비전 언어 모델 탈옥 연구: 이미지 속 사물을 바꿔 안전장치를 우회하는 네 가지 공격
폴란드 연구자가 공개한 비전 언어 모델 탈옥 연구를 정리했다. 위험한 사물을 바나나로 바꿔 넣거나 기호로 문장을 암호화하는 방식으로 최신 모델의 거부 장치가 어떻게 무력해지는지, 왜 이미지 쪽이 더 허술한지 짚는다.
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AI TOPIC
멀티모달 최신 뉴스와 핵심 해설
멀티모달 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 51편을 최신순으로 모았습니다.
딥마인드 퍼시버(Perceiver) 논문 해설 — 잠재 배열과 크로스 어텐션으로 푼 트랜스포머 이차 병목
딥마인드의 퍼시버는 작은 잠재 배열에 크로스 어텐션으로만 데이터를 흘려보내 트랜스포머의 이차 메모리 병목을 피한다. 이미지·오디오·비디오·점군을 구조 변경 없이 같은 모델로 처리하는 방식을 논문 해설로 정리했다.
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언어모델 평가 방법 총정리: MMLU·챗봇 아레나·LLM 심판과 멀티모달 모델 기초까지
CMU 고급 자연어처리 강의가 언어모델 평가의 역사와 지표, MMLU의 포화, 사람이 직접 투표하는 챗봇 아레나와 LLM 심판의 장단점, 그리고 ViT·CLIP·LLaVA로 이어지는 멀티모달 기초를 한 번에 짚는다.
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오픈 보캐뷸러리 객체 탐지: 이미지-캡션 사전 학습으로 처음 보는 클래스까지 검출하는 방법
바운딩 박스 주석 없이 웹에서 모은 이미지와 캡션 쌍으로 먼저 사전 학습한 뒤 객체 탐지로 전이하는 오픈 보캐뷸러리 방식을 논문 리뷰로 정리했다. 제로샷·약지도 탐지와의 차이, 그리고 평가에 남은 한계까지 짚는다.
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TCL 논문 리뷰: 비전-언어 사전학습에 모달리티 내부 대조와 지역 정보를 더한 이유
각각의 인코더로 정렬하던 방식에서 융합 전에 정렬하는 방식까지, 비전-언어 사전학습의 계보를 짚고 여기에 모달리티 내부 대조 학습과 지역 정보 상호정보량을 더한 TCL 논문을 국내 스터디 세미나 발표로 정리했다.
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CLIP 논문 리뷰: 웹에서 모은 4억 쌍 이미지-텍스트로 배우는 제로샷 이미지 분류의 원리와 한계
오픈AI의 CLIP 논문을 스터디 발표로 정리했다. 라벨 대신 자연어를 감독 신호로 쓰는 발상부터 대조 학습 사전 훈련 구조, 프롬프트 엔지니어링의 효과, 27개 데이터셋 실험 결과와 약점까지 차근히 짚는다.
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젬마 3(Gemma 3) 한국어 성능 테스트: 4B 모델 지능·이미지·툴 호출 검증 결과
구글이 공개한 오픈소스 모델 젬마 3를 4B 크기로 직접 내려받아 한국어 추론, 이미지 판독, 도구 호출까지 세 가지를 시험한 기록이다. 노트북급 모델이 어디까지 쓸 만하고 어디서 막히는지, 실제 실행 결과를 근거로 정리했다.
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플라토닉 표상 가설 정리: 비전 모델과 언어 모델이 같은 세계 표상으로 수렴하는 이유와 근거
MIT 필립 아이솔라 교수가 ICML 포지션 논문 '플라토닉 표상 가설'을 강연으로 풀어냈다. 구조도 데이터도 서로 다른 신경망들이 왜 닮은 내부 표상을 학습하는지, 비전과 언어를 넘나드는 실험 증거와 이 가설이 부딪히는 한계를 함께 정리했다.
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로봇 학습과 트랜스포머: 행동 토큰화와 액션 청킹으로 보는 VLA 모델의 작동 원리
ETH 취리히 로봇 학습 강의가 설명하는 시퀀스 모델링을 정리했다. 관측 한 장면으로 다음 동작을 정하는 반응형 정책의 한계에서 출발해 어텐션과 규모 확장, 시각·언어 결합, 로봇 행동의 토큰화와 액션 청킹까지 이어지는 흐름을 짚는다.
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영상 길이에 맞춰 추론량을 조절하는 비디오 에이전트, 강화학습으로 어떻게 학습시켰나
긴 영상에서 헤매는 비디오 AI를 개선한 연구를 소개한다. 부정확한 시각 도구를 음성 전사와 웹검색으로 보완하고, 합성 질문·답변 데이터와 보상 설계를 통해 영상 길이에 맞춰 추론량을 스스로 조절하도록 학습시킨 과정을 정리했다.
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멀티모달 확산모델 해석 연구: 잡음·분화·붕괴 세 국면과 모달 간 동기화 격차 분석
스탠퍼드 물리·AI 학회 발표에서 두 연구자가 확산모델의 역방향 생성이 잡음·분화·붕괴 세 국면을 지난다는 이론을 멀티모달로 확장하고, 모달 간 동기화 격차를 MNIST 실험으로 확인한 과정을 정리했다.
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음성 AI 기술 정리: 캐스케이드 방식의 한계와 풀 듀플렉스 대화 모델이 바꾸는 것
닐 제기두르가 말하는 음성 AI의 전환점. 음성인식과 텍스트 모델, 음성합성을 이어 붙인 기존 구조의 지연과 정보 손실, 규칙 기반 턴 판정의 한계, 그리고 항상 듣고 항상 말하는 모델의 가능성을 정리했다.
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서울대 의료 AI연구센터 계획 정리: 멀티모달 전주기 진단과 역문제 기반 의료 영상 재구성
서울대학교 AI연구원 선도혁신연구센터 킥오프 발표 정리. 흩어져 있던 의료 데이터를 하나로 묶는 전주기 진단 AI, 역문제 기반 영상 재구성, 환각 문제 해결까지 5년과 10년을 내다본 계획을 짚어본다.
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AI 네이티브 소프트웨어란 무엇인가 — 에이전트 다음 단계를 80년 컴퓨팅 역사에서 읽는 법
1945년 배너바 부시의 에세이부터 1987년 애플 지식 항해자 영상까지, 80년 컴퓨팅 역사를 되짚어 지금의 AI 에이전트 다음에 올 'AI 네이티브 소프트웨어'가 어떤 모습일지 짚어본 발표를 정리했다.
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vLLM-Omni로 만든 서비스형 영상 생성 — 레드햇이 공개한 멀티모달 추론 스택 실험기
레드햇 엔지니어들이 파이토치 콘퍼런스에서 vLLM-Omni와 오픈웨이트 영상 모델 LTX-2로 서비스형 영상 생성 스택을 만든 경험을 공개했다. 무엇이 동작했고 무엇이 아직 부족한지 솔직하게 짚는다.
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CLIP 원리와 제로샷 분류: 버클리 CS 198-126 강의로 이해하는 멀티모달 표현 학습
이미지와 캡션을 같은 잠재 공간에 맞추는 CLIP의 대조 학습 방식, 미세조정 없이 분류가 되는 제로샷 예측의 원리, 그리고 사진으로 배운 모델이 스케치 앞에서 무너지는 분포 변화 문제를 버클리 학부 강의로 정리했다.
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2026 생성형 AI 트렌드 10가지, 영상 생성부터 에이전트·도메인 특화·전력 효율까지
2026년 생성형 AI가 어디로 갈지 열 가지 흐름으로 정리했다. 영상 제작의 주류화, 멀티모달과 자율 에이전트, 산업별 특화 모델, 책임 있는 AI의 실행, 투자 대비 성과와 전력 효율이 핵심으로 꼽혔다.
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클로드 디자인 구조 분석: 버티컬 AI 에이전트를 만드는 여섯 가지 설계 패턴과 적용법
클로드 디자인이 좋은 결과를 내는 이유를 사용법이 아니라 구조에서 찾아, 컨텍스트 그라운딩과 구조화된 메모리부터 멀티모달 입력과 셀프 QA 루프, 핸드오프까지 여섯 가지 에이전트 설계 패턴으로 정리했다.
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LLM 벡터 표현 쉽게 이해하기: 문장 단위 임베딩과 멀티모달 정렬이 번역을 바꾸는 방식
영어 중심으로 학습된 대형 언어 모델은 언어마다 문법 정보가 실리는 위치가 달라 직역에 약하다. 문장 전체를 벡터 하나에 담는 접근과 이미지를 기준으로 삼는 멀티모달 정렬이 번역·이미지 생성에 주는 이점을 정리했다.
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플라톤적 표현 가설 정리: 서로 다른 LLM이 같은 벡터 공간으로 수렴한다는 주장
만든 회사도 학습 데이터도 다른 AI 모델들이 규모가 커질수록 비슷한 표현 공간으로 수렴한다는 가설을 다뤘다. 플라톤의 생각과 이어지는 근거 네 가지, 그렇게 되는 이유에 대한 설명, 그리고 실무적 함의를 정리했다.
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멀티모달 LLM 작동 원리 정리: ViT와 CLIP부터 플라밍고, Q-Former, 오디오 이해까지
언어 모델이 사진과 영상, 소리를 이해하게 된 과정을 비전 트랜스포머와 CLIP, 플라밍고와 Q-Former, 오디오 모델까지 따라가며 모달리티마다 반복되는 세 단계 설계로 정리했다.
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엔비디아 코스모스 3 아키텍처 분석 - 옴니모델과 Mixture of Transformers 정리
엔비디아가 GTC에서 공개한 코스모스 3를 AI 연구자 두 명이 기술 보고서를 놓고 직접 뜯어봤다. 리즈너와 제너레이터로 나뉜 실제 구조, 로봇 공통 액션 스페이스, 옴니모델의 계보와 한계까지 정리했다.
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메타 퍼셉션 언어 모델(PLM) 분석: 폐쇄형 증류 없이 만든 개방형 비전 언어 모델의 학습법
메타가 폐쇄형 모델의 출력에 전혀 기대지 않고 처음부터 만든 비전 언어 모델 PLM을 살펴본다. 라마 3과 퍼셉션 인코더를 잇는 구조, 워밍업부터 고해상도 미세조정까지 3단계 학습법, 사람이 주석한 1400만 샘플의 역할을 정리했다.
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음성 LLM 구조 해설 — 스피치 인코더·언어모델·보코더로 만드는 엔드투엔드 음성 AI
음성인식과 언어모델, 음성합성을 이어 붙이는 캐스케이드 방식 대신 통째로 학습하는 음성 LLM의 구조를 뜯어본다. 정보 손실·오류 전파·지연이라는 세 가지 약점과 스피치 인코더·보코더의 역할, 길이 압축 문제까지 짚었다.
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CLIP 원리 쉽게 정리 — 이미지·텍스트 임베딩과 대조 학습, 제로샷 분류가 되는 이유
이미지 인코더와 텍스트 인코더를 같은 임베딩 공간에 맞추는 CLIP의 대조 학습 방식과, 학습 때 본 적 없는 데이터도 분류해내는 제로샷 추론의 원리, 그리고 선형 프로브의 쓰임새까지 차근차근 정리했습니다.
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미니맥스 M3 오픈 웨이트 공개와 추론 최적화 — 커널·KV 캐시·에이전트 워크로드의 현실
미니맥스 RL 연구 총괄과 투게더 AI 커널 담당 임원이 오픈 웨이트 모델 M3의 학습과 서빙을 함께 설명했다. 멀티모달 사전학습, 희소 어텐션, 커널 벤치마크, 에이전트 워크로드가 바꾼 추론 스택이 주제다.
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OViP 논문 리뷰: 비전 언어 모델의 환각을 온라인 선호 학습으로 줄이는 방법과 한계
이미지에 없는 사물을 설명하는 비전 언어 모델의 환각을 줄이려는 OViP 논문 발표를 정리했다. 학습 중 부정 이미지를 직접 생성해 쓰는 구조와, 환각만 잡다 일반 성능을 놓친 기존 기법의 문제를 함께 짚는다.
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VideoChat3 논문 정리: 40억 파라미터 오픈소스 영상 AI가 실시간 이해를 푸는 법
난징대 등이 공개한 VideoChat3는 파라미터 40억 개로 영상 구간 찾기에서 대형 상용 모델을 앞섰다. 프레임 16배 압축과 침묵·대기·응답 3단 판단, 학습 데이터까지 전부 공개한 전략과 한계를 함께 정리했다.
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VLM 비전 언어 모델이란 - 기존 AI와 차이, 사전학습과 파인튜닝, 활용 분야
VLM은 갑자기 등장한 기술이 아니다. 따로 발전해온 컴퓨터 비전과 자연어 처리를 왜 이제야 합치게 됐는지, 어디에 먼저 쓰일지 서울대 AI 박사의 설명으로 정리했다.
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ImageBind 논문 리뷰: 이미지·텍스트·소리·깊이·열·센서를 하나의 임베딩 공간으로
메타 AI의 ImageBind는 이미지를 축으로 텍스트·오디오·깊이·열화상·IMU 등 6개 감각을 하나의 임베딩 공간에 묶는다. 짝지어진 데이터 없이도 감각끼리 연결되는 '창발' 능력과 그 원리를 한국어로 풀었다.
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피지컬 AI(Physical AI)가 다음 플랫폼 전환인 이유 — 엔코드 창업자 에릭 랜도 인터뷰
입자물리학자에서 퀀트를 거쳐 엔코드를 창업한 에릭 랜도가 Y Combinator 대담에서 멀티모달 데이터, 로봇·자율주행·제조로 확장되는 피지컬 AI, 제품시장적합성, 그리고 창업의 부침에 대해 이야기한 내용을 정리했다.
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우버이츠 멀티모달 AI 에이전트 평가(Eval) 설계: 라우터·자동튜닝·폐루프 실전
우버이츠 컴퓨터비전팀이 공개한 이미지 향상 AI 에이전트의 평가 설계. 라우터·QA 게이트·드리프트 자동튜닝으로 사람 개입 없이 스스로 교정하는 폐루프를 실전 사례로 짚는다.
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InternVL 논문 리뷰: 60억 파라미터 비전 인코더와 QLLaMA 미들웨어로 멀티모달 정렬을 다시 설계하다
CVPR 2024 구두 발표 논문 InternVL은 비전 인코더를 60억 파라미터로 키우고 언어 미들웨어를 끼워 넣었다. 기존 경량 연결층의 한계와 3단계 학습, 스위스 아미 나이프식 조합 구조를 정리했다.
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풀 듀플렉스 음성 AI란 무엇인가: 오픈소스 모시와 GPT 라이브가 바꾼 대화 모델링 방식
음성인식과 합성을 이어 붙인 기존 비서와 달리, 새 음성 AI는 듣기와 말하기를 동시에 한다. 오픈소스 모시를 만든 닐 제기두르의 설명을 따라 풀 듀플렉스 구조와 속마음 텍스트 스트림, 그리고 남은 과제를 짚었다.
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소형 텍스트 LLM을 비전 언어모델로 바꾸는 법: Q-Former와 LoRA로 이미지 이해 붙이기
1억 3500만 파라미터 텍스트 모델에 사전학습 ViT와 Q-Former, LoRA를 붙여 이미지를 이해하게 만드는 과정을 단계별로 정리했다. 캡션 5만 장과 몇 시간 학습, 50센트 남짓한 비용으로 시각 능력을 얻는 방법이다.
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영상 AI 메모리 계층: TwelveLabs가 말하는 컨텍스트 그래프와 영상 이해
AI 엔지니어 콘퍼런스 강연 정리. 영상을 프레임 더미가 아니라 시공간 볼륨으로 보고, 단순 검색을 넘어 기억(메모리)을 갖춘 영상 이해 시스템을 만드는 다섯 가지 원칙과 컨텍스트 그래프, 그리고 TwelveLabs의 실제 데모를 소개한다.
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생성 AI 모델 평가의 어려움: 벤치마크 한계와 LLM 심판 방식을 딥마인드 연구자에게 듣다
구글 딥마인드의 아이다 네마트자데가 멀티모달 모델 평가를 이야기한다. 벤치마크가 정말 그 능력을 재는지 검증하는 연구가 빠져 있고, 모델이 모델을 채점하는 방식도 과제에 따라 신뢰도가 갈린다고 짚는다.
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구글 인터랙션 API 정식 출시 정리: 제미나이 모델·에이전트를 단일 API로 호출하기
구글이 제미나이 모델과 에이전트를 하나로 묶은 인터랙션 API를 정식 출시했다. 상태를 기억하는 호출 방식, 이전 상호작용 ID로 이미지를 이어서 편집하는 데모, 코딩 에이전트용 스킬까지 정리했다.
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제미나이 옴니 플래시 API: 대화형 동영상 편집·멀티모달·월드모델 총정리
구글이 넓게 공개한 제미나이 옴니 플래시의 네 가지 강점과 인터랙션 API 사용법을 실제 데모로 정리했다. 대화형 편집, 멀티모달 입력, 물리 시뮬레이션, 영상 속 텍스트까지 살펴본다.
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비전 언어 모델 VLM 입문: CLIP·공동 임베딩·멀티모달 LLM 이해하기
글과 이미지를 하나의 공동 임베딩 공간에서 다루는 비전 언어 모델(VLM)의 기본 원리를 CLIP, 인코더 구성, 초기·후기·교차어텐션 융합, VLA·VLP 응용까지 정리했다.
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DeepSeek 비전 논문 해설: 바운딩 박스·점으로 시각 추론하는 멀티모달 모델
공개 4시간 만에 내려간 DeepSeek의 멀티모달 논문 'Thinking with Visual Primitives' 해설. 바운딩 박스와 점으로 이미지를 직접 가리키며 추론해 미로·경로 추적 벤치마크에서 비공개 모델을 앞선 방식을 정리했다.
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파이토치로 비전-언어 모델(PaliGemma) 밑바닥부터 구현: 전체 해설
구글의 비전-언어 모델 PaliGemma를 파이토치로 처음부터 구현하는 심층 강의. 비전 트랜스포머와 대조 학습(CLIP·SigLIP), 이미지·텍스트 임베딩 결합, KV 캐시, 회전 위치 인코딩, 정규화까지 개념과 코드로 설명한다.
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사용자용 AI 앱 만들기: 컨텍스트·멀티모달·온디바이스 모델 실전 가이드
NDC 코펜하겐 2026 강연에서 마이크로소프트 제럴드 베르슬라위스가 텍스트·음성·이미지로 동작하는 음식 알레르기 도우미 앱을 예로, 앱에 AI를 통합하는 방법과 원칙을 정리했다.
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멀티모달 융합 완전정리: MIT 강의로 보는 상호작용·저랭크·게이트 융합
MIT 멀티모달 강의를 바탕으로 여러 모달리티를 합치는 융합 기법을 정리한다. 중복·고유·시너지 상호작용부터 곱셈 융합, 저랭크 근사, 게이트 융합까지 다룬다.
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Alexa+ 생성형·에이전트 AI: 다국어 음성·자율 작업·개인화 기술 해설
아마존 Alexa+가 생성형 AI와 에이전트형 AI를 결합해 어떻게 다단계 작업을 스스로 처리하는지, 다국어 음성 인식·능동 제안·장기기억 개인화의 기술적 배경을 정리했다.
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비디오 객체 분할(VOS)의 진화 — 언어로 객체를 찾는 ReferFormer·VISA·BRS-HQ 정리
고려대 김성범 교수 연구실 세미나가 비디오 객체 분할(VOS)이 마스크 입력에서 자연어 입력으로, 다시 추론 기반으로 발전한 흐름을 ReferFormer·VISA·BRS-HQ 세 논문으로 짚는다.
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벡터 데이터베이스 통합 전략: 자동 임베딩과 멀티모달로 동기화 비용 줄이기
운영 DB와 별도 벡터 DB를 동기화하는 글루 코드는 지연·비용·보안 부담을 키운다. 데이터와 임베딩을 한 문서에 두는 통합 접근과 자동 임베딩·멀티모달 검색을 정리했다.
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LLM 대규모 언어 모델이란? 초보자를 위한 쉬운 개념 설명
LLM(대규모 언어 모델)을 “도서관의 모든 책을 읽은 수석 연구원”에 비유해 쉽게 풀어낸 입문 강의를 정리했다. AI 모델과의 차이, 멀티모달 능력까지 한눈에.
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구글 AI 검색 대전환: 쿼리 팬아웃·멀티모달·개인화가 바꾸는 검색의 미래
구글 검색·정보 총괄 책임자가 설명하는 AI 검색 전환. 새 검색창, 쿼리 팬아웃, 멀티모달, 개인 인텔리전스, 에이전트형 검색까지 무엇이 어떻게 달라지는지 정리했다.
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월드 모델이란? LLM의 한계와 AI가 물리 세계를 배우는 방법
텍스트만 학습한 LLM이 물리 세계를 제대로 이해하지 못하는 이유와, 시뮬레이션으로 세상을 배우는 '월드 모델'의 구조·역사·최신 흐름을 쉽게 정리했다.
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IBM 2026 AI 전망: 슈퍼 에이전트, 오픈소스 한계, 컴퓨트 부족, 멀티모달 정리
IBM 'Mixture of Experts' 연말 특집 — 슈퍼 에이전트와 '정문' 경쟁, 오픈소스의 패키징 한계, 구조적 컴퓨트 부족, 모듈형 멀티모달까지 2026 AI 전망을 정리했다.
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