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엔비디아가 흥미로운 실험 하나를 공개했습니다. 코딩 에이전트 Codex에게 프롬프트 딱 두 개를 줬더니, 작은 모델 Cosmos 3 Nano의 정확도를 하루 만에 54.41%에서 93.35%까지 끌어올렸다는 겁니다. AI가 다른 AI를 가르쳐 더 똑똑하게 만든 셈이죠. 이렇게 AI가 스스로를 개선하는 고리를 재귀적 자기개선(RSI)이라 부릅니다. 여기 쓰인 ‘사후학습’은 이미 만들어둔 모델을 추가로 다듬어 성능을 올리는 방법을 말합니다. 파시스와 메티스가 이 자기개선 마라톤을 폭포 앞에서 지켜봅니다.

AI가 AI 과외하니 하루만에 93점ㄷㄷ

원 뉴스: RT @kimmonismus: NVIDIA says Codex post-trained Cosmos 3 Nano from 54.41% to 93.35% accuracy in one day - with two prompts · twitter

ThakiCloud 제품 적용 시사점

자기개선 루프의 함정은 성능만 오르는 게 아니라는 데 있습니다. 모델이 좋아지는 만큼 GPU도 쉬지 않고 돌고, 그 시간은 고스란히 비용으로 쌓입니다. 남의 클라우드에서 이 고리를 돌리면 똑똑해지는 건 모델인데 늘어나는 건 청구서가 되기 쉽죠. 타키클라우드 메티스는 학습과 추론을 회사 자기 시설 안(온프렘)에서 돌리도록 설계돼, 자기개선의 결과물과 그 연산이 모두 내 통제 아래 남습니다. 파시스로 에이전트가 모델을 다듬고 메티스가 그 학습을 받아내는 고리를, 남의 요금 계량기가 아니라 내 랙 위에서 굴리자는 이야기입니다.

이 만화는 업계 뉴스를 바탕으로 자동 생성된 초안입니다.

참고