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- 출신대학 : KAIST
- 전공 : 수학과
- 연구분야 : LLM 및 강화학습, 수학
1분 요약
세계 3대 AI 학회 중 하나인 ICML 2026이 서울 코엑스에서 열렸고, 수천 편의 논문과 글로벌 AI 기업들이 한자리에 모였습니다. 그렇다면 지금 세계의 AI 연구자들은 LLM 다음에 무엇을 보고 있을까요? 현장에서 가장 눈에 띈 흐름은 세 가지였습니다. 여러 토큰을 동시에 만들어 AI를 더 빠르고 싸게 돌리려는 확산언어모델(DLM), 문헌조사부터 가설·실험까지 연구자의 일을 넘보는 AI 과학자, 그리고 로봇과 스마트 글래스가 현실 세계의 행동과 결과를 이해하게 만드는 월드모델입니다. 세 분야는 각각 LLM의 효율화, AI의 과학 연구 진출, 언어 밖 현실 세계로의 확장을 보여줍니다. 특히 DLM은 속도에서는 가능성을 보였지만 최고 성능 모델을 대체하기엔 아직 한계가 있고, AI 과학자는 수학에서 빠르게 발전하는 반면 실제 과학 연구에서는 연구 방향을 잡는 능력이 부족합니다. 월드모델은 인터넷 영상과 인간 행동을 학습 데이터로 바꾸려는 경쟁이 본격화되고 있습니다. ICML 2026 현장에서 보인 AI의 미래를 알려드리겠습니다.
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