Google 연구진이 주요 AI 과제를 해결했을 가능성이 있습니다. 그들은 AI 모델 훈련을 위한 새로운 기술인 "내부 RL(Internal RL)"을 개발했습니다. 이는 AI가 일반적인 LLM의 함정을 피하면서 복잡한 추론을 학습하는 데 도움이 됩니다. 2026년 1월 16일에 공개된 이 획기적인 발전은 고급 AI 에이전트의 길을 열 수 있습니다.
내부 RL은 모델의 내부 작동 방식을 제어합니다. 다음 단어를 예측하는 대신 단계별 솔루션을 구축합니다. 이를 통해 AI는 지속적인 인간의 감독 없이도 복잡한 작업을 처리할 수 있습니다. 연구팀은 다음 토큰 예측의 한계를 우회했습니다.
즉각적인 영향은 클 수 있습니다. 전문가들은 이것이 로봇 공학 및 자율 시스템에 혁명을 일으킬 수 있다고 믿습니다. 이 방법은 진정으로 지능적인 AI를 향한 확장 가능한 경로를 제공합니다.
현재 LLM은 장기 계획에 어려움을 겪고 있습니다. 다음 토큰을 예측하는 데 기반한 아키텍처는 탐색을 제한합니다. 내부 RL은 강화 학습에 대한 새로운 접근 방식을 제공합니다.
Google은 이 기술을 더욱 개선할 계획입니다. 초점은 실제 응용 분야에 있습니다. AI 에이전트의 미래는 그 어느 때보다 밝아 보입니다.
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