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Andrew Ng은 LLM이 범용적이지만 인간 수준의 일반 지능(AGI)에는 아직 미치지 못하며, 현재의 발전은 데이터 중심의 점진적인 개선 과정임을 강조했다. 웹 데이터를 모두 활용한 이후에는 특정 도메인(의료, 금융 등)의 데이터를 정제하거나 RL 환경을 구축하는 수동적인 노력이 필수적이다. 인간은 적은 피드백으로도 광범위하게 일반화할 수 있는 반면, 현재의 모델은 토큰화된 입력에 의존하는 한계가 있어 향후 수년간의 고된 작업이 필요할 것으로 전망했다.
Runway는 실시간 제어가 가능한 비디오 생성 모델인 GWM-1(General World Models) 제품군을 공개했다. 기존 확산 모델과 달리 프레임 단위로 생성하는 자기회귀(Autoregressive) 방식을 채택하여 사용자 입력에 즉각 반응하며, 카메라 시점이 변해도 객체의 위치와 기하학적 구조가 유지되는 일관성을 보여준다. GWM Worlds(환경 시뮬레이션), GWM Robotics(로봇 학습용 합성 데이터), GWM Avatars(대화형 캐릭터)로 구성되어 엔터테인먼트를 넘어 산업적 활용을 목표로 한다.
Disney와 OpenAI는 3년간의 독점 라이선스 계약을 체결하여 Sora 앱에서 미키 마우스, 다스 베이더 등 200여 개의 캐릭터를 활용한 30초 분량의 영상을 생성할 수 있게 했다. Disney는 OpenAI에 10억 달러(약 1.4조 원)를 투자하고 ChatGPT를 전사적으로 도입하며, 생성된 사용자 콘텐츠 중 일부를 Disney+에서 스트리밍할 계획이다. 이는 저작권 분쟁 속에서 콘텐츠 기업이 AI 기술을 수익화하고 관객층을 유지하려는 전략적 선택으로 분석된다.
OpenAI는 GPT-5.2 Pro, Thinking, Instant 모델을 출시하며 추론 벤치마크에서 압도적인 성능을 기록했다. GPT-5.2 Pro는 추론 수준을 5단계로 조절할 수 있으며, ARC-AGI-1 벤치마크에서 90.5%를 기록해 최초로 90% 벽을 넘었다. 특히 1년 전 동일 성능을 내는 데 들었던 비용 대비 약 390배의 비용 효율성을 달성하여, 수천 개의 에이전트를 동시에 실행하는 추론 집약적 작업의 경제적 타당성을 확보했다.
에든버러 대학교 연구진은 단 32개의 샘플만으로 LLM에 새로운 데이터 유형(천문 이미지, 분자 구조 등)을 통합하는 SEMI(Sample-Efficient Modality Integration) 기법을 개발했다. 이 방식은 기존의 고정된 프로젝터 대신 LoRA 어댑터를 동적으로 생성하는 네트워크를 사용하여, 데이터가 부족한 전문 분야에서도 LLM의 지식을 활용할 수 있게 한다. 실험 결과 천문 이미지 캡셔닝 등에서 기존 방식보다 2배 이상의 성능 향상을 보였다.
기술
- GPT-5.2
- Sora
- GWM-1
- SEMI
- LoRA
- Nvidia NeMo
활용 사례
- 로봇 학습용 합성 데이터 생성
- 사용자 맞춤형 캐릭터 영상 제작
- 복잡한 수학 및 코딩 문제 해결
- 전문 도메인 데이터의 멀티모달 통합
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원문 발행 2025. 12. 17.수집 2026. 03. 06.출처 타입 RSS
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