AI 추론부터 월드 모델까지: 최신 AI 기술 완벽 가이드

핵심 요약

추론의 미래: 추론 속도가 단순한 비용 지렛대가 아닌 AI의 핵심 능력으로 진화 중
추측 디코딩의 혁신: 작은 모델의 예측 능력을 활용해 큰 모델의 처리 속도를 획기적으로 향상
월드 모델의 가능성: 로봇과 AI 에이전트의 의사결정을 위한 내부 세계 모델 구축의 중요성 대두
데이터 효율성 혁명: 컴퓨팅이 충분하면 정규화와 앙상블로 5배의 데이터 효율성 달성 가능
AI 연구의 새로운 방향: 기존 머신러닝 기법들의 재해석과 조합이 현대 AI의 한계 극복의 열쇠

추론이 AI의 핵심 역량으로 부상하다

최근 AI 분야에서 가장 주목받는 변화 중 하나는 추론(inference)의 위상 변화 입니다. 과거에는 추론을 단순한 비용 문제로만 봤다면, 이제는 AI 시스템의 근본적인 능력 으로 인식되고 있습니다. 이러한 변화가 왜 중요할까요?

AI 모델이 점점 더 복잡한 문제를 풀어야 할수록, 생각하는 시간이 많을수록 더 나은 답을 낼 수 있다 는 점이 밝혀지고 있기 때문입니다. OpenAI의 O1 모델이 보여준 추론 능력의 비약적 향상이 좋은 예입니다. 초당 토큰 생성 속도(throughput)가 곧 제공할 수 있는 최고 수준의 지능과 정확히 일치한다는 점에서, 추론 최적화는 단순한 성능 개선을 넘어 AI의 능력 자체를 결정 하게 됩니다.

예를 들어 현재 Claude의 대규모 사용자 기반을 서비스하려면 수조 개의 토큰이 필요합니다. 이 정도 규모에서는 추론 비용이 학습 비용을 훨씬 초과합니다. 더욱 흥미로운 점은 강화학습(RL) 연산이 사전학습의 연산 요구사항을 이미 초과했다는 사실입니다. 이는 추론을 어떻게 최적화하느냐가 앞으로의 AI 성능을 크게 좌우 할 것임을 의미합니다.

미래를 상상해보면, 20,000개의 B200 GPU로 이루어진 거대한 데이터센터 전체가 리만 가설 풀이 같은 단일 문제에만 집중하는 모습이 그려집니다. 이것이 바로 추론 최적화가 추구하는 궁극의 목표입니다. 각 단위 시간당 더 많은 사고를 수행할 수 있다면, 더 깊고 정교한 추론이 가능 해지기 때문입니다.

추측 디코딩: 작은 모델로 큰 모델을 가속화하다

추론 속도를 높이는 가장 실용적인 방법 중 하나가 바로 추측 디코딩(speculative decoding) 입니다. 이 기법은 컴퓨터 과학의 깊은 아이디어를 AI에 적용한 것입니다.

기본 원리: 빠른 예측과 검증의 비대칭성

추측 디코딩의 핵심은 간단하지만 강력합니다. 생성하는 것보다 검증하는 것이 훨씬 빠르다 는 트랜스포머 아키텍처의 특성을 활용합니다.

구체적으로 설명하면:

드래프트 모델(작은 모델): 빠르게 여러 토큰을 생성합니다. 한 번의 순전파로 하나의 토큰만 생성할 수 있는 자기회귀 방식이므로, 여러 토큰을 생성하려면 여러 번의 순전파가 필요합니다.
타겟 모델(큰 모델): 드래프트 모델이 제안한 토큰들을 한 번의 순전파로 검증합니다. 트랜스포머는 시퀀스의 여러 위치에 대한 확률을 병렬로 계산할 수 있기 때문입니다.

이 과정에서 핵심적인 비대칭성이 발생합니다. 큰 모델은 드래프트 모델의 각 제안 토큰이 자신도 생성했을 가능성이 충분히 높으면 수용하고, 그렇지 않으면 거부합니다. 놀랍게도, 토큰을 거부하는 지점에서 우리는 추가 순전파 없이 보너스 토큰을 무료로 샘플링 할 수 있습니다. 이는 이미 계산된 확률 분포를 활용하는 것이기 때문입니다.

순차적 의존성의 한계

일반적인 추측 디코딩의 큰 병목은 순차적 의존성 입니다. T 라운드의 드래프팅은 검증 전에 완료되어야 하고, T+1 라운드의 드래프팅은 이전 라운드의 검증 결과를 알아야만 시작할 수 있습니다. 왜냐하면 검증 결과가 다음 라운드의 접두사(prefix)가 되기 때문입니다.

이 순차적 의존성을 극복하기 위해 등장한 것이 바로 SSD(Synchronous Speculative Decoding) 입니다.

SSD: 드래프팅과 검증의 병렬화

SSD의 핵심 아이디어는 놀랍도록 간단합니다. 드래프팅과 검증을 동시에 수행 하는 것입니다. 이를 위해서는 다음과 같은 과정이 필요합니다:

예측적 드래프팅: 드래프트 모델이 가장 가능성 높은 검증 결과를 즉시 예측합니다. 큰 모델이 검증하는 동안, 드래프트 모델은 그 검증이 성공할 것으로 예상되는 경우에 대비해 다음 라운드의 초안을 미리 준비합니다.
버퍼링 메커니즘: 예측이 정확하다면, 큰 모델이 다음 초안을 요청할 때 즉시 준비되어 있습니다. 예측이 틀렸다면, 백업 전략이 작동합니다.
보너스 토큰의 활용: 검증 중 생성된 보너스 토큰들을 활용하여 추가적인 속도 향상을 달성합니다.

SSD의 주요 난제는 검증 결과를 정확하게 예측하는 것 입니다. 하지만 흥미롭게도, 드래프트 모델이 여러 추측을 할 수 있다면 80-90%의 정확도로 예측할 수 있음이 밝혀졌습니다. 이는 어휘 크기가 수만에서 수십만 개 규모이기 때문에 놀라운 결과입니다.

실제 성능 결과를 보면, 기준 추측 디코딩과 가장 빠른 추론 엔진인 SGLang을 모두 능가하며, Llama 370B를 4개의 H100 GPU에서 초당 300개 토큰으로 처리할 수 있습니다. 이는 처리량 측면에서 두 가지 이점을 동시에 제공하는 유일한 방법입니다.

로봇 제어와 모델 예측 제어: 확산 모델의 새로운 영역

AI 기술이 물리적 세계와 상호작용하기 시작하면서, 모델 예측 제어(Model Predictive Control, MPC) 가 새로운 주목을 받고 있습니다. 최근 확산 모델이 이 분야에 혁신적 변화를 가져오고 있습니다.

MPC의 기본 개념

모델 예측 제어는 다음과 같은 세 가지 핵심 요소로 구성됩니다:

동적 모델(월드 모델): 현재 상태와 행동이 주어졌을 때 다음 상태를 예측합니다.
행동 제안 메커니즘: 미래에 취할 수 있는 행동들을 제안합니다.
플래닝 알고리즘: 목표 함수를 최대화하는 행동을 선택합니다.

MPC의 가장 큰 장점은 테스트 시점에서 새로운 보상 함수에 적응 할 수 있다는 점입니다. 이는 행동 복제(behavioral cloning)의 한계를 극복합니다. 또한 동적 모델이 정책보다 배우기 쉽고 일반화가 잘되며, 새로운 동역학에도 쉽게 적응할 수 있습니다.

D-MPC: 확산 모델이 만드는 혁신

Diffusion Model Predictive Control(D-MPC) 는 확산 모델을 MPC에 결합한 방식입니다. 이는 다음과 같은 세 가지 핵심 특징을 가집니다:

다단계 행동 제안: 단순히 현재 상태에서 즉시 행동을 선택하는 대신, 확산 모델을 통해 미래의 행동 시퀀스를 생성합니다. 이는 더 다양하고 안정적인 행동 공간을 제공합니다.

다단계 동역학 모델: 많은 누적 오류 없이 장시간의 미래를 예측할 수 있습니다. 확산 모델의 강력한 모델링 능력이 여기서 결정적인 역할을 합니다.

단순한 플래닝: 놀랍게도, 확산 모델의 강력한 표현 능력 덕분에 간단한 샘플링 기반 플래너만으로도 복잡한 작업을 해결할 수 있습니다. 이는 이전의 분류기 없는 안내(classifier-free guidance) 같은 복잡한 기법보다 훨씬 우아합니다.

D-MPC의 진정한 강점은 런타임 적응성 에 있습니다. 훈련 중에는 간단한 보행 작업(앞으로 달리기, 점프 등)으로만 학습했지만, 추론 시점에 보상 함수를 변경하면 완전히 새로운 행동(예: 옆으로 걷기)을 수행할 수 있습니다.

또한 로봇의 왼쪽 발목이 부러진 것처럼 동역학이 변해도 신속하게 적응 합니다. 행동 제안은 그대로 유지하되, 동역학 모델만 새로운 조건에 맞춰 재학습하면 되기 때문입니다. 이는 인수분해된 표현의 강력함을 보여주는 예시입니다.

실험 결과, D-MPC는 고정 보상 단일 작업 설정에서 기존의 최신 방법들과 경쟁력 있는 성능을 보이며, 특히 런타임 적응성에서는 압도적으로 우수합니다.

월드 모델: AI가 세상을 이해하는 방법

월드 모델 은 AI 에이전트가 환경의 역학을 학습하여 미래를 예측하고 의사결정하는 기초가 됩니다. 이는 새로운 개념이 아니지만, 최근 수년간 특히 로봇 공학에서 극적인 진전을 이루고 있습니다.

월드 모델의 기본 개념

월드 모델은 본질적으로 다음 관계를 학습합니다:

현재 관측(이미지, LiDAR 등)
현재 행동
↓
다음 관측

이러한 모델을 통해 AI 시스템은 다음을 가능하게 합니다:

시뮬레이션: 실제 환경과 상호작용하지 않고도 행동의 결과를 예측
계획 수립: 목표를 달성하기 위한 최적의 행동 시퀀스 결정
불확실성 정량화: 예측의 신뢰도 평가

이 개념의 역사는 생각보다 오래됩니다. Richard S. Sutton의 1990년 NeurIPS 논문이 이미 "학습, 계획 및 반응을 위한 통합 아키텍처"를 제시했습니다. 하지만 최근의 확산 모델과 대규모 신경망의 발전으로 월드 모델의 실용성이 비약적으로 향상되었습니다.

모델 기반 vs 모델 프리 접근법

모델 프리 정책 은 신경망을 사용해 관측값을 직접 행동으로 매핑합니다:

장점: 빠른 추론
단점: 의사결정 과정이 불투명하며, 분포 외(out-of-distribution) 입력에 취약

모델 기반 정책 은 내부 월드 모델을 명시적으로 사용합니다:

장점: 의사결정 과정이 투명하며, 모델 오류를 정량화할 수 있고, 새로운 목표에 빠르게 적응 가능
단점: 추가 모듈 필요, 모델링 오류의 누적 위험

흥미롭게도, 최근 연구는 모델 프리 접근법도 암묵적으로 내부 월드 모델을 포함하고 있음을 시사합니다. 이는 지능형 에이전트가 근본적으로 세상에 대한 모델을 필요로 할 수 있다는 중요한 통찰입니다.

LeWorldModel: 우아한 간결함

Yann LeCun의 연구팀이 개발한 LeWorldModel 은 월드 모델 훈련의 오랜 난제를 해결합니다. 전통적으로 월드 모델은 표현 붕괴(representational collapse) 문제에 시달렸습니다. 고차원 이미지를 저차원 표현으로 압축하면서 동시에 행동이 그 표현을 어떻게 변화시키는지 학습하려고 할 때, 최적화 환경에는 "모든 상태가 동일하다"고 말하는 사소한 해결책이 존재합니다.

기존의 해결책들:

임베딩의 잠재 공간에 특별한 건전성을 강제하는 명시적 휴리스틱
기존의 오토인코더나 확산 모델 같은 기반 모델 사용
훈련 시간에만 제공되는 특권 데이터(privileged data) 활용

LeWorldModel의 혁신적 접근:

공동 임베딩 예측 아키텍처(JEPA) 패러다임 사용
단일 정규화 항: SIGReg(Sketch, Isotropic, Gaussian)

SIGReg는 잠재 공간의 분포를 건강하게 유지합니다. 각 차원별로 1차원 슬라이스를 취해 가우시안 분포를 따르도록 정규화합니다. 이는 매우 우아한 솔루션으로, 복잡한 트릭이나 수많은 하이퍼파라미터 튜닝 스케줄 없이 작동합니다.

LeWorldModel의 세 가지 주요 기능

1. 개방 루프 예측 품질
Push-T 작업처럼 "T자 모양 물체를 슬롯으로 밀어넣기" 같은 로봇 조작 작업에서, 모델의 예측(imagined rollout)이 실제 결과와 거의 구분되지 않을 정도로 정확합니다. 3D 환경으로 확장해도 마찬가지입니다.

2. 모델 예측 제어 통합
초기 관측과 목표 관측이 주어지면, 잠재 공간에서 이 두 지점을 연결하는 행동들을 탐색합니다. 잘 정의된 최적화 방법들이 이를 가능하게 합니다.

3. 놀라움 평가(Surprise Estimation)
이것이 특히 강력한 기능입니다. 세상에 대한 모델의 기대와 실제 관측 사이의 차이를 정량화할 수 있습니다. 예를 들어, 물체의 색이 갑자기 변하거나 위치가 순간이동하는 순간, 모델 오류가 급증합니다. 이는 모델 오류를 정량화하고 불확실성을 추정 할 수 있다는 의미로, 모델 프리 접근법이 본질적으로 제공하지 못하는 매우 강력한 기능입니다.

성능면에서 LeWorldModel은 2D 작업에서 경쟁 모델을 능가하며, 약 50배 빠른 처리 속도 를 자랑합니다. 추가 모델을 유지하거나 추가 순전파 같은 복잡한 트릭이 필요 없기 때문입니다. 더욱 인상적인 점은 단일 카드에서 24GB 미만의 VRAM으로 실행 가능하며, 단 1,500만 개의 파라미터만 필요하다는 것입니다.

딥러닝의 신비는 존재하지 않는다: PAC-베이즈와 일반화

AI 커뮤니티에서 흔히 던지는 질문이 있습니다. "왜 신경망은 과매개변수화되어 있는데도 잘 일반화될까?" "왜 완전히 무작위 데이터를 맞출 수 있으면서도 구조화된 데이터에서는 잘 일반화할까?"

Andrew Gordon Wilson의 최근 연구는 이러한 "미스터리"들이 사실은 기존 이론으로 충분히 설명될 수 있음을 보여줍니다.

과매개변수화의 비밀: 압축성

PAC-베이즈(PAC-Bayes) 프레임워크 는 테스트 손실을 다음과 같이 제한합니다:

테스트 손실 ≤ 훈련 손실 + 압축 항

과거에는 매개변수가 많아지면 압축 항이 지배적으로 커져서 이 경계가 무용지물이 된다고 믿었습니다. 하지만 최근 연구는 이것이 경계의 오용 때문이었음을 보여줍니다.

놀라운 발견: 매개변수 수를 늘리면 두 항 모두 감소합니다!

경험적 위험 감소: 더 많은 매개변수가 있으면 데이터를 더 잘 맞출 수 있습니다.
더 압축 가능한 해 발견: Lotfi 등(2024)의 연구에 따르면, 훈련 세트를 인코딩하는 데 필요한 비트 수와 매개변수 수 사이에 ** 음의 상관관계**가 있습니다. 즉, 모델이 클수록 더 효율적인 인코딩을 찾을 수 있습니다.

평탄도: 압축성의 기하학적 이해

이를 또 다른 관점에서 봅시다. 매개변수 공간에서:

평평한 최소값(flat minima): 매개변수를 조금 변경해도 손실이 크게 변하지 않는 넓은 영역
날카로운 최소값(sharp minima): 매개변수를 약간만 변경해도 손실이 급격히 변하는 좁은 영역

매개변수가 증가하면 평평한 최소값의 부피는 기하급수적으로 증가 하지만, 날카로운 최소값의 부피는 훨씬 덜 증가합니다. 평평한 최소값이 더 압축 가능하다는 것이 알려져 있으므로, 이는 과매개변수화가 더 압축 가능한 해로 유도 한다는 의미입니다.

결론: 과매개변수화는 미스터리가 아닙니다. 우리는 수십억 개의 매개변수를 가진 모델에 대해서도 유용한 일반화 경계를 얻을 수 있습니다.

양성 과적합: 귀납적 편향의 역할

신경망이 완전히 무작위 데이터도 맞출 수 있다면, 어떻게 구조화된 데이터에서는 일반화할까요? 이것이 바로 양성 과적합(benign overfitting) 의 미스터리입니다.

답은 부드러운 귀납적 편향(soft inductive bias) 에 있습니다.

정규화된 다항식 모델을 예로 들면:

무작위 데이터: 높은 차수 항들이 사용되어 완벽하게 맞춰집니다
구조화된 데이터: 정규화가 낮은 차수 항의 사용을 유도하여 더 단순한 함수를 학습합니다

신경망도 마찬가지입니다. 신경망은:

유연한 가설 공간: 거의 모든 함수를 표현할 수 있는 능력
부드러운 편향: 표현력 있으면서도 일반화되는 솔루션을 선호하는 경향

이 두 가지의 결합이 바로 신경망의 강점입니다. "유연한 균일 편향"은 과적합을 초래하고, "제한 편향"은 유연성을 잃지만, 신경망의 "유연한 부드러운 편향"은 양쪽의 장점을 결합합니다.

일반화 개선의 미래

Ilya Sutskever의 언급처럼 "이 모델들은 사람보다 훨씬 더 나쁘게 일반화합니다"라는 말이 있습니다. 현재 AI와 인간의 샘플 효율성 격차는 몇 자릿수입니다.

No Free Lunch Theorem에 따르면, 학습 효율성을 개선할 수 있는 유일한 방법은 귀납적 편향을 통해서입니다. 따라서 압축 가능성, 평탄도, 다른 부드러운 귀납적 편향을 측정하고 최적화하는 것은 엄청난 능력 향상을 가져올 수 있습니다.

데이터 제약 시대의 사전학습: 무한 컴퓨팅의 가치

현재 AI 업계는 큰 전환점을 맞이하고 있습니다. 데이터 병목 현상 이 실제 제약이 되기 시작했기 때문입니다.

데이터 병목의 현실

인터넷상의 인간 생성 텍스트는 연간 약 3% 정도만 증가합니다. 그런데 사전학습에 사용하는 컴퓨팅은 연간 약 4~5배씩 증가합니다. 이는 매년 데이터 포인트당 더 많은 컴퓨팅을 투자 하게 된다는 의미입니다.

친칠라 스케일링 법칙(Chinchilla scaling laws) 에 따르면, 계산 효율성을 위해서는 모델 크기와 데이터 크기를 모두 균형있게 확장해야 합니다. 그런데 데이터가 제약을 받으면 어떻게 해야 할까요?

새로운 알고리즘 체제: 컴퓨팅은 충분하고 데이터는 부족할 때

이는 현대 LLM 시대 이전의 고전 통계학과 비슷한 상황입니다. 고전 통계학에서는 보유한 데이터 포인트 수에 따라 비율을 중요하게 여기고 컴퓨팅은 신경 쓰지 않았습니다.

최근 연구(Konwoo와 팀)는 정확한 질문을 제시합니다:
고정된 양의 데이터와 무한한 컴퓨팅 자원이 있을 때, 실제로 얼마나 많은 일반화를 달성할 수 있을까?

스케일링 법칙과 점근선

연구팀이 발견한 핵심은 다음과 같습니다:

멱법칙 스케일링: 다양한 레시피(공격적 정규화, 앙상블, 증류 등)를 사용할 때, 손실이 깔끔한 멱법칙을 따릅니다.
계산 점근선: 이 멱법칙의 기울기와 교점을 통해 ** 무한 컴퓨팅으로 달성할 수 있는 최상의 손실을 추정**할 수 있습니다.

데이터 효율성 향상 기법들

1. 공격적 정규화 (Weight Decay)

컴퓨팅 최적 사전학습에 일반적으로 사용되는 값보다 약 30배 더 큰 가중치 감소 사용
이 경우 지수가 1이며, 데이터 제약 이론과 일치합니다

2. 앙상블 (Ensemble)

하나의 매우 큰 모델보다 여러 개의 작은 모델 조합이 더 효율적
예: 3억 개 매개변수 모델 5개 = 15억 개 매개변수 앙상블
앙상블 멤버 수에 기반한 지수 1의 거듭제곱 법칙
점근선이 정규화만 사용할 때보다 훨씬 낮음

3. 정규화와 앙상블의 결합

정규화: 모델 크기 확장의 능력 제공
앙상블: 모델 수 확장의 새로운 차원 제공
결합 시 5배의 데이터 효율성 향상 달성 가능

증류를 통한 실용적 배포

모든 이득을 실현하려면 무한히 큰 앙상블을 유지해야 하는데, 이는 추론 시 현실적이지 않습니다. 여기서 증류(distillation) 가 해결책이 됩니다:

24억 개의 매개변수를 가진 8개 앙상블 → 3억 개 매개변수 단일 모델로 증류
83%의 손실 개선을 유지 하면서도 모델 크기는 급격히 축소

더욱 놀라운 발견: 자기 증류(self-distillation) 만으로도 상당한 손실 개선이 가능합니다. 3억 개 매개변수 모델을 동일 크기의 다른 모델로 증류하면, 정규화된 레시피의 점근선마저 능가합니다.

실제 데이터 규모에서의 확장성

2억 개 토큰의 "장난감" 데이터 제약 설정에서만 작동하는 것이 아닙니다. 연구팀은 17억 개 토큰까지 실험을 확대했으며:

모든 스케일링 법칙의 지수가 매우 유사함
점근선도 거의 변하지 않음
이는 이 데이터 효율성 이득이 훨씬 더 큰 규모에서도 일정하게 유지될 가능성 을 시사합니다

계속된 사전학습(CPT)에서의 적용

이 원리들은 기존 모델을 특정 도메인으로 계속 학습하는 경우에도 적용됩니다:

730억 개 토큰의 전체 데이터 대신 40억 개의 수학 관련 토큰만 접근 가능
공격적 에포킹(aggressive epoching)과 앙상블 사용
결과: 17배의 데이터 효율성 향상 으로 전체 데이터로 훈련한 것과 동일 성능 달성

ID 검증 손실에서 다운스트림 성능으로

흥미로운 발견은 이 모든 경향이 실제 벤치마크 에서도 그대로 나타난다는 것입니다:

표준 레시피: 여전히 과적합
모델 스케일링: 개선 제공
앙상블: 훨씬 더 우수
증류: 많은 이점 유지

이는 ID(in-distribution) 검증 손실을 최적화하는 것만으로도 실제 성능 개선이 이루어진다는 의미입니다.

결론: AI 연구의 미래 방향

YC 페이퍼 클럽의 발표들이 보여주는 일관된 메시지는 다음과 같습니다:

1. 추론의 재발견

추론 속도는 더 이상 비용 최적화 문제가 아닙니다. AI의 근본적인 능력 입니다. 추측 디코딩과 SSD 같은 기술이 보여주듯이, 작은 모델의 예측 능력과 큰 모델의 검증 능력을 결합하면 새로운 차원의 성능을 얻을 수 있습니다.

2. 물리적 세계의 이해

로봇이 시각, 터치, 위치 감각 등의 정보로부터 세상을 이해하고 행동할 수 있으려면, 월드 모델이 필수 입니다. D-MPC와 LeWorldModel 같은 접근법은 이러한 모델들이 실제로 작동할 수 있음을 보여줍니다.

3. 기초 이론의 재조명

과매개변수화, 양성 과적합, 일반화 같은 "미스터리"들은 사실 기존 이론(PAC-베이즈, 귀납적 편향) 으로 이해할 수 있습니다. 신경망의 신비로움이 아니라 수학적 우아함입니다.

4. 새로운 제약 환경에의 적응

데이터가 병목이 되는 새로운 시대에는 정규화, 앙상블, 증류 같은 고전적 기법들이 재발견됩니다. 무한 컴퓨팅 점근선이 새로운 성능 기준이 됩니다.

5. 통합의 시대

이 모든 기술들의 진정한 가치는 개별적으로가 아니라 통합될 때 발현됩니다. 추론 최적화와 월드 모델의 결합, 기초 이론과 실제 응용의 결합, 고전적 기법과 현대 신경망의 결합이 만드는 시너지가 다음 세대 AI의 원동력이 될 것입니다.

결국 이 발표들이 전달하는 메시지는 명확합니다: AI의 미래는 숨겨진 신비를 찾는 것이 아니라, 이미 알고 있는 원리들을 새로운 방식으로 조합하고 적용하는 데에 있습니다. 이는 매우 과학적이고, 매우 실용적이며, 무엇보다 매우 흥미로운 도전입니다.

결론

YC 페이퍼 클럽은 단순한 학술 발표의 장을 넘어, AI의 미래 방향을 결정하는 사상적 교차점 입니다. 추론의 새로운 패러다임, 물리적 세계의 이해, 기초 이론의 재발견, 그리고 새로운 제약 환경에서의 알고리즘 혁신이 만나는 지점입니다.

더 빠른 추론, 더 똑똑한 계획, 더 효율적인 학습이 결합될 때, AI는 단순한 도구에서 진정한 의미의 지능형 에이전트 로 진화할 것입니다. 이 여정은 이제 시작입니다.

Original source: Inference, Diffusion, World Models, and More | YC Paper Club

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