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인공지능(AI)는 언제 계산기나 검색기를 불러야 하는지 스스로 배울 수 있을까?

Toolformer는 소수의 사용 예시에서 API 호출 후보를 만들고, 다음 단어 예측 손실을 실제로 줄인 호출만 남겨 언어모델을 미세조정했습니다.

Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools

AI는 실패한 도구를 몇 번까지 다시 시도해야 할까?

한 번의 성공 가능성·시도 예산·비용·과부하 신호를 바꾸어 성공 가능성과 최대 비용을 비교합니다.

AI가 어제 저장한 근거를 오늘도 써도 될까?

저장 자료의 나이·유효 시간·원문 갱신·중요도를 바꾸어 재사용과 재검증 경로를 구분합니다.

AI가 받은 규칙이 충돌하면 무엇을 먼저 지킬까?

개인정보 보호·마감·표현 형식 규칙을 바꾸어, 필수 제약과 선호가 충돌할 때 실행 경로를 확인합니다.

인공지능(AI)가 생각과 행동을 번갈아 하면 무엇이 달라질까?

언어모델이 추론 흔적과 외부 행동·관찰을 번갈아 생성하는 ReAct 연구를 살펴봅니다. 전략과 환경 변화를 바꾸어 검증 가능한 경로를 비교하세요.

ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models