합성 데이터

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.

팬시 스티커 화풍의 서소영이 작은 탁자 앞에 앉아 민트색 테이프 기계에 구멍 뚫린 프로그램 카드를 넣고 있다. 기계 옆으로 파스텔색 구슬 줄이 흘러나오고, 학생모를 쓴 노란 병아리가 그 구슬을 붙잡고 들여다본다.

Self-Play Pretraining with Zero Data

스탠퍼드대와 텔아비브대 등의 연구진이 자연 데이터를 경사 갱신에 한 번도 쓰지 않고 언어 모델을 사전학습하는 셀프 플레이 방법을 제안했다. 생성자 모델은 만능 튜링 기계용 프로그램을 짜고, 학습자 모델은 그 출력 바이트를 예측한다. 이렇게 학습한 모델의 텍스트, 이미지, 음악 제로샷 손실은 연산량이 늘수록 거듭제곱 법칙에 따라 줄었다.

Reasoning-Driven Synthetic Data Generation and Evaluation

Google/EPFL 연구팀이 제안한 Simula는 택소노미 분해 → 에이전틱 메타프롬프팅 → 이중 비평 필터링의 3단계로 합성 데이터를 생성하며, 데이터 스케일링의 핵심이 양이 아닌 속성임을 실증한다.