논문번역

🔗 https://arxiv.org/pdf/2505.08311.pdf작지만 강한 AI의 등장: 320억개 매개변수 AI의 놀라운 추론 능력 최근 인공지능 모델들은 엄청난 성능을 보여주지만, 수천억 개 이상의 매개변수를 가진 '초거대' 모델이 많아요.이런 모델들은 똑똑하지만, 컴퓨터 자원이 엄청나게 필요해서 사용하거나 개선하기가 매우 어렵죠.이 논문은 "모델 크기가 작더라도 (320억개 정도) 똑똑하게 잘 생각하게 만들 수 없을까?"라는 중요한 질문에 답합니다.공개된 데이터와 영리한 훈련 방법만으로도 가능하다는 것을 증명하며, 실용적인 AI 개발에 새로운 방향을 제시했어요.서론최근 AI(LLM)는 수학 문제 풀이, 코딩 같은 복잡한 '추론' 분야에서 눈부시게 발전했어요.특히 Qwen3처럼 아주 큰 MoE..

🔗 https://arxiv.org/pdf/2505.08175.pdf듣고 싶은 소리, 찰나에 만든다: 초고속 오디오 생성 AI 기술 'ARC' 논문 살펴보기AI가 글만 주면 멋진 오디오(음악, 효과음)를 만들어주는 기술(TTA, Text-to-Audio)이 발전하고 있습니다.하지만 결과물을 얻기까지 시간이 몇 초에서 몇 분까지 오래 걸려, 실제로 음악 만들거나 게임에 쓰는 등 실시간에 가까운 창의적인 작업에 활용하기는 어려웠습니다.이 논문은 오디오 생성 AI를 획기적으로 빠르게 만들면서도 소리의 다양성을 지킨 새로운 방법 'ARC'를 제시합니다.덕분에 AI 오디오 생성을 PC는 물론 스마트폰에서도 빠르게 구동할 수 있게 되어, AI를 실제 창의적인 도구처럼 활용할 가능성을 열었습니다.서론최근 AI의 발..

🔗 https://arxiv.org/pdf/2505.07916.pdfMiniMax-Speech 논문 요약: 단 한 번의 목소리 샘플로 고품질 복제 음성을 만드는 최신 기술MiniMax-Speech라는 새로운 음성 합성(TTS) 모델을 소개합니다.기존의 많은 음성 복제 기술은 특정 목소리를 만들려면 그 목소리로 특정 문장을 말한 샘플(텍스트와 음성 쌍)이 필요했습니다.하지만 MiniMax-Speech는 텍스트 없이 오직 짧은 음성 샘플만으로도 해당 목소리의 특징을 잡아내어 어떤 문장이든 그 목소리로 자연스럽게 말하게 하는 **'무설정(Zero-shot) 음성 복제'**를 아주 잘 해냅니다.또한, 합성된 음성의 품질과 목소리 유사성을 높이는 새로운 기술(Flow-VAE)을 도입하고, 32개 언어를 지원하며..

🔗 https://arxiv.org/pdf/2505.06111.pdfUniVLA: 어떤 로봇이든 어떤 영상이든 보고 배우는 범용 로봇 정책로봇이 다양한 환경에서 여러 작업을 잘 하려면 엄청난 양의 데이터가 필요해요. 특히 로봇이 어떤 움직임을 해야 하는지 일일이 알려주는 데이터는 모으기 정말 어렵죠. 게다가 로봇마다 팔 모양이나 움직이는 방식이 달라서 다른 로봇이 배운 걸 가져와 쓰기도 힘들었어요. 이 논문은 이런 문제를 해결하기 위해 나왔습니다.어떤 로봇이든, 심지어 사람이 움직이는 영상까지도 보고 배울 수 있도록 로봇의 움직임을 종류에 상관없이 표현하는 통일된 방법을 제안해요.덕분에 로봇 학습에 필요한 데이터 양을 획기적으로 줄이고, 로봇이 전에 보지 못한 환경에서도 잘 작동하게 만들 수 있어요.이..

🔗 https://arxiv.org/pdf/2505.02550.pdf폴란드어 AI의 효율성 혁신: Bielik v3 기술 보고서 요약 폴란드어처럼 비교적 AI 연구 자원이 부족한 언어는 대규모 고성능 언어 모델을 만들기 어려웠습니다.기존 폴란드어 모델들은 대부분 아주 크고 많은 계산 자원이 필요했습니다.Bielik v3 논문은 1.5B와 4.5B 매개변수의 더 작은 모델로도 큰 모델과 경쟁할 만한 폴란드어 성능을 낼 수 있음을 보여줍니다.이는 적은 자원으로도 고품질 폴란드어 AI를 개발하고 사용하게 하여, AI 접근성을 크게 높였다는 점에서 중요합니다.서론AI 기술이 발전하며 다양한 언어에서 놀라운 성능을 보이지만, 데이터나 자원이 부족한 언어는 여전히 어려움이 있습니다.최근 폴란드어 모델 연구가 활발..

🔗 https://arxiv.org/pdf/2505.05470.pdfFlow-GRPO: AI 그림 모델에 강화학습으로 정확도를 더하다최근 AI 이미지 생성 모델은 '플로우 매칭' 방식이 주류가 되면서 빠르게 발전했어요.하지만 여전히 복잡한 장면(예: 객체 여러 개, 위치, 속성 등)이나 정확한 글자 표현에서는 어려움을 겪습니다.이 논문은 AI 언어 모델에서 큰 효과를 본 '온라인 강화학습'을 이미지 생성 모델에 처음으로 성공적으로 적용했습니다.이를 통해 AI가 사용자의 복잡한 요구사항을 훨씬 정확하게 이해하고 그림을 그릴 수 있게 만들었습니다.서론최신 이미지 생성 모델(플로우 매칭)은 고품질 이미지를 빠르게 만들지만, 복잡한 구성이나 정확한 글자 표현에는 약점이 있습니다.반면, 온라인 강화학습은 AI ..

🔗 https://arxiv.org/pdf/2505.04512.pdfHunyuanCustom 논문 요약: 이미지, 오디오, 영상, 텍스트로 원하는 주인공 영상 만들기최근 영상 생성 AI는 놀랍게 발전했지만, 사용자가 원하는 특정 대상(인물이나 사물)을 정확하게 제어하는 것이 큰 숙제였습니다.특히 영상이 진행되는 동안 주인공의 모습이나 특징이 일관되게 유지되지 않는 경우가 많았죠.이 논문은 이미지, 오디오, 영상, 텍스트 등 다양한 형태의 정보를 입력받아,사용자가 지정한 대상을 영상 속에서 완벽히 일관되게 유지하며 고품질 영상을 생성하는 획기적인 방법을 제시합니다.서론영상 생성 AI 기술은 빠르게 발전하고 있지만, 원하는 대로 영상을 '맞춤 제작'하는 것은 여전히 어렵습니다.'맞춤형 영상 생성'이란 특정..

🔗 https://arxiv.org/pdf/2505.04588.pdfLLM, 실제 검색 엔진 없이 검색 능력 키우기: ZERO SEARCH LLM이 최신 정보를 얻거나 복잡한 질문에 답하려면 외부 검색이 필수적입니다. 기존에는 LLM 검색 능력을 키우기 위해 실제 검색 엔진을 사용했는데, 이게 큰 문제가 있었습니다. 검색 결과 품질이 들쑥날쑥하고, 특히 강화 학습(RL) 훈련에는 엄청나게 많은 검색 요청이 필요해서 API 비용이 어마어마하게 비쌌죠. 이 논문은 실제 검색 엔진 없이 LLM으로 검색을 '흉내 내서' 훈련하는 'ZERO SEARCH'라는 기발한 방법을 제안합니다. 비용 없이 안정적으로 LLM의 검색 능력을 극대화할 수 있게 된 혁신적인 연구입니다.서론LLM은 학습된 데이터만 알아서 최신 정..

🔗 https://arxiv.org/pdf/2505.02707.pdfVoila: 듣고 말하고 생각하고... 사람처럼 실시간 대화하는 AI 비서의 등장지금의 AI 음성 비서들은 아직 우리가 시키는 일만 처리하거나, 대화가 딱딱하게 끊기는 느낌이 강해요.Voila는 이런 한계를 넘어 AI가 사람처럼 실시간으로 자연스럽게 듣고, 이해하고, 감정을 담아 응답하는 '자율적인' 상호작용을 목표로 합니다.마치 영화 'Her'에 나오는 AI처럼 우리 일상에 자연스럽게 녹아드는 AI를 상상해 볼 수 있게 해주는 중요한 연구입니다.단순히 명령을 처리하는 도구가 아닌, 능동적으로 소통하는 AI 파트너의 가능성을 엿볼 수 있습니다.서론현재 대부분의 AI 시스템은 사용자의 명령이 있어야만 반응하는 '수동적'인 방식입니다.Si..

🔗 https://arxiv.org/pdf/2505.00949.pdf똑똑하면서 빠르다! NVIDIA의 새로운 AI 모델, Llama-Nemotron 파헤치기최근 AI 모델들은 점점 더 복잡한 문제(예: 과학, 수학)를 해결하는 '추론' 능력이 좋아지고 있습니다. 하지만 이런 똑똑한 모델들은 크기가 커서 실행하기 어렵고 비용도 많이 듭니다. 이 논문은 뛰어난 추론 능력과 함께 **실행 효율성(속도, 메모리)**까지 갖춘 새로운 AI 모델인 Llama-Nemotron 시리즈를 소개합니다. 특히 NVIDIA가 이 모델들과 학습 데이터, 코드를 모두 공개했다는 점에서, AI 연구 커뮤니티와 기업들이 효율적인 최신 AI를 활용하고 발전시키는 데 크게 기여할 것으로 기대됩니다.서론최근 AI 모델들이 복잡한 문제를..