모델과 연구

미네소타대학 아다말라 랩이 90kbp 게놈과 36개 정제 효소, 지질막만으로 조립한 인공 세포 SpudCell이 섭식, 성장, 게놈 복제, 분열, 선택까지 완전한 세포주기를 실증했다. 라이트 형제의 첫 비행기 같은 성취라 표현되지만, 자체 리보솜을 만들지 못해 5세대에서 멈추고 진화라 부르기엔 멀다.

Shen 외(Zhejiang Univ., SIGGRAPH Asia 2024)가 단안 비디오에서 세계 좌표계 기반 인간 동작을 복원하는 방법을 제시한다. 각 프레임마다 중력 방향과 카메라 시선으로 유일하게 정의되는 Gravity-View 좌표계에서 자세를 예측해 자기회귀 오차 누적을 없애고, RoPE 트랜스포머로 45초짜리 1430프레임 시퀀스를 0.28초에 처리한다. RICH·EMDB 벤치마크에서 세계 좌표 W-MPJPE를 WHAM 대비 31% 낮췄다.

빛보다 빠른 어둠이 측정되었다. 1974년 Nye와 Berry가 예측한 광학 위상 특이점의 초광속 운동을, Technion 연구팀이 hBN 막 위에서 초고속 전자현미경으로 직접 포착해 Nature에 보고했다. 추적된 어두운 점의 29%가 광속을 넘었고, 소멸 직전에는 속도가 발산한다. 정보도 에너지도 운반하지 않으므로 상대성이론은 멀쩡하다.

Alexander Goslin이 SIGGRAPH 2026에 발표한 InfiniteDiffusion과 Terrain Diffusion. diffusion 모델을 학습 없이 무한하고 결정적이며 O(1) random access가 가능한 형태로 재구성하고, 그 위에서 지구 규모 지형을 consumer GPU로 실시간 생성한다.

Qwen 팀이 일곱 가지 에이전트 환경(MCP·Search·Terminal·SWE·Web·OS·Android)을 하나의 모델로 시뮬레이션하는 언어 월드 모델 Qwen-AgentWorld를 공개했다. CPT→SFT→RL 3단계로 훈련했고, 397B-A17B 모델이 GPT-5.4·Claude Opus 4.8·Gemini 3.1 Pro를 넘는 AgentWorldBench 성능과 함께 시뮬레이션 RL이 실제 환경 학습을 능가하는 결과를 보였다.

Meta와 POSTECH이 인물 사진 한 장에서 5초 안에 실시간 구동 가능한 3D 가우시안 코덱 아바타를 만들었다. Sapiens 파운데이션 모델, UV 공간 디퓨전, 피드포워드 정제망, 보편 사전 모델을 차례로 잇는 완전한 피드포워드 파이프라인이다.

Chawla 외(2026, Journal of Applied Psychology)는 미국 학부생 432명·중국 직장인 394명을 라운드 로빈 방식으로 추적해, 인지능력이 높은 여성(남성은 아님)이 동료에게 적대적·반공동체적으로 인식되고 그 인식이 피해자화 증가·도움 받기 감소로 이어진다는 패턴을 두 번 확인했다.

통계에 밝은 종양내과 의사 @5_utr가 AlexNet부터 GPT-4까지의 데이터에 로지스틱 곡선을 적합해 ‘AI 스케일링은 지수가 아니라 포화한다’고 주장했다. 타래의 진짜 칼끝은 거시경제다 — AI 밸류에이션이 지수함수로 가격책정됐는데 데이터는 로지스틱이 훨씬 잘 맞으니 함수형 오설정이자 버블이라는 것. 주장과 그 한계를 함께 정리한다.

Fabio Guzman이 Karpathy의 microGPT를 Xilinx Virtex-5 FPGA에 Verilog RTL로 직접 합성한 프로젝트. 80 MHz에서 ~56k 토큰/초로 이름을 LCD에 출력하고, 9단계 최적화로 28× 가속을 달성했다. 단일 최대 기여는 KV 캐시(3.2×).

NVIDIA가 SIGGRAPH 2026 / ACM TOG에 발표한 실시간 모션 생성 프레임워크. 35만+ 모션 클립을 단일 신경 backbone으로 학습해 2ms 지연·15,000 FPS로 생성한다. UE5 게임 캐릭터와 Unitree G1 휴머노이드 로봇이 같은 모델 위에서 움직이는 것이 핵심 시연이다.