모델과 연구

휴대폰으로 대충 찍은 단안 영상 한 편에서 자유 시점 4D 인간을 복원한다. 시점 수를 수십 개로 늘리면 일관성이 무너지던 원인을 어텐션 컨텍스트 용량 한계로 규명하고, 참조 컨텍스트 압축과 타깃 그룹 회전이라는 두 설계로 푼다.

사진 한 장에서 UE5나 Blender가 그대로 불러올 수 있는 오브젝트와 광원을 뽑아내는 벤치마크 Lumera. 3D 박스 파싱은 기존 방법을 크게 앞섰지만, 개별 광원의 위치 추정은 F1 0.209에 머물러 있다.

기억이 정확하게 저장되고 정확하게 검색되어도 모델의 추론을 망가뜨릴 수 있다. 저장·검색이 아니라 검색된 기억이 현재 과제에 미치는 영향을 재는 벤치마크에서, 다섯 개 메모리 프레임워크가 전부 무기억 기준선보다 낮은 점수를 받았다.

MIT 연구진이 역할도 레시피도 주지 않은 LLM 에이전트 수백 명을 지속적 물리 세계에 풀어놓고, 이들이 남긴 기술을 에이전트가 모두 사라진 뒤에 시험했다. 공유 세계를 가진 사회는 고립 탐색보다 넓고 견고한 기술 포트폴리오를 만들었지만, 최강 단일 발명품은 여전히 고립 탐색의 몫이었다.

GenBio AI가 세포 하나를 통째로 시뮬레이션하는 AIDO Cell 1.0을 공개했다. 세포 상태를 모델 안에 유지한 채 약물을 넣거나 유전자를 건드리고 그 결과를 여러 방식으로 읽을 수 있다. 자체 제작한 Virtual Cell Benchmark 1.0의 31개 지표 중 24개에서 최고 성능을 냈다고 밝혔다.

흔들린 사진 한 장을 사전학습 비디오 확산 모델에 조건으로 넣어, 셔터가 열려 있던 순간의 영상과 그 직전과 직후까지 생성한다. 요크대학교와 토론토대학교 연구진의 SIGGRAPH Asia 2025 논문.

여러 장의 실내 사진에서 방의 벽·바닥·천장을 3D 다각형으로 복원하는 ECCV 2026 논문. 방을 하나씩 따로 풀지 않고 건물 안의 방들이 같은 방향과 같은 층고를 공유한다는 구조를 최적화에 넣어, 직육면체 가정에 묶여 있던 기존 방법을 큰 폭으로 앞선다.

Anthropic이 Claude의 내부 계산에 특정 개념을 억지로 주입했다. 일부 모델은 그 개념이 답변으로 새어 나오기 전에, 자기 안에 낯선 생각이 끼어들었음을 알아차리고 무엇인지 맞혔다. 성공률은 좋아야 약 20%였지만, 언어 모델의 자기설명이 모두 학습된 연기만은 아닐 가능성을 처음으로 인과적으로 시험한 존재 증명이다.

미공개 연구용 Claude가 리만 가설에 도전했다가, 임계선 위에 놓인 제타 함수 영점의 최소 비율에 대한 하한을 41.6%에서 67.2%로 높였다. 가설 자체는 여전히 미해결이다.

감정을 유도한 뒤 아이오와 도박 과제를 시켜 봤더니, 사람과 달리 LLM 에이전트의 장기 의사결정은 평균적으로 흔들리지 않았다. 다만 분노는 조건부로 초기 탐색을 줄이고 전략을 일찍 굳혔다.