1. 핵심 요약 (Executive Summary) 최근 대형 언어 모델(LLM)과 멀티모달 모델(VLM)의 발전은 눈부시지만, 이를 실제 물리적 환경에서 움직이는 로봇이나 에이전트에 적용하는 ‘Embodied AI(체화된 인공지능)’ 분야는 여전히 큰 간극을 가지고 있습니다. RynnBrain은 이러한 간극을 메우기 위해 제안된 혁신적인 오픈 소스...

최근 AI 음성 합성 기술이 비약적으로 발전하면서 ElevenLabs와 같은 서비스가 큰 주목을 받고 있습니다. 하지만 클라우드 기반 서비스는 구독 비용 문제와 데이터 프라이버시 우려가 항상 존재했죠. 그런데 여기, 모든 것을 내 컴퓨터에서 무료로, 그것도 인터넷 연결 없이 처리할 수 있는 오픈소스 프로젝트가 등장했습니다. 바로 Voicebox입니다...

UniT: 통합 멀티모달 모델의 사고 연쇄(CoT)와 추론 시간 스케일링의 혁신적 분석 1. 핵심 요약 (Executive Summary) 최근 대규모 언어 모델(LLM) 분야에서 가장 뜨거운 화두 중 하나는 OpenAI의 o1 모델과 같은 추론 시간 스케일링(Test-time Scaling, TTS)입니다. 이는 모델이 더 많은 추론 시간(inf...

OpenViking: AI 에이전트를 위한 ‘파일 시스템’ 혁명 오늘 소개할 프로젝트는 AI 에이전트 개발자라면 누구나 한 번쯤 겪었을 ‘기억 관리’의 고통을 끝내줄 구원투수입니다. 바로 OpenViking입니다. ByteDance의 Volcengine Viking 팀이 2026년 1월 말 공개한 이 프로젝트는 단순한 벡터 데이터베이스(Vector...

1. 핵심 요약 (Executive Summary) 오늘날 인공지능 연구의 흐름은 단순히 거대 언어 모델(LLM)의 크기를 키우는 것을 넘어, 제한된 자원 내에서 얼마나 효율적이고 강력한 성능을 발휘할 수 있는가(Efficiency vs. Capability)로 이동하고 있습니다. 이러한 흐름 속에서 등장한 Nanbeige4.1-3B는 30억(3B)...

Experiential Reinforcement Learning (ERL): 언어 모델의 ‘경험-성찰-내재화’ 루프를 통한 강화학습의 새로운 지평 1. 핵심 요약 (Executive Summary) 최근 대규모 언어 모델(LLM)의 성능 향상을 위한 핵심 동력으로 강화학습(Reinforcement Learning, RL)이 주목받고 있습니다. 그러...

BitDance: 바이너리 토큰과 디퓨전의 결합, 자동회귀 모델의 새로운 지평을 열다 1. Executive Summary (핵심 요약) 최근 생성형 AI 분야는 확산 모델(Diffusion Models)과 자동회귀 모델(Autoregressive Models, AR)이라는 두 거대한 축을 중심으로 발전해 왔습니다. 하지만 기존의 AR 모델은 고정...

매번 ChatGPT에게 “지난번에 말한 그 프로젝트 말이야…“라고 설명을 다시 해야 해서 지치셨나요? 혹은 내 로컬 파일과 이메일을 전부 알고 있는 AI 비서가 필요하지만, 프라이버시 문제로 클라우드 서비스 사용이 꺼려지시나요? 오늘 소개할 Rowboat는 바로 그 가려운 곳을 긁어주는 오픈소스 프로젝트입니다. 단순한 ‘검색’을 넘어, 당신의 업무 ...

OneVision-Encoder: 코덱 정렬 희소성(Codec-Aligned Sparsity)을 통한 차세대 멀티모달 지능의 패러다임 전환 1. 핵심 요약 (Executive Summary) 인공지능의 발전 과정에서 ‘효율성’과 ‘성능’은 대개 트레이드오프(Trade-off) 관계로 인식되어 왔습니다. 하지만 최근 공개된 OneVision-Enco...

DeepImageSearch: 이미지 검색의 패러다임 시프트, 에이전틱 추론과 시각적 맥락의 결합 1. 핵심 요약 (Executive Summary) 전통적인 이미지 검색 시스템은 텍스트 쿼리와 이미지 간의 개별적인 ‘시각적 유사도(Semantic Matching)’에만 집중해 왔습니다. 하지만 우리가 일상에서 마주하는 시각적 정보는 단편적인 스냅...