AI

애질리티 로보틱스, 안전펜스 없이 사람 곁에서 일하는 휴머노이드 '디짓 5' 공개

미국 로봇기업 애질리티 로보틱스(Agility Robotics)가 창고·공장용 휴머노이드 로봇의 차세대 모델 '디짓 5(Digit 5)'를 공개했다고 더디코더(The Decoder)가 보도했다. 가장 큰 변화는 안전 펜스 없이 사람 옆에서 작업할 수 있게 됐다는 점이다. 인공지능(AI)과 센서로 주변 사람을 인식해 멈추거나 비켜서고, 시각·청각 신호로 근처 작업자에게 자신의 움직임을 알린다는 것이 회사 측 설명이다.성능도 끌어올렸다. 더디코더에 따르면 디짓 5의 적재 능력은 최대 22.7㎏으로 이전 모델보다 40% 늘었다. 배터리는 9분 충전으로 90분간 작동하며, 회사는 이를 근거로 하루 20시간 이상 가동이 가능하다고 밝혔다. 그리퍼(집게)를 교체하면 상자 운반부터 기계 투입까지 다른 작업에 투입할 수 있다. 키는 1.81m, 무게는 129㎏이다.애질리티는 엔비디아의 로보틱스 안전 플랫폼 '헤일로스(Halos)'의 첫 파트너사이며, 이전 모델인 디짓 4는 생산 라인에서 독립적인 미국 산업안전보건청(OSHA) 안전 심사를 통과한 최초의 휴머노이드 로봇이라고 밝혔다. 디짓 4는 GXO, 아마존, 셰플러 등 고객사에서 6만5000시간 이상 가동됐고, GXO에서는 약 10만 개의 상자를 약 98% 정확도로 옮겼다.회사는 3억 달러가 넘는 수주 물량을 확보했다고 밝혔다. 첫 인도는 유럽연합(EU) 지역을 포함해 2027년 초 시작되며, 로봇은 연간 최대 1만 대를 생산할 수 있는 미국 오리건주 세일럼 공장에서 만들어진다.

퍼플렉시티, GPT-6 '아스트라'에 운영 시스템 관리까지 맡겨

OpenAI News는 AI 검색 기업 퍼플렉시티(Perplexity)가 자사 업무 전반에 GPT-6 계열 모델 '아스트라(Astra)'를 도입해 활용하고 있다고 전했다.퍼플렉시티는 아스트라를 대외 커뮤니케이션 문안 작성과 소프트웨어 코드 수정, 나아가 실제 운영 중인 프로덕션 시스템 모니터링에 이르기까지 폭넓게 쓰고 있다. 텍스트 생성 보조에 머무르지 않고, 서비스가 실제로 돌아가는 인프라를 들여다보는 영역까지 모델의 역할이 확장된 셈이다.특히 주목되는 대목은 감독 빈도다. 퍼플렉시티는 아스트라에 작업을 맡긴 뒤 이전 모델을 쓸 때보다 훨씬 드물게 중간 점검을 한다고 밝혔다. 단계마다 사람이 결과를 확인하고 방향을 잡아주던 방식에서 벗어나, 모델이 작업을 처음부터 끝까지 이어가도록 두는 형태로 운용이 바뀌었다는 의미다.아스트라의 구체적인 적용 규모나 자동화가 적용되는 시스템의 범위, 사람이 개입하는 기준 등 세부 운영 방식은 공개되지 않았다.

빌 게이츠, AI 격차 해소에 10억 달러 투입…"앞으로 12~18개월이 갈림길"

게이츠재단이 앞으로 2년간 최소 10억 달러를 투입해 보건·교육·농업 분야의 인공지능(AI) 접근성을 넓히기로 했다고 IT 매체 더디코더(The Decoder)가 보도했다. 재단 공동설립자 빌 게이츠는 2026년 골키퍼스 보고서에서 "AI는 위대한 평등장치가 될 수도, 격차를 더 벌릴 수도 있다"며 "이것은 먼 미래의 예측이 아니라 현재형 선택"이라고 밝혔다.게이츠는 AI가 어떻게 설계되고 자금을 지원받으며 배포되는지에 관한 앞으로 12~18개월의 결정이 이 기술이 이미 가진 자들에게만 이익이 될지, 가장 적게 가진 이들에게 닿을지를 가를 것이라고 주장했다. 자금은 교육·의료·농업 종사자용 도구 개발에 쓰이며, 일부는 비영어권 자료를 대규모 데이터셋에 포함시키는 데 배정된다.그는 언어 문제를 논거의 핵심으로 삼았다. 초기 대규모언어모델 학습 데이터의 90% 이상이 영어 자료였고, 그 결과 약 10억 명의 영어권 사용자에게는 AI가 매달 나아지는 반면 나머지 70억 명에게는 변화가 없다는 것이다. 주요 음성인식 시스템의 오류율은 영어에서 6% 미만이지만, 서아프리카 언어인 요루바어에서는 60%를 넘는다고 더디코더는 전했다.보고서는 이미 진행 중인 사례도 제시했다. 케냐 펜다헬스 진료소에서는 AI 보조도구 도입 후 진단 정확도가 16%포인트 올랐고, 시에라리온의 8주 시범사업에서는 학생들이 최대 1.7년치 학습 향상을 보였다. 인도의 농업 자문 서비스 마하비스타는 74만 명 이상에게 1인당 18센트 미만의 비용으로 제공되고 있다.게이츠는 시장을 "혁신의 비범한 엔진이지만 기회 균등의 형편없는 보증인"이라고 표현했다. 이번 10억 달러는 게이츠재단이 2045년 문을 닫기 전까지 약 2000억 달러를 쓰겠다는 계획의 일부다.

"안전 명분 뒤에 카르텔"… AI 개발 속도 조절론에 반발 확산

더디코더(The Decoder)는 오픈AI·앤스로픽·구글 등 주요 AI 기업들이 안전을 이유로 제시한 프런티어 AI 개발 속도 조절론에 업계 안팎에서 강한 반발이 나오고 있다고 보도했다.앤스로픽의 다리오 아모데이 최고경영자(CEO)는 최근 업계와 각국 정부가 프런티어 AI 개발 속도를 함께 늦추자고 제안하며, 이를 위한 반독점 규제 면제를 요구했다. 샘 올트먼과 일론 머스크도 이에 동의했다고 더디코더는 전했다.가장 구체적인 반박은 AI 기업 코히어의 공동창업자 에이단 고메즈 CEO에게서 나왔다. 그는 블로그 글에서 소수 선도 연구소가 반독점 면제를 받아 공동 기준을 만들고 전 세계 개발자에게 이를 강제하는 구조라고 비판했다. 대규모 연산 자원, 상시 모니터링 체계, 전담 안전 조직 등이 진입장벽으로 작용하며, '독립적'이라는 평가 기관들도 자신들이 감사해야 할 기업의 자금을 받고 있다고 지적했다. 고메즈는 이를 "양의 옷을 입은 늑대, 이름만 다른 카르텔"이라고 표현했다.허깅페이스의 머신러닝 엔지니어 닐스 로게는 아모데이 등의 발언을 "최근 읽은 가장 기이한 헛소리"라고 평가하며, 중국산 모델을 견제하고 오픈웨이트 모델을 제한하려는 의도라고 주장했다.백악관 AI·크립토 책임자인 데이비드 색스는 X에서 오픈AI와 앤스로픽이 "어떤 합리적 지표로 봐도" 프런티어 지능 분야의 복점 체제를 이루고 있다고 지적했다. 미공개 모델이 실제로 위험하다면 자발적 속도 조절은 지지하지만, 속도 조절을 특정 규제 체계와 묶는 것은 협박처럼 보인다고 했다. 그는 중국이 글로벌 합의에 참여할 가능성은 "매우 낮다"고 덧붙였으며, 실제로 중국 당국은 해당 구상을 미국의 AI 우위 고착 시도로 규정해 거부했다.도널드 트럼프 대통령은 트루스소셜 글에서 "AI가 세계를 지배한다"는 경고를 "사기극"이라고 규정했다. 반면 버락 오바마, 버니 샌더스, 카멀라 해리스 등은 속도 조절과 투명성 강화 요구에 찬성 입장을 밝혔다.

애플, 구글 제미나이 기반 새 시리 공개… EU·중국은 제외

더디코더(The Decoder)는 애플이 수년간 미뤄온 차세대 애플 인텔리전스를 출시하며 완전히 새로 만든 시리를 내놨다고 보도했다. 새 시리는 구글의 제미나이(Gemini) 모델을 기반으로 하며, 유럽연합(EU)에서는 우선 제공되지 않는다.애플에 따르면 '시리 AI'는 현재 베타 단계로 영어만 지원한다. 프랑스어와 일본어, 한국어, 포르투갈어, 스페인어 지원은 다음 달 추가될 예정이다. 이 기능은 iOS 27, 아이패드OS 27, 맥OS 27, 워치OS 27, 비전OS 27 등 2027년 소프트웨어 제품군의 일부다. 모델은 기기 내에서 일부, 프라이빗 클라우드 컴퓨트를 통해 일부가 구동되며 애플은 개인 데이터가 저장되거나 회사가 접근할 수 있는 형태로 다뤄지지 않는다고 밝혔다.새 시리는 메시지·이메일·사진에서 개인적 맥락을 파악하고 화면 내용을 읽으며 웹에서 정보를 가져온다. 시스템 전반의 앱 동작을 통해 이메일 초안을 작성하거나 사진을 편집·공유할 수 있고, 왓츠앱과 오더블 등 외부 앱과도 연동된다. 더디코더는 테크크런치와 식스컬러스의 초기 사용기가 대체로 긍정적이었으나 엉뚱한 위치에 메모를 저장하는 등의 오류와 환각 문제가 지적됐고, 맥스토리즈는 개인 맥락 관련 질문에 반복적으로 답하지 못했다고 비판했다고 전했다.애플은 시리 AI와 이를 기반으로 한 기능들이 EU의 iOS·아이패드OS·워치OS에서는 초기에 제공되지 않는다며, 이용자의 프라이버시와 보안을 지키는 방안을 찾고 있다고 밝혔다. 중국에서도 규제 요건이 해소되지 않아 출시되지 않는다. 일부 서버 기반 기능에는 일일 사용 한도가 적용되며, 확장된 이용은 향후 유료로 전환될 예정이다.

구글, 음성 AI '제미나이 3.8 라이브' 공개… 벤치마크 1위에 오픈AI 대비 3분의 1 요금

구글 딥마인드가 실시간 음성 대화 모델 '제미나이 3.8 라이브(Gemini 3.8 Live)'와 '제미나이 3.8 라이브 익스텐디드 싱킹(Extended Thinking)' 두 종을 공개했다. 구글 딥마인드는 공식 블로그를 통해 두 모델이 제미나이 API와 구글 워크스페이스, 제미나이 앱에서 당일부터 쓸 수 있다고 밝혔으며, 더디코더(The Decoder)는 구글 AI 스튜디오에서도 이용할 수 있고 샘플 앱이 깃허브에 공개됐다고 전했다. 더디코더는 특히 이번 출시를 오픈AI의 최신 음성 모델 'GPT-Live-1'을 겨냥한 저가 공세로 규정했다.구글 딥마인드가 내세운 것은 성능 지표다. 익스텐디드 싱킹 모델은 아티피셜 애널리시스의 음성 대 음성 품질 지수에서 82.6점으로 전체 1위에 올랐고, 에이전트 과제 수행 능력을 재는 τ-보이스에서 68.6%, 시에라의 τ-보이스-뱅킹에서 35.1%를 기록했다. 추론 능력을 측정하는 빅 벤치 오디오 점수는 97.7%다. 더디코더는 이 82.6점이 오픈AI GPT-Live-1 계열을 앞선 수치라고 짚었다. 기본형인 3.8 라이브는 스피치 에이전트 아레나에서 2위를 차지했고, 서비스나우의 음성 에이전트 평가 도구 EVA-벤치에서는 두 모델이 정확도와 대화 품질의 균형을 끌어올렸다는 것이 구글 측 설명이다.기능 면에서 3.8 라이브는 시각 입력을 사실상 실시간으로 처리해 눈앞의 상황을 대화에 반영하고, 97개 언어를 대화 도중 자동으로 감지해 전환한다. 도구 호출과 API 실행을 백그라운드로 돌리면서 대화를 끊지 않는 점도 특징이다. 익스텐디드 싱킹은 추론과 발화를 동시에 수행해 "확인해 볼게요" 같은 말을 먼저 건네고, 여러 단계로 이뤄진 작업의 진행 상황을 말로 중계한다. 구글은 워크스페이스에서 독스 라이브·지메일 라이브·킵 라이브 형태로 이를 적용하고, 아고라·피시잼·랭체인·라이브킷·파이프캣·버셀 등 개발 플랫폼과 세일즈포스·젠스파크·루메리스 등 기업이 도입에 나섰다고 밝혔다. 생성된 음성에는 모두 워터마크 기술 신스

"ChatGPT 대화, 사람이 읽는다"…OpenAI 계약직 수백 명 검수 투입

AI 전문 매체 더디코더(The Decoder)는 404미디어(404 Media)의 탐사보도를 인용해 OpenAI가 챗봇 응답 품질을 높이기 위해 실제 ChatGPT 이용자 대화를 읽는 계약직 인력 수백 명을 고용하고 있다고 보도했다.404미디어가 확보한 내부 문서와 관계자 증언에 따르면, 이들 검수 인력은 ChatGPT의 답변을 1점에서 7점 척도로 평가한다. 과도한 아첨성 응답과 지나치게 인간처럼 구는 말투를 줄이는 것이 주된 임무다. 검수 인력은 '크로싱 허들'을 통해 모집되고 AI 학습 기업 '머코어'를 거쳐 보수를 받으며, 북미 지역의 한 검수자는 시간당 50달러 이상을 받는다고 밝혔다.검수 대상 대화는 익명 처리되지만 민감한 개인정보가 남을 수 있다. OpenAI는 개인정보 필터를 적용하고 있으나 오류 가능성은 인정했다. 한 검수자는 "이용자들이 사람이 자기 대화를 읽는다는 사실을 모르는 것 같다"고 말했으며, 실제 검수 대상 중에는 ChatGPT에 내용을 비밀로 해달라고 명시적으로 요청한 대화도 있었다.이용자는 기본값으로 켜져 있는 '모두를 위한 모델 개선' 설정을 끄면 대화가 학습과 사람 검토에 쓰이지 않도록 할 수 있다. 다만 이 설정은 새 대화에만 적용된다. OpenAI는 FAQ 페이지에서 승인된 인력과 서비스 제공업체가 모델 성능 개선을 위해 이용자 데이터를 볼 수 있다고 안내하고 있으며, 이 고지는 최소 2023년부터 게시돼 있었다.사람 검토는 업계 전반의 관행이기도 하다. 앤트로픽은 404미디어에 프라이버시 설정에서 해당 항목을 켠 이용자를 대상으로 클로드 응답을 사람이 검토한다고 확인했고, 이메일 주소 등 계정 정보를 제거한 뒤 검토한다고 밝혔다. 구글 역시 제미나이에서 저장된 대화를 사람이 검토할 수 있다고 안내하고 있다.

감시 회피 패션·AI 점장·장갑으로 배우는 로봇… 'AI의 현실 진입' 실험 잇따라

IEEE Spectrum과 MarkTechPost 보도를 종합하면, 인공지능(AI)이 실험실을 벗어나 거리·상점·로봇 팔로 진입하는 시도가 잇따라 공개됐다. IEEE Spectrum은 감시 카메라를 교란하는 '적대적 패션'과 AI에게 실제 가게 운영을 맡긴 안돈랩스(Andon Labs) 실험을 각각 다뤘고, MarkTechPost는 9월 14일 로보틱스 스타트업 리워드AI가 로봇 조작 정책 'OM-1'을 공개했다고 전했다.IEEE Spectrum에 따르면 보안 전문가 빌 스웨어린전은 객체 탐지 프레임워크 YOLO를 겨냥한 파이썬 퍼저 실험을 강화학습 알고리즘으로 발전시켜, 지난달 데프콘(DEF CON)에서 적대적 패턴 생성 결과를 발표했다. 해당 패턴은 얼굴 탐색 4종, 얼굴 인식 2종, 사람 탐지 5종 등 11개 모델을 상대로 시험돼 탐지 신뢰도를 떨어뜨렸다. 이탈리아 캅에이블은 자카드 니트에 무늬를 짜 넣어 착용자를 동물이나 사물로 오분류시키고, 어반프라이버시는 OpenCV 기반 얼굴인식을 겨냥한 '페이스션 리로디드' 컬렉션을 판매 중이다. 다만 카메라 각도·조명·보행 습관 때문에 효과가 제한되며, 특정 모델에만 통한다는 지적도 함께 실렸다.같은 매체는 샌프란시스코 AI 안전기업 안돈랩스가 AI 에이전트 '루나'에게 실제 매장 운영을 맡기고 3년 임대차 계약까지 맺었다고 전했다. 스톡홀름의 안돈 카페에서는 구글 제미나이 기반 매니저가 신선식품을 과다 발주해 폐기가 늘자, 오픈AI 모델로 교체한 뒤에는 냉동 빵과 치즈만 쓰는 '치즈 토스트' 단일 메뉴로 축소되는 일이 벌어졌다. 공동창업자 루카스 페테르손은 매장 한 곳의 통제되지 않은 조건에서 이뤄지는 실험을 "기껏해야 약한 과학"이라고 인정했다. 회사는 앤스로픽·구글 딥마인드·오픈AI·xAI와 평가 연구를 협업한다고 밝혔다.MarkTechPost가 전한 OM-1은 원격조작 데이터나 로봇에서 수집한 데이터 없이, 센서가 달린 장갑을 낀 사람의 시연만으로 학습한다. 7자유도 웨어러블 '옴니바디 핸드'가 촉각·근

사카나AI, 역전파 대체할 '층 단위 학습법' PC-ALM 공개… 1000층 신경망 훈련

MarkTechPost는 14일 일본 AI 스타트업 사카나AI(Sakana AI) 연구진이 역전파(backpropagation)를 대체할 수 있는 층 단위 학습 기법 'PC-ALM(증강 라그랑지안 예측 부호화)'을 제안했다고 보도했다.역전파는 순전파와 역전파, 가중치 갱신이 순차적으로 맞물려 돌아가는 전역(global) 알고리즘이다. 뇌에는 이런 식으로 신경망 전체가 단계를 맞춰 동작하는 메커니즘이 알려져 있지 않아, 예측 부호화(PC) 같은 국소 학습 방식이 꾸준히 연구돼 왔다. 다만 기존 PC는 학습 신호가 출력층에서 시작해 여러 층을 거치며 희미해져, 깊고 폭이 좁은 신경망에서 성능이 크게 떨어지는 한계가 있었다.PC-ALM은 각 층의 예측 오차를 누적하는 이중(dual) 변수를 추가해, 갱신을 층 단위로 유지하면서도 역전파와 정렬된 학습 신호를 복원한다. 연구진은 이 구조를 층마다 놓인 PI 제어기로 해석했으며, 선형 PC 신경망에서 특정 안정성 조건 아래 PC-ALM이 역전파의 수반 변수와 일치하는 지점으로 수렴한다는 점을 증명했다.실험에서는 너비 32·깊이 32의 잔차 MLP(Fashion-MNIST, ReLU) 기준으로 역전파가 78.66%, 기존 PC가 68.13%, PC-ALM이 77.75%의 테스트 정확도를 기록했다. MNIST에서는 1000층 규모 잔차 MLP를 역전파 대비 약 2%포인트 이내 성능으로 학습시켰다. 연구진은 CIFAR-10과 타이니 이미지넷의 ResNet-18을 포함해 시도한 모든 벤치마크에서 PC-ALM이 기존 PC를 앞섰다고 밝혔다.MIT 라이선스로 공개된 JAX 참조 구현은 CPU에서도 실행된다. 다만 이는 모델이 아닌 학습 방법이며, 현재까지는 소규모 이미지 벤치마크에서만 검증됐다.

오픈AI, 첫 자체 AI 칩 '할라페뇨' 설계에 자사 LLM 투입… 20개월 만에 실리콘 완성

미국 IEEE 스펙트럼(IEEE Spectrum)은 오픈AI가 지난 8월 25일 공개한 첫 AI 가속기 칩 '할라페뇨(Jalapeño)'의 설계 과정에 자사 대규모언어모델(LLM)이 폭넓게 활용됐다고 보도했다.할라페뇨는 4비트 연산 기준 최대 13.4페타플롭스 성능과 232GB 메모리를 갖췄고, 메모리 대역폭은 초당 15.4테라바이트다. 오픈AI가 인용한 벤치마크에 따르면 프롬프트 입력부터 마지막 토큰 출력까지의 종단 간 지연 시간을 현재 사용 중인 엔비디아 GB300 대비 최대 3.6배 단축하면서 전력 소비는 더 낮았다. 이 칩은 2048개 단위의 '포드' 형태로 배치되도록 설계됐다.주목받는 부분은 개발 속도다. 최초 아키텍처 구상에서 첫 실리콘까지 20개월이 채 걸리지 않았고, 칩 논리를 정의하는 RTL 코드 작성부터 제조에 넘기는 테이프아웃까지는 9개월에 그쳤다. 프로젝트 기간 설계 인력은 평균 100명 미만이었다. 오픈AI는 시스템 설계 전반을 맡고, 파트너인 브로드컴이 게이트 단계 이후의 물리적 설계와 양산을 담당했다.리처드 호 오픈AI 하드웨어 부사장은 "모델이 엔지니어들에게 초능력을 주고 있지만, 최종 판단은 여전히 엔지니어가 내린다"고 말했다. 오픈AI는 구글에서 시작된 오픈소스 고수준 합성 도구 'XLS'를 중심으로 프런트엔드 작업 흐름을 구성했고, 칩 설계용으로 미세조정한 비공개 내부 모델도 사용했다. 지난 5월 첫 칩을 받은 뒤에는 AI로 벤치마크 소프트웨어를 최적화해 약 40시간 만에 특정 커널 성능을 이론 한계치의 0.31%에서 88.94%까지 끌어올렸다.다만 호 부사장은 칩 설계가 완전 자동화될 수 있다고는 보지 않는다며 "누구나 코덱스만으로 최첨단 AI 가속기를 만들 수 있다는 뜻은 아니다"라고 선을 그었다.

중국, 미국 AI 안전 경고에 "공포 조장" 반격… 올트먼은 "속도 조절이 중단은 아니다"

미국 AI 업계 수장들이 잇따라 제기한 '개발 속도 조절' 주장을 두고 중국이 정면 반박에 나섰다. 더디코더(The Decoder)가 전한 두 건의 보도를 종합하면, 중국 외교부와 관영 매체는 다리오 아모데이 앤스로픽 최고경영자(CEO) 등의 AI 위험 경고를 "공포 조장"으로 규정하며 미국의 기술 우위 고착 시도라고 비판했고, 같은 시기 샘 올트먼 오픈AI CEO는 속도 조절 요구를 재확인하면서도 "'페이싱(pacing)'이 '중단'을 뜻하지는 않는다"고 선을 그었다.◇ 중국 "공포 조장이 AI 거버넌스 해친다"더디코더가 블룸버그를 인용해 전한 내용에 따르면, 궈자쿤 중국 외교부 대변인은 베이징에서 "개방적이고 포용적이며 보편적으로 유익하고 윤리적인" AI 발전을 촉구했다. 그는 "공포 조장과 대결, 악성 경쟁"이 글로벌 AI 거버넌스를 교란하며 누구의 이익에도 부합하지 않는다고 말했다.관영 글로벌타임스는 한발 더 나아가 아모데이가 중국의 기술 진보를 억누르기 위한 "조용한 AI 냉전"을 벌이고 있다고 주장했다. 아모데이는 앞서 미국 AI 모델의 출력값을 이용해 경쟁 모델을 학습시키는 '증류(distillation)'에 대한 대응을 요구한 바 있다.주목할 대목은 중국 당국도 AI 위험 자체는 인정한다는 점이다. 천이신 중국 국가안전부장은 "적대 세력"이 딥페이크와 사이버 공격에 AI를 악용할 수 있다고 경고하며, 취약점 탐색과 악성코드 생성이 가능한 모델로 앤스로픽의 마이토스(Mythos)와 오픈AI의 GPT-5.5-Cyber를 직접 거론했다. 다만 그가 내놓은 처방은 미국 기술 리더들과 정반대였다. 개발 속도를 늦추는 대신 첨단 반도체 연구 확대와 AI 인프라 구축 가속, 감독 강화를 주문했다.쑨청하오 칭화대 연구원은 베이징이 워싱턴이 안전이나 국가안보를 명분으로 기술 규제를 확대할 가능성을 우려하고 있다고 분석했다. 중국 당국자들로서는 속도 조절 요구가 현재의 미국 우위를 굳히는 장치로 읽힐 수 있다는 것이다.◇ 올트먼 "속도는 계속 빠를 것, 다만 가능

AllSpark, 오픈웨이트 검색 에이전트 '아이리스-미니·프로' 공개

더디코더(The Decoder)에 따르면 중국 AI 연구팀 올스파크(AllSpark)가 오픈소스 검색 에이전트 '아이리스-미니(Iris-mini)'와 '아이리스-프로(Iris-pro)'를 학습 방법론을 담은 논문과 함께 공개했다. 연구팀은 두 모델이 각각의 규모대에서 오픈웨이트 검색 에이전트 가운데 가장 강력한 성능을 낸다고 밝혔다.두 모델은 알리바바의 큐원(Qwen) 계열을 기반으로 한다. 아이리스-미니는 350억 파라미터(Qwen3.6-35B-A3B), 아이리스-프로는 3970억 파라미터(Qwen3.5-397B-A17B) 규모이며 모두 25만6000 토큰의 컨텍스트 창을 지원한다. 학습은 웹페이지의 링크 구조를 역으로 추적해 여러 단계를 거쳐야 풀리는 문제를 만들고, 지도학습 미세조정과 강화학습을 번갈아 반복하는 방식으로 이뤄졌다고 논문은 설명했다.성능 평가는 희귀 사실 탐색 능력을 측정하는 브라우즈컴프(BrowseComp)와 중국어판 브라우즈컴프-ZH, 근거 수집의 완결성을 보는 딥서치QA, 전문가 수준 학술 문제인 '인류 최후의 시험(HLE)' 등 4개 벤치마크에서 진행됐다. 컨텍스트 관리 기능을 켠 상태에서 아이리스-미니는 각각 82.2, 84.8, 86.9, 52.3점을, 아이리스-프로는 88.6, 85.1, 92.9, 56.4점을 기록했다. 연구팀은 보조 에이전트나 추가 검증 단계 없이 단일 에이전트로 측정한 결과라고 덧붙였다.논문은 또 검색 학습 데이터와 모델이 학습한 적 없는 영역, 즉 일반적인 도구 사용이나 사무 업무에서도 성능 향상을 보였다는 점을 예상 밖의 결과로 제시했다. 모델 가중치는 허깅페이스에, 코드는 깃허브에 공개됐으며 데이터 구축과 학습 파이프라인은 추후 공개할 예정이다.