생성형 AI

구글이 연례 개발자 회의 I/O 2026에서 멀티모달 능력을 강화한 제미나이 옴니 모델과 검색 엔진 기반의 AI 에이전트 플랫폼을 선보였습니다. 개인화된 업무 지원 기능과 사용자 인터페이스 개선을 통해 AI 생태계를 확장합니다.

강민기 등 연구진은 복잡한 도구 사용 과정에서 발생하는 추론과 행동 간의 간극을 해결하는 AXPO 학습 기법을 제안했습니다. 이를 통해 기존 대비 4배 적은 파라미터로 더 높은 성능을 달성하며 멀티모달 에이전트의 효율성을 입증했습니다.

구글의 인공지능(AI) 개요 기능이 'Google'의 철자를 틀리게 표기하는 등 기본적인 언어 처리에서 오류를 보이고 있습니다. 이는 AI가 단어를 개별 철자가 아닌 수치화된 토큰으로 인식하는 기술적 특성에서 기인합니다.

마이크로소프트가 자사 이미지 생성 모델의 최신 버전인 MAI-Image-2.5를 공개했습니다. 이번 모델은 텍스트 렌더링과 공간 표현력을 개선하여 상업용 비주얼 제작에 최적화했습니다.

아마존웹서비스(AWS) 환경에서 엔비디아 님(NVIDIA NIM)과 스트랜즈 에이전트(Strands Agents)를 활용한 고성능 생성형 인공지능 에이전트 구축 방법을 제시합니다. 관리형 런타임과 공유 메모리 기능을 통해 복잡한 다중 에이전트 시스템의 안정성과 확장성을 확보합니다.

메이퇀(Meituan) 연구진이 영상 생성 모델의 상호작용 능력을 다각도로 평가하는 벤치마크 WBench를 발표했습니다. 이 도구는 영상 품질과 물리 법칙 준수 등 5가지 핵심 지표를 통해 인공지능 모델의 성능을 정밀하게 측정합니다.

마이크로소프트와 주요 연구기관이 공동 개발한 'Lens'는 기존 모델 대비 80% 이상의 학습 비용을 절감하면서도 성능은 뛰어넘는 효율성을 입증했습니다. 고밀도 데이터셋과 최적화된 아키텍처를 통해 텍스트-이미지 생성 모델의 새로운 기준을 제시합니다.

차오 쉬(Chao Xu) 등 공동 연구진은 확산 변환기(DiT)의 정보 흐름 방식을 재설계한 확산 적응형 라우팅(DAR) 기술을 발표했습니다. 이 기술은 학습 속도를 8.75배 높이고 이미지 생성 품질을 크게 개선했습니다.

구글이 생성형 인공지능(AI) 검색 기능을 전 세계 언어로 빠르게 확대하고 있습니다. 리즈 리드 구글 검색 부문 부사장은 AI 기술의 다국어 처리 최적화가 서비스 확장 속도를 높였다고 설명했습니다.

바이트댄스 연구진이 멀티모달 인공지능 모델의 긴 문서 처리 능력을 높이는 새로운 학습 방식을 공개했습니다. 텍스트 전사 대신 질문과 답변 쌍을 활용해 모델의 정보 탐색 역량을 극대화하는 것이 핵심입니다.