AI 비디오 물리 왜곡 잡는 '비디오잼' 프레임워크 공개
연구진이 비디오 생성 AI의 동작 및 물리 법칙 오류를 줄여주는 프레임워크 '비디오잼(VideoJAM)'을 발표했다. 외형과 모션을 결합한 표현을 학습하고 추론 시 자체 모션 예측을 가이던스로 활용해 일관성을 크게 높였다. 기존 모델에 바로 적용할 수 있으며 복잡한 움직임 생성에서 소라(Sora) 등을 앞섰다.
연구
주목할 AI 논문, 새 벤치마크와 방법론, 그리고 생물학·의학·소재 등 과학 연구에서 AI가 낸 성과.
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연구진, 비디오 누끼 따기 프레임워크 MatAnyone 공개: 첫 프레임 클릭만으로 정밀 분리
연구진이 고난도 비디오 매팅 프레임워크 MatAnyone을 발표했다. 사용자가 첫 프레임에서 대상 마스크만 지정하면 영역 적응형 메모리 전파를 통해 복잡한 배경에서도 머리카락 등 미세한 경계 디테일을 유지하며 대상을 깔끔하게 분리한다. CVPR 2025에 채택됐다.
예일대, 심전도 사진으로 심부전 위험 예측하는 AI 개발
예일대 의대 연구진이 표준 12유도 심전도(ECG) 이미지를 분석해 향후 심부전 발병 위험을 예측하는 AI 도구를 개발했다. 미국·영국·브라질 등 다양한 임상 데이터에서 정확성을 입증했으며, 증상이 나타나기 전 조기 선별이 가능해질 전망이다.
MS, 원하는 물성 넣으면 신소재 만드는 생성형 AI '매터젠' 오픈소스 공개
마이크로소프트가 네이처를 통해 원하는 물성 조건을 입력하면 신소재 구조를 직접 생성하는 확산 모델 '매터젠(MatterGen)'을 발표하고 MIT 라이선스로 오픈소스 공개했다. 기존 데이터 스크리닝을 넘어 새 구조를 탐색하며, 중국과학원과의 협업으로 신소재 'TaCr2O6'의 실제 실험실 합성까지 검증을 마쳤다.
디퓨전 모델 추론 스케일링 연구: 노이즈 탐색으로 이미지 생성 품질 대폭 개선
디퓨전 모델의 추론 연산 스케일링을 다룬 연구가 arXiv에 공개되었습니다. 기존 노이즈 제거 단계를 늘리는 방식의 한계를 넘어 검증기와 탐색 알고리즘으로 최적의 노이즈를 찾아냄으로써, 추론 연산량 증가가 뚜렷한 생성 품질 향상으로 이어지도록 했습니다.
케라스 창시자 프랑수아 숄레, 새 AI 연구소 'Ndea' 설립
케라스(Keras) 창시자 프랑수아 숄레가 재피어 공동 창업자 마이크 눕과 손잡고 새 AI 연구소 Ndea를 설립했다. Ndea는 모델 크기만 키우는 기존 방식을 벗어나, 딥러닝과 프로그램 합성을 결합해 인간처럼 효율적으로 학습하고 추론하는 새로운 AGI 경로를 개척할 계획이다.
AI로 만든 인공 단백질 해독제, 뱀독 맞은 쥐 100% 살렸다
데이비드 베이커 교수 연구팀은 딥러닝으로 치명적인 뱀독을 무력화하는 단백질을 설계했다고 네이처에 발표했다. 코브라 신경독을 표적한 이 인공 분자는 동물실험에서 최대 100% 생존율을 보였다. 동물 혈청보다 미생물로 저렴하게 생산할 수 있지만, 복합 독소 전체를 막지는 못해 당분간 기존 혈청의 보조제로 쓰일 예정이다.
사카나 AI, 실시간 가중치 조절 시스템 'Transformer²' 공개
사카나 AI가 작업 환경에 맞춰 모델 가중치를 실시간으로 재구성하는 Transformer² 프레임워크를 발표했다. 특이값 미세조정과 강화학습을 결합해 LoRA보다 적은 매개변수로 수학과 코딩 전반에서 더 뛰어난 성능을 보였다.
넷플릭스, 영상 AI 모션 제어하는 '고 위드 더 플로우' 공개
넷플릭스와 아이라인 연구팀이 비디오 확산 모델의 움직임을 정밀 제어하는 'Go with the Flow'를 발표했다. 모델 구조를 바꾸지 않고 광학 흐름 기반 노이즈 변형만으로 카메라 워크와 객체 움직임을 화질 저하 없이 제어할 수 있다.
구글 딥마인드, 전 소라 리드 영입해 '세계 모델' 전담팀 신설
전 오픈AI 소라 공동 책임자 팀 브룩스가 구글 딥마인드에서 물리 세계를 시뮬레이션하는 대규모 AI 모델 전담팀을 신설하고 채용을 시작했다. 제미나이, 베오, 지니 팀과 협력해 로봇 시뮬레이션 및 실시간 생성 환경을 구축하며 AGI 경로를 개척한다는 계획이다.
메타, 생성형 AI로 추천 시스템 개편: 사용자 의도 예측 연구 공개
메타 연구진이 생성형 검색을 활용해 사용자 의도를 정밀하게 예측하는 신규 연구 논문 2편을 공개했다. 기존 임베딩 검색 대신 시퀀스 예측 방식을 도입한 LIGER와 LLM으로 취향을 분석하는 Mender를 통해 대규모 추천 피드의 연산 비용을 줄이고 콜드 스타트 문제를 완화한다.
신규 아키텍처 '타이탄스' 공개, 200만 토큰 이상 문맥과 장기 기억 지원
연구진이 새로운 모델 아키텍처 'Titans'를 arXiv에 공개했다. 어텐션을 단기 기억으로, 테스트 시점에 학습하는 신경망을 장기 기억으로 결합해 빠른 훈련과 추론 속도를 유지하면서 200만 토큰 이상의 컨텍스트를 지원한다.
Ilya Sutskever의 경고: 인터넷 데이터 정점 도달, 사전 학습 시대 끝난다
전 OpenAI 최고과학자 Ilya Sutskever가 NeurIPS 무대에 올라 AI가 '데이터 정점'에 도달했다고 밝혔습니다. 그는 웹 데이터를 유한한 화석 연료에 비유하며 기존 방식의 사전 학습은 끝날 수밖에 없다고 지적했습니다. 앞으로의 돌파구는 방대한 데이터 수집이 아닌 심층 추론과 자율적 에이전트 능력에 달려 있다고 강조했습니다.
앤트로픽, 멀티모달 탈옥 기법 'Best-of-N' 연구 공개
앤트로픽은 새로운 공동 연구 'Best-of-N Jailbreaking'을 발표했다. 연구진은 텍스트, 시각, 오디오 전반에 걸쳐 첨단 AI 모델의 안전장치를 우회할 수 있는 단순하고 범용적인 탈옥 기법을 발견했다고 밝혔다.
앤트로픽, 프라이버시 보호하며 AI 실사용 패턴 분석하는 '클리오' 공개
앤트로픽이 이용자 프라이버시를 침해하지 않고 실사용 대화를 분석하는 시스템 '클리오'를 발표했다. 클로드가 직접 대화에서 민감한 정보를 배제하고 주제별로 군집화해, 분석가는 익명화된 거시 트렌드만 확인한다. 개인정보를 들여다보지 않으면서도 조직적 악용을 탐지하고 안전성을 높이는 것이 핵심이다.
IBM, 광학 CPO 기술 돌파구 마련…AI 모델 훈련 5배 단축
IBM이 데이터센터 내 구리 배선을 빛으로 대체하는 차세대 CPO(공동 패키징 광학) 기술 연구 성과를 공개했다. 최초로 공개된 폴리머 광도파로 프로토타입을 통해 대규모 언어 모델 훈련 속도를 최대 5배 높이고 전력 소모를 5분의 1로 줄일 수 있으며, 제조 스트레스 테스트도 통과했다.
사카나 AI, 트랜스포머용 범용 메모리 모델 공개…선택적 망각으로 효율 극대화
사카나 AI는 인간의 기억 메커니즘을 모방해 불필요한 토큰을 능동적으로 잊는 '신경 주의집중 메모리 모델(NAMM)'을 발표했다. 진화 알고리즘으로 최적화되어 메모리 사용량을 줄이면서 장문 추론 성능을 높이며, 추가 학습 없이 비전과 강화학습 모델로도 제로샷 전이가 가능하다.
엔비디아와 메릴랜드대, 자유 시점 비디오 스트리밍 모델 'QUEEN' 공개
엔비디아 리서치와 메릴랜드 대학이 자유 시점 3D 비디오 스트리밍을 지원하는 AI 모델 'QUEEN'을 발표했다. 정적 영역을 재사용해 초당 약 350프레임 속도로 렌더링하며, 경기 중계나 로봇 원격 조작에 유용하다. 코드는 곧 오픈소스로 공개될 예정이다.
디퓨전 모델 추격하는 'TARFlow' 공개: 트랜스포머 기반 정규화 흐름의 부활
연구진이 트랜스포머 구조를 결합한 확장형 정규화 흐름 모델 'TARFlow'를 공개했다. 완전 가역적 구조와 엄밀한 최대우도 학습을 유지하면서, 고해상도 이미지와 비디오 생성에서 디퓨전 모델에 필적하는 품질을 달성했다.
구글, 30년 난제 해결한 양자 칩 '윌로우' 공개
구글이 차세대 양자 칩 윌로우(Willow)를 발표했다. 큐비트를 늘릴수록 오류율이 줄어드는 '임계값 이하' 양자 오류 정정을 달성해 30년 숙원을 풀었으며, 최신 슈퍼컴퓨터가 10의 25제곱년 걸릴 연산을 5분 이내에 처리했다. 대규모 상용 양자 컴퓨터 구현의 결정적 이정표다.