3D 모델 뼈대 자동 추정하는 'Skin Tokens': 게와 갑충까지 한 번에 리깅
3D 모델의 골격과 스키닝 가중치를 자동 예측하는 기술 'SkinTokens'와 프레임워크 'TokenRig'가 공개됐다. 인간 외에도 조류, 게, 갑충 등 복잡한 비인간 캐릭터까지 처리하며 스키닝 정확도를 최대 133% 끌어올렸다. 정적 3D 모델을 움직이게 만드는 핵심 병목을 뚫어냈다는 평가다.
연구
주목할 AI 논문, 새 벤치마크와 방법론, 그리고 생물학·의학·소재 등 과학 연구에서 AI가 낸 성과.
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구글, AI로 멸종위기종 유전체 해독 지원: 13종 데이터 전면 공개
구글은 AI 분석 도구를 지원해 멸종위기종의 유전 정보를 보존하는 프로젝트를 공개했다. 척추동물 게놈 프로젝트와 협력해 13종의 유전체 지도를 완성해 무상 공개했으며, 지원을 확대해 150종을 추가 분석함으로써 생물 다양성 보존을 도울 계획이다.
구글 딥마인드, Game Arena에 '마피아'와 '포커' 벤치마크 추가
구글 딥마인드가 캐글 Game Arena 플랫폼에 마피아 게임과 포커 벤치마크를 추가했다고 발표했다. 완전 정보 게임인 체스를 넘어, 불완전 정보 환경에서 AI의 속임수 간파, 자연어 협상 및 위험 관리 능력을 평가한다. 체스 순위에서는 Gemini 3 Pro가 1위를 차지했다.
앤트로픽, 앨런연구소·HHMI와 맞손…바이오 연구에 클로드 도입
앤트로픽이 앨런 연구소 및 하워드 휴스 의학연구소(HHMI)와 생명과학 연구 협력을 발표했다. 연구실 맞춤형 클로드와 멀티 에이전트 시스템을 구축해 멀티모달 데이터 분석과 실험 설계를 지원하며, 수개월 걸리던 수작업 분석 과정을 단 몇 시간으로 단축한다는 목표다.
텐센트, 사물과 상호작용하는 대화형 AI 아바타 'InteractAvatar' 공개
텐센트 연구진은 주변 사물과 자연스럽게 상호작용하는 디지털 아바타 생성 프레임워크 'InteractAvatar'를 발표했다. 단순히 서서 말만 하던 기존 아바타와 달리, 스마트폰을 집거나 헤드폰을 착용하는 등의 복잡한 연속 동작을 정확한 타임스탬프에 맞춰 제어할 수 있다.
인쇄된 팻말 하나로 자율주행차 납치… 보행자 향해 돌진 유도
UC 샌타크루즈 연구진이 현실 속 인쇄 팻말로 자율주행차와 드론을 오작동시키는 공격 기법 'CHAI'를 공개했다. 소프트웨어 침투 없이 카메라 시야에 특정 문구를 노출하는 것만으로 시각 언어 모델이 이를 명령으로 인식했으며, 실제 로봇 차량 시험에서도 성공률 87%를 넘겼다.
Pipio AI 'EditYourself': 말실수 매끄럽게 잘라내고 대사까지 감쪽같이 수정
Pipio AI 등 연구진이 오디오 기반 비디오 편집 프레임워크 'EditYourself'를 공개했다. 영상 속 인물의 발언 내용을 텍스트처럼 고치거나 추가·삭제할 수 있으며, 말더듬을 잘라내도 립싱크를 완벽히 맞춰 자연스럽게 이어 붙인다. 재촬영 부담을 줄여주지만 딥페이크 분별을 더 어렵게 만든다.
베이징대·구글, 학술 논문 도표 자동 생성하는 AI '페이퍼바나나' 공개
베이징대와 구글 클라우드 AI 연구진이 학술 논문용 도표를 자동 생성하는 프레임워크 'PaperBanana'를 공개했다. 검색·기획·스타일·시각화·비평을 맡은 5개 AI 에이전트가 협력해 원문 텍스트를 출판 품질의 다이어그램으로 변환한다. 손으로 그린 도표를 정제하는 데도 뛰어나지만, 복잡한 노드 연결 오류 등은 여전히 한계로 꼽힌다.
앤트로픽 연구: 코딩할 때 AI 의존하면 숙련도 17% 떨어진다
앤트로픽은 초급 소프트웨어 엔지니어를 대상으로 한 실험 결과를 발표했습니다. AI 보조를 사용해 작업한 참가자는 직접 코딩한 참가자보다 직후 퀴즈 점수가 17% 낮았으며, 특히 디버깅 영역에서 격차가 가장 컸습니다. 코드를 단순히 위임하면 학습이 방해받지만, 개념 설명을 요청하며 사용한 이들은 높은 이해도를 유지했습니다.
구글, 1Mb DNA 서열 분석하는 단일 염기 해상도 모델 '알파게놈' 공개
구글 연구팀이 국제 학술지 네이처에 통합 DNA 서열 모델 '알파게놈(AlphaGenome)'을 발표했다. 1Mb 길이 서열을 입력받아 단일 염기 해상도로 11개 양식의 조절 효과를 예측하며, 26개 변이 평가 중 25개에서 최고 성능을 달성해 98%에 달하는 비암호화 유전 변이 해석을 크게 앞당겼다.
ESA 천문학자, AI로 허블 데이터서 미기록 우주 이상 현상 800여 건 발견
유럽우주국(ESA) 연구팀이 개발한 신경망 모델 'AnomalyMatch'가 공개되었다. 허블 아카이브 속 1억 장에 가까운 이미지 조각을 단 이틀 반 만에 분석해, 중력 렌즈와 분류 불가능한 미확인 천체를 포함해 이전까지 기록되지 않은 800여 건의 우주 이상 현상을 찾아냈다.
클로드, 화성 탐사선 경로 짰다… NASA 첫 AI 주행 계획 성공
앤스로픽은 NASA JPL이 화성 탐사선 퍼서비어런스의 약 400미터 주행 경로 계획에 클로드를 활용했다고 밝혔다. 클로드는 지형 이미지를 분석해 전용 언어로 제어 명령을 작성했다. JPL은 경로 계획에 드는 시간을 절반으로 줄일 수 있을 것으로 내다봤다.
구글 딥마인드, 4D 복원 및 추적 모델 D4RT 공개… 속도 최대 300배 향상
구글 딥마인드가 2D 영상에서 3차원 공간과 시간을 동시에 이해하는 4D 모델 'D4RT'를 발표했다. 영상을 전역 시공간 표현으로 압축한 뒤 병렬 쿼리로 필요한 4D 정보를 즉시 추출해 기존보다 최대 300배 빠른 추적 성능을 낸다. 로봇과 AR 기기의 실시간 환경 인식에 핵심 기술이 될 전망이다.
목 근육 떨림 읽어 말문 튼다: 뇌졸중 환자 돕는 웨어러블 ‘AI 목걸이’ 등장
연구진이 네이처 커뮤니케이션즈를 통해 공개한 목걸이형 웨어러블 AI 시스템은 뇌졸중 후 구음장애를 겪는 환자의 미세한 목 근육 진동과 맥박을 감지해 온전한 문장으로 복원한다. 거대언어모델(LLM)을 활용해 단어 오류율 4.2% 수준을 달성했으며, 침습적 뇌 이식 없이 대화를 돕지만 아직 소규모 검증 단계다.
영상 누끼 모델 VideoMaMa: 거친 마스크를 픽셀 단위 매트로 변환
연구진이 영상 확산 모델의 생성 사전지식을 활용해 거친 분할 마스크를 픽셀 단위 알파 매트로 정밀 변환하는 VideoMaMa를 선보였다. 합성 데이터만으로 학습해 뛰어난 실제 영상 일반화 성능을 갖췄으며, 5만 개 규모의 MA-V 데이터셋과 SAM2-Matte도 함께 오픈소스로 공개될 예정이다.
이미지 한 장으로 블렌더 3D 장면 재구성하는 AI 에이전트 'VIGA' 공개
연구진이 2D 이미지를 블렌더에서 편집 가능한 3D 장면 프로그램으로 재구성하는 멀티모달 에이전트 VIGA를 공개했다. 멀티모달 추론과 그래픽스 엔진 루프를 결합해 기본 도형 조립부터 외부 3D 툴 연동까지 지원하며, BlenderBench 테스트에서 기준 모델 대비 124% 이상 향상된 성능을 보였다.
실시간 디지털 휴먼 생성 모델 'FlowAct-R1' 공개: 25fps로 무제한 생성
연구진이 실시간 인터랙티브 디지털 휴먼 생성 모델 'FlowAct-R1'을 공개했다. 스트리밍 자기회귀 구조를 적용해 480p 해상도에서 25fps 실시간 생성과 약 1.5초의 첫 프레임 지연 시간을 달성했다. 자연스러운 동작을 유지하며 무제한 길이의 실시간 방송과 소통이 가능해졌다.
3D 모델 뼈대 자동으로 심는 'RigMo' 공개: 사람부터 동물·선풍기까지 애니메이션화
3D 메시 시퀀스에서 골격과 동작을 자동으로 추론하는 프레임워크 RigMo 논문이 발표됐다. 사람이 일일이 리깅을 라벨링하지 않아도 인간, 동물, 기계류까지 정확한 뼈대를 구성해 움직이게 만든다. 현재 논문이 공개되었으며 코드와 데이터셋도 곧 오픈소스로 제공될 예정이다.
알리바바의 Thinking with Map: 지도 보는 법 배운 AI, 위치 추적 정확도 2.8배↑
알리바바 연구진이 이미지 위치 추정 모델 Thinking with Map을 발표했다. 사람이 지도를 보듯 탐색하는 강화학습과 병렬 테스트 시점 스케일링을 결합해 500m 이내 위치 정확도를 22.1%까지 끌어올렸으며, 지도 검색을 연동한 Gemini-3-Pro보다 2.8배 뛰어난 성능을 보였다.
사카나 AI, 인간 804명 제치고 앳코더 프로그래밍 대회 우승
사카나 AI는 자체 개발한 'ALE-Agent'가 앳코더(AtCoder) 휴리스틱 프로그래밍 대회 AHC058에서 804명의 인간 참가자를 제치고 1위를 차지했다고 밝혔다. 4시간 동안 약 1,300달러 상당의 컴퓨팅 비용을 투입해 다중 모델 추론으로 출제자의 예상을 뛰어넘는 최적화 알고리즘을 스스로 발견했다. AI 에이전트가 실시간 대규모 최적화 프로그래밍 대회에서 우승한 것은 이번이 처음이다.