연구 개발(R&D) 및 기술 성능 분석

새로운 기술과 AI의 발전 방향 (2/2)

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테스트 시간 컴퓨팅 (TTC)

74.4%

IMO 문제 해결률

TTC 적용 전:
9.3%
TTC 적용 후:
74.4%

성능은 극적으로 향상되지만, 비용 증가와 속도 저하라는 단점 존재

AI 비디오 생성기

SORA, Veo 2와 같은 최신 모델의 급격한 발전:

  • 긴 시간 (1분 이상) 비디오 생성
  • 복잡한 물리적 상호작용 표현
  • 일관된 캐릭터와 환경 유지
  • 자연스러운 움직임과 전환
1년 전 대비 가장 큰 발전이 이루어진 영역 중 하나

더 작지만 강력한 모델

175B+
3B
2022년 모델
2024년 모델

Phi-3-mini 3.8B와 같은 작은 모델들이 이전 거대 모델 성능을 추월

크기 1/40
속도 30배+

새로운 추론 접근법

트리 탐색

여러 경로를 병렬적으로 탐색하여 최적의 답변 선택

+30% 성능 향상

반복적 개선

자체 생성 결과를 여러 번 평가하고 수정

+25% 정확도 증가

사고 체인

복잡한 문제를 작은 단계로 분해하여 해결

수학적 추론 향상

도구 사용

외부 API, 검색 엔진 등 도구를 활용한 능력 강화

실시간 정보 활용

AI 에이전트: 초기 단계의 가능성

AI 에이전트는 자율적으로 계획을 수립하고 목표를 달성하기 위해 행동하는 AI 시스템입니다.

아직 초기 단계로, 복잡한 추론과 신뢰성 문제가 남아있습니다.

현재 가능한 것

  • 정보 검색 및 요약
  • 간단한 자동화 작업
  • 기본적인 의사 결정

아직 어려운 것

  • 장기적 계획 및 추론
  • 고위험 상황 자율 대응
  • 복잡한 협업 작업

기술 발전 방향

더 높은 효율성

적은 데이터와 컴퓨팅으로 더 나은 성능 달성

모듈화

재사용 가능한 모듈 기반 AI 시스템 발전

접근성 확대

더 많은 기기와 환경에서 AI 사용 가능

자기 학습

지속적 개선이 가능한 자기 학습 AI 시스템

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