AI 기술 데일리 리포트

LLM · 대규모 언어모델 방대한 텍스트로 학습한 언어 생성 모델.

에이전트 · agent 목표 달성을 위해 스스로 도구를 쓰고 단계를 밟아 행동하는 AI.

에이전트 메모리 · agent memory 에이전트가 실행 동안 정보를 저장·검색·갱신·정리하는 시스템.

툴 사용 · tool use 에이전트가 외부 도구나 API를 호출해 과제를 푸는 것.

RAG · 검색 증강 생성 외부 지식을 검색해 모델 답변에 반영하는 방식.

벤치마크 · benchmark 성능 측정용 표준 시험 문제 모음.

SOTA 현재 최고 성능.

강화학습 · RL 보상을 받으며 시행착오로 더 나은 행동을 배우는 방식.

미세조정 · SFT 학습된 모델을 특정 목적에 맞게 추가로 다듬는 단계.

강화 미세조정 · RFT 보상 신호를 이용해 모델을 추가로 다듬는 미세조정.

증류 · distillation 큰 '선생' 모델의 능력을 작은 '학생' 모델로 옮기는 학습.

온폴리시 증류 · on-policy distillation 학생 모델이 스스로 만든 출력에서 배우는 증류.

확산 모델 · diffusion 잡음을 점점 걷어 내며 결과를 만드는 생성 방식.

확산 언어모델 · DLM 확산 방식으로 텍스트를 생성하는 언어모델. 여러 토큰을 병렬로 채울 수 있다.

마스크 확산 모델 · MDM 가려진 토큰을 채워 가며 생성하는 확산 언어모델.

양방향 어텐션 · bidirectional attention 앞뒤 토큰을 모두 참조하는 어텐션. 자기회귀의 인과 어텐션과 대비된다.

자기회귀 · autoregressive 토큰을 앞에서부터 하나씩 차례로 생성하는 방식.

attention · 어텐션 입력 토큰 간 관련도를 가중해 처리하는 트랜스포머 핵심 연산.

RoPE · 회전 위치 임베딩 토큰 위치를 회전 변환으로 인코딩하는 방식.

MLLM · 멀티모달 대규모 언어모델 이미지·영상과 언어를 함께 이해·추론하는 LLM.

멀티모달 · multimodal 텍스트·이미지·영상·오디오 등 여러 형태의 입력을 함께 다루는 것.

텍스트-투-비디오 · text-to-video 텍스트나 참조 이미지로부터 영상을 만드는 생성 기술.

신규 시점 합성 · novel-view 다른 카메라 시점에서 본 듯한 영상을 만들어 내는 것.

풀듀플렉스 · full-duplex 듣기와 말하기를 동시에 처리하는 양방향 통신.

지연시간 · latency 입력에서 응답까지 걸리는 시간.

MCP · 모델 컨텍스트 프로토콜 AI 모델을 외부 도구·데이터에 연결하는 표준 인터페이스.

뇌-컴퓨터 인터페이스 · BCI 뇌 신호로 기기를 제어하거나 감각을 주고받는 기술.

휴머노이드 · humanoid 사람 형태로 만든 로봇.

피지컬 AI · physical AI 화면 속 대화를 넘어 로봇 등 실제 물리 세계에서 동작하는 AI.