[AI-논문] AI의 미래를 여는 열쇠, 다중모달과 에이전트 기술의 진화

AI 기술은 이제 단순한 언어 생성이나 이미지 분류를 넘어, 인간처럼 세상을 인식하고 행동하는 방향으로 진화하고 있다 Copilot

다중모달 학습과 에이전트 기반 시스템의 진보를 조명한다. 특히 시각, 청각, 언어, 행동 등 다양한 입력을 통합하고, 계획과 실행을 연결하는 기술들이 주목받고 있다.

"Concerto: 2D-3D 자가 학습의 새로운 접근"

Concerto는 2D 이미지와 3D 포인트 클라우드를 연결하는 자가 학습 기반 프레임워크로, 라벨이 부족한 3D 데이터셋 문제를 해결하는 데 초점을 맞춘다. 이와같이 2D-3D 간의 정렬을 학습함으로써 시각적 일관성과 공간적 구조를 동시에 고려할 수 있게 됐다. AR/VR, 로봇 비전 등 현실 공간을 디지털로 해석하는 분야에서 활용 가능성이 높다.

"ReCode: 계획과 행동을 통합한 에이전트"

ReCode는 LLM 기반 에이전트가 계획을 세우고 실행까지 일관되게 수행할 수 있도록 설계됐다. 기존의 생성형 에이전트들이 계획과 실행을 분리해 처리하던 방식에서 벗어나, 하나의 흐름으로 작업을 수행하는 것이 가능하다. 웹 탐색, 자동화된 작업 수행, 로봇 제어 등 다양한 분야에서 실질적인 응용이 기대된다.

"FARMER: 픽셀 단위로 사고하는 트랜스포머"

FARMER는 이미지의 각 픽셀을 독립적인 토큰으로 처리하는 새로운 트랜스포머 아키텍처다. 기존 비전 트랜스포머보다 더 정밀한 객체 인식과 세밀한 분할이 가능하며, 의료 영상 분석, 위성 이미지 처리, 자율주행 등 고해상도 시각 정보가 중요한 분야에서 도전해야한다. 픽셀 단위의 표현은 시각적 정보의 본질을 더 깊이 이해하는 데 기여할 수 있다.

"VITA-E: 시각·청각·언어·행동 통합의 실현"

VITA-E는 영상, 음성, 텍스트, 행동을 통합해 에이전트의 상황 이해 능력을 강화하는 모델이다. 인간처럼 다양한 감각을 통합적으로 해석하는 AI의 가능성을 보여주며, 가상 비서, 로봇 인터랙션, 멀티모달 검색 등에서 실질적인 활용이 가능하다. 이와같이 복합적인 입력을 처리하는 능력은 향후 AI가 인간과 더 자연스럽게 상호작용하는 데 핵심이 된다.

"다중모달과 에이전트 기술의 교차점"

이번 Digest는 단순히 새로운 모델을 소개하는 것을 넘어, AI가 어떻게 인간처럼 세상을 보고, 듣고, 이해하고, 행동할 수 있는지에 대한 청사진을 제시한다. 특히 한국의 연구자와 개발자들에게는 이러한 흐름이 차세대 AI 서비스와 제품 개발의 방향성을 제시하는 중요한 나침반이 될 수 있다. 아울러 자가 학습 기반의 모델은 데이터 라벨링 비용을 줄이면서도 고성능 모델을 학습할 수 있는 가능성을 열어준다.

"기술적 용어 해설"

• "자가 학습(Self-supervised learning)": 라벨이 없는 데이터를 활용해 스스로 학습하는 방식.
• "다중모달(Multimodal)": 여러 종류의 입력(예: 이미지, 텍스트, 음성 등)을 동시에 처리하는 AI 기술.
• "에이전트 기반 시스템": 특정 목표를 위해 계획을 세우고 행동하는 AI 구조.
• "트랜스포머(Transformer)": 자연어 처리와 이미지 분석에 널리 쓰이는 딥러닝 모델 구조.

http://www.sportpeopletimes.com/news/articleView.html?idxno=17085

AI의 미래를 여는 열쇠, 다중모달과 에이전트 기술의 진화