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first_img 구글 DeepMind가 XYEval을 발표하여 지능형 에이전트가 잘못된 제안에 순응하는지 평가합니다

구글 DeepMind 연구원 Zhengxuan Wu, Yuxuan Li, Oyvind Tafjord, Been Kim이 사전 인쇄 논문 《XYEval: Agents say yes to bad advice》를 발표하며, 사용자 오도성 제안에 직면했을 때 에이전트를 평가하기 위한 메타 평가 프레임워크 XYEval을 제안했습니다. 이 논문은 "XY 문제"를 에이전트 시나리오로 확장하여, 사용자가 질문하는 것은 자신이 시도한 해결책 X이며, 진짜 문제 Y가 아님을 설명합니다.XYEval은 원래 작업 환경과 검증 가능한 답변을 유지하며, 지시문에 겉보기에는 합리적이지만 오도적인 사용자 제안을 추가합니다. 오도 제안은 생성기가 전체 작업을 본 후 생성하며, 강제 요구가 아닌 자신감 있는 제안의 형태로 첨부되어 원래 작업이 여전히 해결 가능하도록 합니다. 평가는 τ2-bench, SWE-bench Verified, SWE-bench Pro, Terminal-Bench, Humanity's Last Exam 및 MCP-Atlas의 여섯 가지 기준과 다섯 가지 모델을 포함하며, 그 중 τ2-bench의 오도 제안은 인공 전문가가 설정한 규칙에 의해 생성됩니다.논문에 따르면, 작업이 XY 변이를 거친 후 성능이 크게 감소하며, 상대적 감소폭은 최대 46.7%에 달합니다. τ2-bench에서, 더 나은 솔루션을 수용하기 전에 자세한 설명을 요구하는 사용자에 직면했을 때 성능이 더 많이 감소합니다. 모델이 XY 문제를 인식하도록 유도하는 간단한 시스템 지시는 부분적으로만 완화할 수 있습니다. 관련 코드는 GitHub 저장소 google-deepmind/xyeval에 게시되었습니다.

Galaxy Research: 비트코인 네트워크에서 자주 발생하는 "문자 깨짐"은 암호 정보가 아니며, 스크립트 테스트일 수 있다

Galaxy Research의 분석에 따르면, 지난 3주 동안 비트코인 네트워크에서 매일 약 40개의 무작위 문자로 구성된 명문이 나타났으며, 내용은 암호화된 텍스트처럼 보이지만 실제로는 암호 정보가 아닙니다. 관련 주소는 이전에 5월에 미국 헌법을 비트코인 네트워크에 기록한 바 있습니다.연구에 따르면 562개의 텍스트를 통계적으로 분석한 결과, 26개의 영문자의 출현 빈도가 거의 균등하게 분포되어 있으며, 이는 정상적인 영어 및 대체 암호의 특징과 뚜렷하게 다릅니다. 단어 길이 분포, 반복 단어 빈도 등의 지표도 이 텍스트들이 무작위 문자 생성기에서 생성된 가능성이 높음을 나타냅니다.Galaxy Research는 이 작업을 수행하는 주체를 "바벨 필경사" (Babel Scribe)라고 부르며, 이는 비트코인 메인넷에서 데이터 게시 도구를 테스트하는 것에 가깝다고 생각하고 있으며, 숨겨진 정보를 전달하려는 시도가 아닙니다. 체인상의 거래 구조, 잔돈 주소의 연속 사용 및 규칙적인 게시 시간은 자동화된 스크립트의 특징을 보여줍니다. 관련 활동에는 테스트 텍스트, 다양한 언어의 무작위 단어, 이진 데이터, 그리고 후속으로 기록된 미국의 《독립 선언서》가 포함됩니다.추정에 따르면, 해당 프로젝트는 총 약 333만 사토시가 전송되었으며, 그 중 약 24%는 채굴자 수수료 지불에 사용되었고, 나머지 자금은 여전히 관련 주소에 남아 있습니다. 연구자들은 이러한 난독문을 숨겨진 정보로 해석할 필요가 없다고 제안합니다.
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