제 응용 사례나 구체적인 성능 평가 결과는 제시되지 않습니다.
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GitHub 저장소의 내용 및 업데이트 주기, 구체적인 기술적 세부사항에 대한 정보가 부족합니다.
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"Act II"로 명명된 2세대 AI의 정확한 범위와 기준에 대한 명확한 정의가 부족합니다.
