SandboxAQ의 대규모 정량 모델(LQMs)이 엔터프라이즈 AI를 최적화하는 방법에 대한 기사 요약입니다.

- 대규모 정량 모델(LQMs): LQMs는 언어 관련 작업에서 뛰어난 성과를 내는 대규모 언어 모델(LLMs)과는 달리, 수학적 추론과 계산을 전문으로 합니다. 이들은 숫자 데이터 처리, 패턴 인식 및 데이터 집약적인 작업에 필수적인 통찰력을 제공하기 위해 훈련됩니다. LQMs는 변분 오토인코더(VAEs)와 생성적 적대 신경망(GANs)과 같은 심층 학습 구조를 사용하여 예측 모델링, 시나리오 분석 및 리스크 평가 등의 작업에서 탁월한 성과를 냅니다.

- SandboxAQ: 이 AI 스타트업은 Accenture와 Deloitte와 같은 주요 기업과의 파트너십 및 상당한 자금을 지원받아 AI 분야에서 혁신을 이루고 있습니다. SandboxAQ는 그래픽 처리 장치(GPU)에서 양자 물리학 알고리즘을 사용하며, 향후 더 발전된 기계로 전환할 계획입니다. 이 회사는 AI 방법과 물리 시뮬레이션 방법을 결합하여 새로운 데이터를 합성함으로써 AI 시스템의 훈련 데이터를 확장하고 능력을 향상시키는 접근 방식을 취하고 있습니다.

- 엔터프라이즈 AI 최적화: SandboxAQ가 개발한 LQMs의 통합은 예측 분석 개선, 프로세스 간소화, 의사결정 강화 등을 통해 엔터프라이즈 AI를 크게 최적화할 수 있습니다. LQMs는 대량의 숫자 데이터를 신속하게 처리할 수 있어, 예측, 재고 관리 및 리스크 평가와 같은 업무에 필수적입니다. LQMs와 다른 AI 기술을 결합함으로써 기업은 더 정보에 기반한 결정을 내리고 전반적인 운영 효율성을 향상시킬 수 있는 경쟁 우위를 창출할 수 있습니다.

요약하자면, 이 기사는 SandboxAQ의 LQMs에 대한 혁신적인 접근 방식이 엔터프라이즈 AI를 혁신하여 고급 수치 추론 및 계산 능력을 제공하고, 다양한 비즈니스 운영 및 의사결정 과정을 향상시킬 수 있는 방법에 대해 강조할 것입니다.