Amazon Science

Amazon은 에이전트 안전성과 신뢰성 강화를 위해 Lean 기반 형식증명 생태계에 장기적·대규모 재정 지원을 결정했다.

HydroShear는 경로 의존 힘 추적을 통해 연성 센서의 전단력 축적을 재현하고 시뮬레이션 학습한 조작 정책을 별도 수정 없이 실세계에서 평균 93% 성공률로 전이시켰다.

Turnstile은 생성 시점의 정확한 토큰 기록을 포착해 프레임워크 중립적 롤아웃 궤적으로 내보내 RL 훈련에서 토크나이저·템플릿 불일치로 인한 신호 왜곡을 줄인다.

AWS가 4-칩렛 아키텍처와 3nm 공정을 적용한 5세대 프로세서 Graviton5를 출시하며, 이전 세대 대비 코어 수를 2배 늘리고 ML 추론 성능을 35% 개선했다.

Amazon은 물류 센터 운영을 최적화하는 물리적 AI 에이전트 'Project Eluna'를 통해 물리적 환경에서의 AI 활용을 실현하며, AI의 환각을 방지하고 물리 법칙을 준수하게 만드는 4가지 접지(Grounding) 전략을 제시한다.

LLM 에이전트의 의도와 실행 간극을 최소화하는 Simple Strands Agent(SSA) 설계 원칙과 모델별 최적화 전략을 제시한다.

Amazon AGI 그룹이 AI 생성 연구 보고서의 사실 검증을 위해 벤치마크를 능동적으로 수정하는 'Audit-then-score' 평가 프로토콜과 관련 데이터셋을 공개했다.

LLM 아키텍처의 히든 사이즈와 MLP-어텐션 비율을 최적화하여 정확도 손실 없이 추론 처리량을 최대 47% 개선하는 새로운 스케일링 법칙을 제시함.

Amazon Science가 기존의 잘 설계된 프롬프트를 모델별 특성에 맞춰 자동으로 정교하게 개선하는 방법론인 Promptimus를 공개했다.

아마존이 복잡한 물류 네트워크에서 발생하는 수요 변동과 예기치 못한 중단 상황에 대응하기 위해 혼합 정수 최적화와 시나리오 기반 스트레스 테스트를 활용하는 전략을 다룹니다.

Amazon은 사전 학습, 사후 학습, 평가, 프런티어 리스크 관리의 4단계 파이프라인을 통해 책임감 있는 AI(RAI)를 모델 개발 전 과정에 통합하고 있습니다.

아마존과 UIUC 연구진이 멀티턴 대화에서 LLM의 치명적 위험 발생 확률을 통계적으로 인증하는 오픈소스 프레임워크 C3LLM을 발표했다.

아마존 노바 2 라이트 모델을 SFT와 RFT로 미세 조정하여 기존 그래프 신경망(GNN) 수준의 정확도로 11가지 분자 특성을 통합 예측하는 시스템을 구축했다.

아마존은 멀티 에이전트 AI 시스템인 RuleForge를 통해 보안 취약점 탐지 규칙 생성 속도를 336% 가속화하고 오탐률을 67% 줄였습니다.

아마존 연구팀이 LoRA, CFG, CoT 기법을 도입하여 LLM 기반 TTS의 고질적 문제인 억조 전이와 할루시네이션을 해결하고 음성 합성 품질을 획기적으로 개선했다.

AWS 연구진이 저장 데이터 암호화 표준인 AES-XTS의 Arm64 어셈블리 구현을 HOL Light로 수학적 무결성을 증명하고 s2n-bignum 라이브러리에 통합했다.

Amazon Nova 2.0 Lite 모델을 활용한 연구를 통해 LoRA 파인튜닝 시 o_proj 모듈이 효율성과 정확도 사이에서 가장 우수한 균형을 제공함을 확인했다.

Amazon AGI Lab은 강화학습 환경을 통해 AI 에이전트가 복잡한 레거시 시스템의 특이성을 학습하게 함으로써, 시스템 교체 없이도 안정적인 인터페이스를 제공하는 기술을 연구하고 있다.

자율형 AI 에이전트의 확산에 대응하여 인간과 AI의 협업 효율을 극대화하기 위한 '조정(Coordination)' 프레임워크와 상황에 따라 AI 개입 정도를 조절하는 '반응형 가시성' 개념을 제시한다.

머신러닝 이론가들이 AI 에이전트를 활용해 수학적 증명을 자동화하고 연구 워크플로를 혁신하며 직면한 교육 및 피어 리뷰의 과제를 다룹니다.

Amazon과 스탠퍼드 대학의 협력으로 탄생한 오픈소스 자동 추론 도구 cvc5가 AWS 보안 및 에이전트 개발 환경에서 핵심적인 역할을 수행하며 매일 10억 건 이상의 로직 검증을 처리하고 있다.

전 세계 10개 대학 팀이 Amazon Nova Forge를 활용해 보안과 성능을 갖춘 소프트웨어 개발용 AI 에이전트를 구축하고 경쟁하는 2026년 Amazon Nova AI Challenge가 시작됐다.

아마존 사이언스에서 2025년 한 해 동안 가장 주목받은 10개의 연구를 통해 멀티모달 모델, AI 안전성, 클라우드 보안 및 로보틱스 분야의 최신 기술 트렌드를 요약한다.

아마존이 에이전트 AI, Trainium 최적화, 정보 보안 등 혁신적 AI 연구를 수행할 전 세계 8개국 41개 대학의 연구자 63명을 선정하여 자금과 AWS 인프라를 지원한다.