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AI 레이싱카가 아부다비에서 전 F1 드라이버 크비야트를 이기다

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.17 17:13
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(퍼플렉시티가 정리한 가사)


전 레드불 레이싱 드라이버 다닐 크비앗은 11월 15일 아부다비 야스 마리나 서킷에서 뮌헨 공과대학교(TUM)의 AI 기반 레이싱 카가 10랩 쇼케이스 이벤트에서 그보다 먼저 결승선을 통과하면서 자율주행 기술에 첫 패배를 당했다.

AI 레이서는 59.13초의 최고 랩 타임을 기록했으며, 이는 크비앗의 57.5초 기준 기록보다 단 1.6초 느린 것이었다. 이 격차는 2024년 4월 첫 아부다비 자율주행 레이싱 리그(A2RL) 이벤트에서 크비앗이 자율주행 기술을 10초 이상 앞서던 것에 비해 극적인 발전을 나타낸다.


기술이 성과 격차를 줄이다

인간 대 AI 전시 경기는 전통적인 나란히 달리는 배틀 방식이 아닌 추격전으로 설계되었으며, 자율주행 차량이 10초의 선발 출발 이점을 받았다. 크비아트가 초반 랩에서 격차를 좁혔지만, TUM 머신은 체커기까지 선두를 유지했다.

“작년과 비교하면 낮과 밤의 차이입니다”라고 크비아트는 경기 후 기자들에게 말했다. “이제 제대로 푸시할 수 있고, 추격할 수 있으며 [1초 이내로 랩타임을 기록하고] 이것은 대단한 성과이자 인상적입니다.”

TUM의 성능은 메인 이벤트에서 더욱 향상되었으며, 팀의 자율주행 레이서는 6대가 참가한 결승전에서 58.183초의 랩타임을 기록했다—이는 그날 초반 크비아트의 최고 랩타임보다 단 0.5초 느린 기록이었다.


TUM, 챔피언십 타이틀 유지

TUM은 저녁 메인 이벤트에서 A2RL 챔피언십을 성공적으로 방어했으며, 이탈리아 라이벌 Unimore가 선두를 달리다 충돌한 후 225만 달러의 상금을 획득했습니다. Unimore는 2번째 랩에서 대담한 추월을 성공시켰지만 12번째 랩에서 느린 차량과 충돌하여 레이스를 마감했습니다.

TUM의 팀 대표인 Markus Lienkamp 교수는 이번 우승이 “전략적 레이싱 인텔리전스”를 입증했으며 “자율 시스템을 안전하고 효율적으로 도로에 도입하려는 비전을 향한 결정적인 단계”라고 말했습니다.

이 이벤트에는 4개국에서 온 11개 팀이 참가했으며, 인간 운전자 대신 센서, 액추에이터 및 컴퓨팅 하드웨어로 개조된 Dallara Super Formula 차량으로 경쟁했습니다. 자율주행 차량은 대회 중 시속 250킬로미터를 초과하는 속도에 도달했습니다.

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인공지능(AI) 모델들의 성능 경쟁이 치열해지면서, 추론, 수리 등 종합적인 역량을 객관적으로 평가하는 다양한 벤치마크에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 사용자의 직접적인 평가를 반영하는 '엘엠아레나(LMArena)'는 익명으로 받은 두 개의 AI 답변 중 더 우수한 것을 고르거나 무승부를 선언하여 순위를 매기는 방식입니다.기존 벤치마크의 한계를 극복하기 위해 만들어진 '인류의 마지막 시험(HLE)'은 수학, 물리학 등 100개 이상 과목의 고난도 문제를 통해 AI의 정답률을 측정합니다. 또한, AI의 자율적인 경제활동 능력을 측정하는 '벤딩 벤치(Vending-Bench)'는 AI가 재고 관리와 가격 책정 등을 얼마나 잘 수행하는지 평가합니다.이 외에도 코딩 오류 해결 능력을 평가하는 'SWE벤치'와 수학 올림피아드 난이도의 '매스아레나 에이펙스' 등 다양한 전문 벤치마크들이 활용됩니다. 하지만 이러한 AI 벤치마크는 윤리나 안전보다는 높은 경제적 보상이 기대되는 과업에만 초점을 맞춘다는 비판도 제기됩니다.
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2025.12.14 등록
앨런 AI 연구소(Ai2)는 훈련 데이터와 가중치까지 완전히 공개하는 대표적인 대형언어모델(LLM)인 '올모(OLMo) 3'의 업데이트 버전 '올모 3.1'을 공개했습니다. 새로 출시된 '올모 3.1 싱크 32B'와 '올모 3.1 인스트럭트 32B'는 강화 학습(RL)을 추가 적용하여 추론, 수학, 지시 이행 능력 등 여러 벤치마크에서 성능이 크게 향상되었습니다.특히, '싱크 32B'는 고급 추론과 연구 목적에 최적화되었으며, '인스트럭트 32B'는 대화형 AI와 툴 기반 워크플로에 맞춰 현재까지 공개된 완전 오픈 소스 32B급 지시형 모델 중 가장 강력한 성능을 자랑합니다. Ai2는 이를 새로운 모델 출시가 아닌 '체크포인트 추가' 개념으로 소개하며, 개발자들이 모델의 학습 과정을 완벽하게 통제하고 자체 데이터를 추가해 재학습할 수 있도록 지원합니다.Ai2는 올모 시리즈가 개방성과 성능을 동시에 발전시킬 수 있음을 보여주며, 학습 데이터, 코드, 결정에 대한 엔드투엔드 투명성을 유지하면서 기능을 지속적으로 개선했다고 강조했습니다. 이 새로운 '체크포인트' 모델들은 Ai2 플레이그라운드와 허깅페이스를 통해 제공되어 개발자 및 연구기관의 활용을 넓힐 예정입니다.* 앨런 인공지능 연구소(Ai2)는 마이크로소프트 공동 창립자였던 고(故) 폴 앨런이 공익을 위해 고도(하이-임팩트) AI 연구 및 엔지니어링을 수행할 목적으로 2014년에 설립한 비영리 연구소입니다. 이 연구소는 텍스트를 읽고 추론하여 지식을 입증하는 AI 시스템 개발을 목표로 시작했으며, 현재도 개방성과 투명성을 중시하며 AI 분야의 발전을 주도하고 있습니다.
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2025.12.14 등록
오픈AI의 최신 AI 모델인 'GPT-5.2'는 초기 테스트에서 전문가와 기업용 업무 처리, 복잡한 문제 해결 능력 등 전문 작업 분야에서 역대 최고라는 평가를 받았습니다. 하이퍼라이트AI CEO 등 전문가들은 이 모델이 상당한 사고 시간을 요구하는 어려운 작업을 완벽하게 수행하며 '세계 최고의 모델'이라고 극찬했습니다.이 모델은 사고력과 문제 해결 능력이 눈에 띄게 향상되어 복잡한 코드 구조를 한 번에 생성하고, 몇 시간 동안 작업을 지속하는 등 개발자와 기업에 매우 중요한 의미를 갖습니다. 박스(Box) CEO 등은 GPT-5.2가 금융 및 생명 과학 분야의 실제 업무 지식을 테스트하는 확장 추론에서 기존 모델보다 훨씬 빠르게 작업을 수행했다고 밝혔습니다.반면, 일반 사용자들은 일상적인 글쓰기나 순수 채팅 기능에서 체감할 만한 개선점을 느끼기 어렵다는 엇갈린 평가가 나왔고, 일부는 딱딱한 어조나 속도 저하를 단점으로 지적했습니다. 코드명 '갈릭'으로 알려진 이 모델은 코딩과 B2B에 최적화된 도구로 보이며, 일반 사용자가 느낄 만한 성능 향상은 내년 1월 출시 모델을 기다려야 할 것으로 분석됩니다.
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2025.12.14 등록
저작권 소송에서 Meta를 고소한 작가들은 목요일 연방 판사에게 회사가 Llama AI 모델을 훈련시키기 위해 BitTorrent를 통해 불법 복제된 책을 다운로드하고 파일 공유를 통해 저작권이 있는 자료를 다른 사람들에게 적극적으로 재배포했다는 새로운 혐의로 소장을 수정해 줄 것을 요청했습니다.코미디언 Sarah Silverman과 작가 Richard Kadrey 및 Christopher Golden을 포함한 원고들은 Meta가 저작권이 있는 저작물을 어떻게 입수했는지에 대해 처음에는 “알 수 없었다”고 말했지만, 회사가 최근 증거 개시 과정에서 토렌트 활동에 대한 “결정적인 증거”를 제출했으며, 여기에는 Meta가 토렌트 사이트에서 그들의 저작물이 포함된 불법 복제 파일을 “시딩”했다는 증언이 포함되어 있습니다.새로운 주장은 Vince Chhabria 판사가 6월에 AI 모델을 훈련시키기 위해 저작권이 있는 책을 사용하는 것은 공정 이용에 해당한다고 판결했지만 배포에 대한 문제는 여지를 남긴 이후, BitTorrent 시딩을 통한 Meta의 불법 복제 자료 재배포가 훈련을 넘어선 저작권 침해에 해당하는지 여부를 중심으로 합니다.
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2025.12.14 등록
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