예측 가능한 기계를위한 비즈니스 케이스, 쌍둥이 생성 응답 첫 블로그 포스팅 Thinking Machine Labs에 대한 리뷰 보기 Thinking Machine Labs에 대한 리뷰 보기 AI는 시장 결정에 대한 핵심 능력이 아닌 경우에도 동일한 입력을위한 동일한 출력을 생성 할 수 없다는 사실을 보여줍니다. 많은 사용자가 "창조적 인"모델의 크고 작은 버그 또는 불행한 부작용으로 인식 할 수 있지만,이 분석은 "창조적 인"모델의 비판적 인 도전으로 인식 할 수 있습니다.이 문제는 AI 산업의 성숙에 대한 중요한 장애물입니다. 문제는 단순히 기술적 단점 변수뿐만 아니라 높은 입금, 높은 가치의 작업 흐름을 자동화 할 것을 약속하는 비즈니스 모델에 대한 근본적인 장애물입니다. 연구에서 자세히 설명 한 바와 같이 LLM 추론은 근본적으로 확률적이며, 가장 결정적인 재정적 결과를 강요하는 시도조차도 있습니다. "LLM Inference에서 Nondeterminism을 물리치는 것" A Synopsis of the "Defeating Non-Determinism" Post에 대한 리뷰 보기 Blog Post from 이것은 엔진과 라우터링이 유일한 복잡한 방식으로 작동하는 방식입니다.이 엔진과 라우터링이 유일한 복잡한 방식으로 작동합니다.이 기술은 유일한 복잡한 방식으로 작동합니다.이 엔진과 라우터링이 유일한 복잡한 방식으로 작동합니다.이 기술은 유일한 복잡한 방식으로 작동합니다.이 기술은 유일한 복잡한 방식으로 작동합니다.이 기술은 유일한 복잡한 방식으로 작동합니다.이 엔진과 라우터링은 유일한 복잡한 방식으로 작동합니다.이 기술은 유일한 복잡한 방식으로 작동합니다.이 기술은 유일한 복잡한 방식으로 단일 복잡한 방식으로 작동합니다.이 토크링은 유일한 복잡한 방식으로 작 생각하는 기계 : AI 왜 이것이 AI 혁신이 될 수 있습니까 이 연구는 현장에 유효하지 않은 특정한 도구를 제거 할 수 있습니다.이 연구는 LLM에서 유효하지 않은 특정한 도구를 제거 할 수 있습니다.이 연구는 현장에 유효하지 않은 특정한 도구를 제거 할 수 있습니다.이 연구는 현장에 유효하지 않은 특정한 도구를 제거 할 수 있습니다.이 연구는 LLM에서 유효하지 않은 특정한 도구를 제거 할 수 있습니다.이 연구는 LLM에서 유효하지 않은 특정한 도구를 제거 할 수 있습니다.이 연구는 LLM에서 유효하지 않은 특정한 도구를 제거 할 수 있습니다.이 연구는 LLM에서 유효하지 않은 특정한 도구를 제거 할 수 있습니다.이 연구는 LLM에서 유효하지 않은 특정한 도구를 제거 할 수 있습니다. 왜 이것이 획기적이지 않을 수 있습니까: 엔지니어링, 발견이 아닙니다. 그것은 고객의 목표를 사용하는이 회사의 유효성은 실제로 결정적인 LLM의 사업을 공유하는 것이 가장 경쟁적인 단계이지만, 그것은 트랜스퍼너 아키텍처 또는 backpropagation의 발견과 같은 우선 순위에 "발전"을 시작하지 않을 수 있습니다.이 회사의 유효성은 실제로 결정적인 LLM의 성공을 제안합니다. 사용 가능한 정보의 신중한 검토는 이것이 알려진 문제에 대한 정교한 엔지니어링 솔루션이 될 수 있으며, 근본적인 과학적 발견이 아닌 것으로 나타납니다. 비 결정주의의 원천 - 무작위 씨앗, 온도 규모 및 MoE 라우팅 -이 완벽하지 않은 경우에도 그것을 둘러싸기위한 다양한 방법을 개발했을 수 있습니다. 1 개의 새로운 진입 값을 설정하기 위해, How Determinism Relates to AI Lab Fundraising (AI 실험실 자금 모금) 예측할 수 있는 데이터는 세계의 주요 인공지능 실험실(OpenAI, Anthropic, and Cohere)의 핵심 요구에 대한 직접적인 응답이 아니라 이 새로운 시장의 핵심 요구에 대한 직접적인 응답이다.이 분석은 인공지능이 확보한 기업 수준의 milovere, B2B 솔루션, OpenAI의 "Stargate" 이니셔티브 6.OpenAI의 최근에 논의된 8.3 억 달러의 크레아티브 크레아티브가 300 억 달러에 대한 신뢰할 수 있는 전략적 수익을 필요로 한다는 것을 설명합니다.이 분석은 AI가 2029년까지 기술 인공지능 인프라에 500 억 달러의 가치있는 수익을 확보하는 것을 목표로하는 "스테라게이트 클라이언트에 대한 확보 주요 AI 실험실의 전략적 필수 사항 및 자금 조달 Lab Latest Funding Round Latest Valuation Key Strategic Focus Relation to Determinism OpenAI 8.3 billion dollars 300 billion dollars Stargate Initiative: 500 billion dollars AI infrastructure investment 14 Required to justify massive infrastructure investment with high-value enterprise products. Anthropic 13 billion dollars 183 billion dollars "Steerable AI" & "Safety research" 4 A core component of "reliable" and "interpretable" systems. Cohere 500 million dollars 6.8 billion dollars Enterprise B2B / "Sovereign AI" 5 A prerequisite for security, compliance, and on-premise solutions for high-stakes industries. OpenAI 8.3 billion dollars 300 billion dollars Stargate Initiative: 500 billion dollars AI infrastructure investment 14 Required to justify massive infrastructure investment with high-value enterprise products. Anthropic 13 billion dollars 183 billion dollars "Steerable AI" & "Safety research" 4 A core component of "reliable" and "interpretable" systems. Cohere 500 million dollars 6.8 billion dollars Enterprise B2B / "Sovereign AI" 5 A prerequisite for security, compliance, and on-premise solutions for high-stakes industries. 이 작품의 의미를 완전히 이해하기 위해서는 LLM 추론의 기술적 근거와 비결론주의의 정확한 원천을 검토해야 한다. LLM 추론의 과정은 자동 반환적이며, 즉 토큰에 따라 텍스트 토큰을 생성한다. 각 단계에서 모델은 "logits"의 벡터를 계산하기 위해 전진을 수행합니다. - 원형 숫자 출력 - 그 사전의 각 단어에 대해. softmax 함수는 그런 다음 모든 확률이 하나로 합쳐지는 전체 사전에 걸쳐 이러한 logits를 확률 분포로 변환합니다.1 가장 간단하고 가장 일반적인 "결정주의적"해독 전략은 탐욕적인 해독이다.이 방법에서, 각 단계에서, 모델은 단순히 가장 높은 확률을 가진 토큰을 선택한다.이것은 수학적으로 확률 분포의 argmax입니다. 온도 매개 변수는 0으로 설정되면 이론적으로이 행동을 강요하며,이 과정은 완전히 결정적이고 재현 가능해야합니다.2 그러나 연구 결과에 따르면 이 이론적 완벽성은 실천에서 붕괴됩니다. 블로그 게시물과 관련된 연구 자료는 불완전성의 두 가지 주요 원천을 밝힙니다. 첫 번째는 플로팅 포인트 비 결정주의입니다. LLM의 전달에 관련된 근본적인 계산은 플로팅 포인트 계산에 의존하며, 이는 서로 다른 하드웨어를 통해 동일하지 않거나 다른 병행 체계를 가진 동일한 하드웨어에서도 보장되지 않습니다.3 작업 순서는 최종 확률 값에 작은, 무의미한 차이를 초래할 수 있습니다. 두 개 이상의 토큰이 거의 동일한 상위 확률을 가지고 있을 때, 예를 들어, P(a)=0.9999999 및 P(b)=0.9999998, 이 순간적인 차이점은 argmax가 다른 방식으로 "연결을 깨고"다른 다음 토큰 선택으로 이어질 수 있습니다. 두 번째, 그리고 더 복잡한, 비결정주의의 원천은 전문가 혼합 (MoE) 라우팅입니다. MoE 모델에서 토큰을 다른 전문가로 라우팅하는 것은 계산의 핵심 부분입니다. 그러나,이 라우팅은 토큰 자체뿐만 아니라 그 순간 처리되는 토큰의 전체 배치에 기초합니다. 이용 가능한 연구는 토큰 그룹이 다른 순서에서 입력을 포함할 때, "그들은 전문가 버퍼 포인트를 위해 경쟁하며, 실행을 통해 변수 전문가 할당을 이끌어냅니다."1 이것은 단일, 반복된 쿼리가 각각 다른 사용자 요청으로 배치 될 것을 의미하며, 주어진 입력이 항상 동일한 계산 경로를 따르고 0의 온도에서도 변수 출력을 생산한다는 것을 의미합니다. 블로그 게시물의 솔루션 쌍둥이 플래시 2.5에서 미래에 대한 추측 "미래를 구축"하는 행위는 더 이상 단순한 열망이 아니라 끊임없는 혁신과 대담한 추측에 의해 주도되는 활발하고 지속적인 과정입니다.이 섹션은 예측, 기술 개발 및 인간 요소 사이의 복잡한 상호 작용에 대해 탐구합니다, 특히 디지털 세계를 형성하는 환상가와 관련이있다. 이 미래 건설의 핵심은 대담한 상상력과 실행의 혼합이다.그것은 새로운 기술의 개념뿐만 아니라 그들의 사회적 영향, 윤리적 영향, 그리고 패러다임 변화의 잠재력을 예측하는 것을 포함한다.이 앞으로 나아가는 관점은 종종 추측 - 현재 불가능한 것처럼 보일 수 있지만 충분한 창의력과 자원으로 현실이 될 수있는 가능성에 대한 가설에 의해 촉진된다. "Emergent Paradigms"의 개념은이 과정을 분석하는 중요한 렌즈로 봉사합니다.이 용어는 기술 발전에 대한 특정 접근 방식을 구체화합니다. 야심 찬 장기 비전: 즉각적인 시장 동향을 초월하고 인간의 상호 작용과 경험의 근본적인 변화에 초점을 맞춘 명확하고 종종 대담한 장기 목표. Iterative Development and Risk-Taking: Continuous iteration, rapid prototyping, and a willingness to take significant risks, even if it means encountering setbacks or skepticism.The mantra "move fast and break things" (아마도 나중에 정교하게) encapsulated this early philosophy. 생태계 건설 : 광범위한 채택을 촉진하고 제 3 자 개발을 가능하게하는 포괄적 인 플랫폼과 생태계를 만드는 데 중점을 두며, 따라서 기술의 범위와 유용성을 증폭합니다. 연결과 경험에 대한 강조 : 커뮤니케이션, 엔터테인먼트 또는 새로운 형태의 존재를 통해 사람들을 연결하고 경험을 향상시키는 기술의 힘에 대한 핵심 신념. 적응 전략: 기술 발전, 사용자 피드백 및 시장 변화에 응답하여 전략을 회전하고 적응하는 능력, 동시에 전반적인 비전을 유지합니다. 따라서 미래를 구축하는 ‘상승 패러다임(Emergent Paradigm)’은 단순히 일련의 기술적 진보를 묘사하지 않을 것이다.그 대신, 그것은 완전히 새로운 디지털 영역을 상상, 구축 및 인식하는 데 필요한 전략적 사고 방식을 캡슐화시킬 것이다. 이 접근 방식은 미래가 단순히 발견되는 것이 아니라 의도적 인 선택, 대규모 투자, 그리고 처음에는 이상하게 보일 수있는 아이디어를 추구하는 용기를 통해 적극적으로 구축된다는 것을 인정합니다. "현재"또는 "연결성"과 같은 추상적인 개념을 구체적이고 확장 가능한 기술적 솔루션으로 번역하는 것에 관한 것입니다. 결정주의가 이제 해결된 문제로 인해 AI 실험실은 새로운 제품 클래스를 구축하기 시작할 수 있습니다. 가장 즉각적인 응용 프로그램은 작업을 자동화 할뿐만 아니라 점차적으로 확인할 수있는 "논리"의 흔적을 제공하는 "검증 가능한 에이전트"가 될 것입니다.6 이것은 LLM에 의해 구동되는 시스템을 자동화 된 법적 계약 검토, 의료 진단 지원 및 재정적 준수 검사에 사용할 수있게 할 것입니다.7 이러한 시스템은 LLM의 광범위한 지식과 생성 능력을 전통적인 규칙 기반 시스템의 신뢰성과 감사 가능성과 결합 할 것입니다. 이 진화는 결정적 접근법과 생성적 접근법을 결합하는 "하이브리드 시스템"을 유발할 가능성이 있습니다.6 그러한 시스템에서 창조적이고 확률적 인 LLM은 다양한 아이디어를 생성 할 수 있으며,이 아이디어는 결정적 LLM에 의해 정밀화되고 구현되며 최종 출력 결과가 일관되고 신뢰할 수 있으며 미리 정의 된 규칙이나 계획을 준수합니다.이것은 기업 시장이 기다리고있는 "두 세계의 최고"이며 선도적 인 AI 실험실이 만든 대규모 투자를 동전화하는 가장 가능성있는 경로입니다. 사람들은 메타버스에 대해 이야기하고, 사회에 대해 이야기하고, 이러한 모든 것들에 대해 이야기하지만, 근본적인 현실은 우리가 인간과 기계 상호 작용의 다음 세대에 대한 인프라를 구축하고 있다는 것입니다. 너무 오랫동안, 생성 AI는이 놀라운 창조적 인 힘이었지만, 그것은 무작위였습니다. 그것은 인간과 같았고, 당신은 단지... 무작위로 신뢰할 수있는 비즈니스를 구축 할 수 없습니다. 연구자 그룹의 논문에 따르면, "출력의 형식의 불안정성은 내부 분석 실패로 이어질 수 있습니다."2 이것은 확장 가능한 플랫폼을 구축하는 방법이 아닙니다. 우리는 OpenAI의 친구들이 대규모 $8.3 억을 $40B 자금 모금으로 모으는 것을 보았고, Anthropic의 친구들이 $13B Series F 4를 모으는 것을 보았습니다.이것은 더 이상 소비자 히프에 관한 것이 아닙니다.이것은 실제 세계를위한 "기업 수준의 AI 인프라"13을 구축하는 것에 관한 것입니다.이것은 AI 에이전트가 신뢰할 수 있고 예측할 수 있고 감사 할 수 있어야하는 작업의 미래에 관한 것입니다. 우리가 집중하는 것은 더 큰 모델을 구축하는 것이 아니라 새로운 기초를 구축하고 있습니다. 같은 공급을 받으면 동일한 출력을 얻을 수있는 기초입니다.그것은 간단합니다.그것은 깊습니다.이것은 성장의 다음 단계를 해제하고 우리가 모두 배치하고있는 전례가없는 자본 - OpenAI의 $500B 스타게이트 이니셔티브 14와 같은 것들을 자금을 지원하는 종류의 자본이 현실적이고 예측 가능한 무언가에 대한 베팅입니다.우리는 단순히 마법 상자를 구축하지 않습니다.우리는 사고 기계를 구축하고 있습니다.그것은 신뢰할 수있는 것입니다. 출처 커다란 언어 모델 (LLMs)에서 일관성과 재현 가능성을 달성하는 방법 ELLM AI Mind, 2025년 9월 10일, https://pub.aimind.so/creating-deterministic-consistent-and-reproducible-text-in-llms-e589ba230d44 Non-Determinism of “Deterministic” LLM Settings - arXiv, 2025년 9월 10일, https://arxiv.org/html/2408.04667v4 온도 0은 결정적인 LLM 출력을 보장합니까? - Vincent Schmalbach, 2025 년 9 월 10 일, https://www.vincentschmalbach.com/does-temperature-0-guarantee-deterministic-llm-outputs/ Anthropic은 $13B 시리즈 F를 $183B 후 현금 평가로 올리며, 2025년 9월 10일에 액세스했습니다. https://www.anthropic.com/news/anthropic-raises-series-f-at-usd183b-post-money-valuation Cohere는 에이전트 인공지능을 사용하여 기업의 효율성을 가속화하기 위해 6.8B 달러에 500 만 달러를 모으고, 2025 년 9 월 10 일에 액세스 할 수 있습니다 https://www.investpsp.com/en/news/fresh-funding-enables-cohere-to-accelerate-its-global-expansion-and-build-the-next-generation-of-secure-enterprise-and-sovereign-ai-solutions/ Deterministic vs. Generative AI: Key Differences - Sombra, 2025년 9월 10일, https://sombrainc.com/blog/deterministic-vs-generative-ai 인공지능의 세 가지 얼굴을 이해하는 방법: 결정적, 확률적, 생성적 인 인공지능 (Deterministic, Probabilistic, and Generative) MyMobileLyfe, AI 컨설팅 및 디지털 마케팅, 2025년 9월 10일, https://www.mymobilelyfe.com/artificial-intelligence/understanding-the-three-faces-of-ai-deterministic-probabilistic-and-generative/ 세대 전략 - Hugging Face, 2025년 9월 10일, https://huggingface.co/docs/transformers/generation_strategies 언어 모델에서 디코딩 전략 : 어떻게 LLM은 다음 단어를 선택합니까?, 2025년 9월 10일, https://www.metriccoders.com/post/decoding-strategies-in-language-models-how-do-llms-pick-the-next-word LLM에서 결정적인 출력이 거의 불가능한 이유를 이해하기 - 추출물, 2025 년 9 월 10 일에 액세스 https://unstract.com/blog/understanding-why-deterministic-output-from-llms-is-nearly-impossible/ LLM 재생 가능성에 대한 Aritra Biswas, 2025 년 9 월 10 일에 액세스 https://www.aritro.in/post/on-llm-reproducibility/ 재현 가능한 AI : 왜 중요하고 그것을 개선하는 방법 - Research AIMultiple, accessed September 10, 2025, https://research.aimultiple.com/reproducible-ai/ Cohere Raises $500M, Hits $6.8B Valuation Átha Raison Early Investor, accessed September 10, 2025, https://raison.app/news/portfolio-companies/cohere-raises-500m-at-6-8b-valuation-enterprise-ai-becomes-the-next-battleground OpenAI는 $40B 자금 모금을 향해 $8.3B를 올립니다 - Maginative, 2025 년 9 월 10 일에 액세스 https://www.maginative.com/article/openai-raises-8-3b-toward-its-40b-fundraise/ OpenAI는 300 억 달러의 가치 평가로 8.3 억 달러를 모으고 있습니다. - Cosmico, accessed September 10, 2025, https://www.cosmico.org/openai-raises-8-3-billion-at-a-300 billion-valuation/ Anthropic - Join Prospect, accessed 2025년 9월 10일, https://www.joinprospect.com/company/anthropic https://pub.aimind.so/creating-deterministic-consistent-and-reproducible-text-in-llms-e589ba230d44 https://arxiv.org/html/2408.04667v4 https://www.vincentschmalbach.com/does-temperature-0-guarantee-deterministic-llm-outputs/ https://www.anthropic.com/news/anthropic-raises-series-f-at-usd183b-post-money-valuation https://www.investpsp.com/en/news/fresh-funding-enables-cohere-to-accelerate-its-global-expansion-and-build-the-next-generation-of-secure-enterprise-and-sovereign-ai-solutions/ https://sombrainc.com/blog/deterministic-vs-generative-ai https://www.mymobilelyfe.com/artificial-intelligence/understanding-the-three-faces-of-ai-deterministic-probabilistic-and-generative/ https://huggingface.co/docs/transformers/generation_strategies https://www.metriccoders.com/post/decoding-strategies-in-language-models-how-do-llms-pick-the-next-word https://unstract.com/blog/understanding-why-deterministic-output-from-llms-is-nearly-impossible/ https://www.aritro.in/post/on-llm-reproducibility/ https://research.aimultiple.com/reproducible-ai/ https://raison.app/news/portfolio-companies/cohere-raises-500m-at-6-8b-valuation-enterprise-ai-becomes-the-next-battleground https://www.maginative.com/article/openai-raises-8-3b-toward-its-40b-fundraise/ https://www.cosmico.org/openai-raises-8-3-billion-at-a-300-billion-valuation/ https://www.joinprospect.com/company/anthropic
