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TL;DR
범용 모델이 상향 평준화되는 시점에서, 기업은 자체 보상 함수와 평가 체계, 지속적 학습 루프를 갖춘 'Specific Intelligence'를 통해 차별화해야 한다.
배경
Applied Compute는 DoorDash, Cognition 등 기업을 위해 맞춤형 AI 에이전트를 개발하는 기업이다.
대상 독자
AI 에이전트 개발자, 기업용 AI 도입 담당자.
의미 / 영향
기업용 AI 시장은 범용 모델 활용에서 자체 데이터와 평가 체계를 갖춘 맞춤형 에이전트 개발로 이동하고 있다. 기업은 인프라 구축과 강화학습 파이프라인 운영 능력을 통해 실질적인 비즈니스 차별화를 이룰 수 있다.
챕터별 상세
00:00
Introduction & Background
Applied Compute는 기업을 위한 맞춤형 AI 에이전트를 개발하는 기업이다. 창업 팀은 OpenAI의 Codex 및 o1 프로젝트 출신으로 구성되었다. 기업은 범용 모델의 상향 평준화 속에서 포스트 트레이닝을 통한 차별화가 핵심이라고 판단한다.
00:36
What is Specific Intelligence?
Specific Intelligence는 기업이 자체 보상 함수, 평가 체계, 지속적 학습 루프를 소유하는 것을 의미한다. 지능은 대여하는 것이 아니라 소유해야 한다는 철학을 바탕으로 한다. 기업은 자체적인 데이터와 워크플로를 시스템에 내재화하여 비즈니스 가치를 창출한다.
01:24
The Three Infrastructure Pillars of Applied Compute
에이전트 구축을 위한 3가지 핵심 인프라는 에이전트 구성, 관찰, 개선이다. 이 과정은 비정적 시스템에서 이루어지며, 실제 운영 환경에서의 상호작용을 통해 학습한다. 모든 인프라는 Modal 플랫폼 위에서 실행된다.
05:09
Customer Success Stories
DoorDash와 Cognition 등의 고객 사례를 통해 맞춤형 모델의 효용성을 입증했다. DoorDash의 경우 복잡한 메뉴 이미지를 구조화된 데이터로 변환하는 작업을 수행했다. Cognition의 경우 최신 AI 모델을 활용해 특정 워크플로에 최적화된 에이전트를 구축했다.
07:56
The Role of Open Source & Environment Sandboxes
오픈소스 모델은 초기 단계의 낮은 장벽을 제거하는 데 유용하다. 하지만 복잡한 워크플로에 적용할 때는 자체적인 실행 샌드박스가 필수적이다. 샌드박스는 모델이 실제 환경과 상호작용하며 학습할 수 있는 안전한 공간을 제공한다.
09:03
High-Consequence Domains & Defining Reward Functions
고위험 도메인에서는 보상 함수 정의가 매우 중요하다. 보상 함수는 비즈니스 로직과 도메인 지식을 반영해야 한다. 잘못 설계된 보상 함수는 보상 해킹을 유발할 수 있으므로 정교한 설계가 필요하다.
10:48
Why Execution Sandboxes are Crucial for RL
강화학습을 위해서는 재현 가능한 환경이 필수적이다. 실행 샌드박스는 모델이 수천 번의 시도를 안전하게 수행할 수 있게 한다. 이는 학습과 실제 운영 환경 간의 불일치를 줄이는 데 핵심적인 역할을 한다.
12:24
Infrastructure Challenges in Scaling RL
강화학습을 대규모로 확장할 때 가장 큰 비용은 GPU 사용 시간이다. 배치 크기를 수천 단위로 늘릴 때 효율적인 인프라 관리가 필요하다. CPU 기반 작업의 병렬화와 GPU 자원의 최적화가 성능과 비용에 직결된다.
15:19
Mitigating Train-Test Mismatch & Reward Hacking
학습 환경과 실제 운영 환경의 불일치는 모델 성능 저하의 주원인이다. 이를 방지하기 위해 학습 시 실제 운영 환경을 최대한 모사해야 한다. 또한 보상 해킹을 방지하기 위해 지속적인 평가 루프를 운영한다.
19:04
Where RL Excels vs. Where It Fails
강화학습은 명확한 보상 체계가 있는 작업에서 탁월한 성능을 보인다. 반면, 보상 정의가 모호하거나 주관적인 작업에서는 적용이 어렵다. 도메인 전문가의 판단이 개입되는 루프를 구성하는 것이 중요하다.
용어 해설
- Reinforcement Learning
- — 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 행동을 학습하는 기법이다. 기업용 AI 에이전트 구축 시, 특정 작업에 대한 성공 여부를 보상으로 정의하여 모델의 성능을 지속적으로 개선하는 데 사용된다.
- Reward Function
- — 강화학습에서 에이전트의 행동이 얼마나 좋은지 수치로 평가하는 함수이다. 기업은 자체적인 비즈니스 로직과 도메인 지식을 보상 함수에 반영하여, 범용 모델이 기업의 특정 목적에 맞게 행동하도록 유도한다.
- Post-training
- — 사전 학습된 모델을 특정 목적에 맞게 추가로 학습시키는 과정이다. 기업은 범용 모델을 그대로 사용하기보다 자체 데이터와 평가 루프를 활용한 포스트 트레이닝을 통해 경쟁 우위를 확보한다.
- Train-test Mismatch
- — 모델을 학습시키는 환경과 실제 운영 환경 간의 차이로 인해 성능이 저하되는 현상이다. 강화학습에서는 학습 시의 시뮬레이션 환경과 실제 배포 환경이 다를 때 발생하며, 이를 해결하기 위해 실행 샌드박스를 활용한다.
- Reward Hacking
- — 에이전트가 보상 함수의 의도와 다르게 보상을 최대화하는 편법을 찾는 현상이다. 최적화 압력이 높을 때 발생하며, 이를 방지하기 위해 보상 함수를 정교하게 설계하고 지속적인 평가가 필요하다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 05. 21.수집 2026. 05. 21.출처 타입 YOUTUBE
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