모델과 연구

구글이 공개한 3D 통계 인체 모델 생태계 GNM. 첫 릴리스인 GNM Head는 3D 스캔 데이터로 학습한 고정밀 얼굴·머리 파라메트릭 모델로, 정체성·표정·포즈를 분리 제어하고 눈·치아·혀 같은 내부 구조까지 다룬다.

Google Research와 Cornell 연구진이 LLM의 생애를 학습·추론이 아니라 각성·수면으로 나눈다. 수면 중에는 빠르고 불안정한 기억을 느리고 안정적인 파라미터로 상향 증류하고, 합성 데이터를 꿈처럼 만들어 새 지식을 연습한다. 지속 학습·장문 이해·지식 편입·추상 추론에서 성능이 올랐지만, 추가 연산과 사전 할당 용량, 과제별 보상 신호가 필요한 개념 증명 단계다.

라우팅·다수결·캐스케이드·MoA 등 어떤 LLM 오케스트레이션도 β(모든 모델이 같은 질의에서 함께 실패하는 비율)로 상한이 정해진다. 관행적으로 보고되는 pairwise error correlation ρ는 β를 원리적으로 볼 수 없다. 67개 프론티어 모델·21개 프로바이더에서 tetrachoric 단일요인 모델도 실측 β를 2.5배 과소예측했고, 같은 GPQA 문항을 free-response로 재출제하면 β=0이 0.127로 열린다.

눈길을 끄는 이미지를 예측하고 만드는 연구는 한 덩어리처럼 보이지만 시선과 기억, 미감, 클릭 네 갈래로 갈라져 있다. 그중 예쁨과 클릭은 산업 데이터가 이미 갈라놓은 서로 다른 목적함수다.

뇌의 특정 시각 피질을 가장 강하게 활성화할 2초짜리 영상을 진화 검색으로 만들어내는 EPFL·존스홉킨스의 프레임워크. 정적 이미지에 갇혀 있던 in silico 자극 합성을 동적 영상으로 확장한 첫 사례다.

2,000달러로는 Qwen과 로컬 STT까지, 40,000달러로는 거의 Opus급 GLM-5.2까지. Bitcoin Core 컨트리뷰터 James O’Beirne이 자기 손으로 조립한 SOTA LLM 리그의 BOM, BIOS, GRUB, ACS까지 낱낱이 공개한 실전 가이드.

Anthropic이 Claude 내부에서 신경과학의 글로벌 워크스페이스 이론과 유사한 특권적 표상 집합 J-space를 발견했다. 보고, 조절, 추론, 일반화, 선택성이라는 다섯 가지 기능 속성을 실험으로 검증하고, 안전 모니터링과 훈련 응용까지 시연한 연구를 정리한다.

AI로 고래의 언어가 ‘완전히 분석’되었다는 트윗을 사실 검증한다. 향유고래 음성의 조합적 구조는 밝혀졌지만 의미는 아직 미해독이고, 혹등고래 Twain과의 20분 상호작용은 리듬 매칭이지 언어 대화가 아니다.

ByteDance Seed가 공개한 EdgeBench는 6개 능력군에 걸친 134개 실세계 태스크로 프론티어 에이전트의 12시간 이상 환경 학습을 측정한 벤치마크다. 약 38,000시간의 상호작용을 분석한 결과, 환경 학습 성능은 로그-시그모이드 스케일링 법칙(R²=0.998)을 따르고 학습 속도는 대략 3개월마다 두 배가 된다.

1부터 355 사이의 랜덤한 수를 뽑으라는 프롬프트를 대량 반복시켜 얻은 통계 분포로 24개 AI 모델의 지문을 만들고, 그 지문으로 제3자 API 중계의 모델 위조까지 잡아낸 실측 데이터셋.