자기지도학습

AMADEUS 공식 사이트 데모 영상의 첫 장면. 왼쪽은 개미 수백 마리가 빽빽하게 모인 장면으로, 개미의 몸 방향에 맞춰 기울인 직사각형이 몸을 감싸고 머리 쪽에 같은 색 삼각형이 붙어 있으며, 직사각형의 색은 개미마다 다르다. 오른쪽은 흰 바닥 위의 개미 여러 마리와 갈색 귀뚜라미 한 마리가 같은 방식으로 표시된 장면이다. 원래 영상의 가운데 빈 여백을 잘라 내고 좌우 장면을 이어 붙였다.

AMADEUS | Annotation-free multi-animal tracking software

메이지대학과 도쿄대학 연구진이 공개한 동물 추적 소프트웨어 AMADEUS는 사람이 라벨을 하나도 달지 않아도 여러 동물의 개체 번호와 머리 방향을 함께 추적한다. 혼자 떨어진 개체의 모습을 오려 붙여 겹침 장면을 합성하고 그 이미지로 탐지기를 학습한다. 연구진이 쥐 10마리 영상부터 개미 368마리 영상까지 여섯 편으로 성능을 비교한 결과, AMADEUS의 개체 추적 점수는 유효한 결과를 낸 비교 도구보다 모두 높았다.

LeJEPA가 월드 모델을 학습한다 — 숨은 변수 → 복잡하게 뒤섞임 → 방향만 돌려 복원

When Does LeJEPA Learn a World Model?

LeJEPA가 복잡한 관측에서 세계의 ‘진짜 좌표(숨은 변수)‘를 거의 그대로 되찾는다는 것, 그리고 그게 가능한 분포는 가우시안이 유일함을 증명한 글. 되찾은 좌표만으로 최적 계획까지 가능하다 — 르쿤의 월드 모델 구상에 형식 검증된 받침대를 놓았다.

안정화의 축이 이동한다 — 구조에서 분포 제약으로

자기지도 표현 학습의 ‘붕괴’를 막는 방법이 네트워크 구조에서 임베딩 분포 자체에 거는 제약으로 이동했다. LeWorldModel이 보여준 이 이동은 단일 프리미티브 설계 철학의 또 다른 사례다.