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전 DeepSeek AI 연구원 Luo Fuli, 샤오미에 합류

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작성자 xtalfi
작성일 2025.11.12 22:46
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)


전 DeepSeek 연구원 Luo Fuli는 11월 12일의 MiMo AI 팀에 합류했다고 발표했으며, 이는 중국 기술 대기업의 수개월간의 채용 노력의 결실을 의미하고 중국의 급속도로 발전하는 인공지능 산업에서 AI 인재에 대한 치열한 경쟁을 강조한다.​

"지능은 언어를 넘어 물리적 세계로 나아갈 것입니다"라고 Luo는 자신의 WeChat 계정에 썼다. "저는 샤오미 MiMo에서 창의적이고 재능 있으며 진실한 연구원들과 함께 그러한 미래를 만들어갈 것입니다."​

PanDaily에 따르면, DeepSeek의 V2 모델에 기여한 것으로 알려진 29세 연구원은 MiMo 팀의 책임자로 임명되었다. 그녀의 합류는 스마트폰, 전기차, 스마트 홈 기기를 통합하는 "Human x Car x Home" 생태계를 개발하는 샤오미의 AI 역량을 강화할 것으로 예상된다.​


AI 인재 확보를 위한 치열한 경쟁

샤오미 창립자 레이쥔은 루오 영입을 위해 직접 나섰으며, 중국 언론은 연간 보수 패키지가 1천만 위안, 약 140만 달러라고 보도했습니다. 이번 영입은 기술 대기업들이 전문 인재를 확보하기 위해 치열하게 경쟁하고 있는 중국 AI 산업의 광범위한 트렌드를 반영합니다.​

맥킨지의 데이터에 따르면, AI 제품 구축에 능숙한 인재에 대한 중국의 수요는 2030년까지 100만 명에서 600만 명으로 6배 증가할 것으로 예상되는 반면, 대학 및 기존 인재 풀은 약 200만 명만 공급할 것으로 추정되어 AI 역할에 대한 400만 명의 인력 부족이 발생할 것으로 전망됩니다.​

루오는 샤오미에 상당한 자격을 가져왔습니다. 그녀는 베이징대학교 전산언어학연구소에서 석사 학위를 취득했으며 2019년 권위 있는 ACL 컨퍼런스에서 8편의 논문을 발표했습니다. 졸업 후 그녀는의 DAMO Academy에 합류하여 다국어 사전 학습 모델 VECO 개발을 주도했습니다. 2022년 그녀는 DeepSeek에 합류하여 2024년 5월에 출시된 DeepSeek-V2 모델의 핵심 기여자가 되었습니다.​

DeepSeek-V2는 Multi-head Latent Attention을 도입하여 품질을 유지하면서 최첨단 AI 모델 학습에 필요한 컴퓨팅 요구사항을 절반으로 줄이는 혁신을 이루었습니다. 이 획기적인 성과는 업계 리더들의 주목을 받았으며, Anthropic 창립자 잭 클락은 DeepSeek이 이러한 발전을 이룰 수 있는 "불가사의한 마법사들"을 고용했다고 언급했습니다.​


샤오미의 AI 야망

샤오미는 2025년 4월 첫 대규모 언어 모델인 MiMo를 출시했습니다. 70억 개의 매개변수를 가진 이 모델은 추론 작업에 중점을 두고 있으며, Core로 알려진 회사의 AI 태스크포스가 강화 학습을 사용하여 개발했습니다. 벤치마크 테스트에서 샤오미는 이 모델이 수학 및 코드 생성 분야에서 OpenAI의 o1-mini와 알리바바의 Qwen-32B-Preview의 성능과 대등하거나 이를 초과한다고 주장했습니다.​

Luo는 이미 10월에 샤오미와 베이징대학교가 공동으로 발표한 최근 AI 논문에 "독립 연구원"으로 공동 저자로 등장했으며, 업계 관계자들은 이를 경업금지 의무와 관련된 전환 기간으로 해석했습니다. 11월 12일 그녀의 공식 발표는 샤오미 팀에 완전히 합류했음을 확인했습니다.

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에너지부는 인공지능 기반 연구 자동화를 통해 10년 내에 미국의 과학 생산성을 두 배로 늘리는 것을 목표로 하는 트럼프 대통령의 AI 이니셔티브인 제네시스 미션에 3억 2천만 달러 이상의 투자를 발표했습니다.DOE 차관 다리오 길은 의원들에게 이 자금이 미국 과학 클라우드(American Science Cloud)와 혁신적 모델 컨소시엄(Transformational Model Consortia)을 지원할 것이며, 전담 팀들이 이미 슈퍼컴퓨터 시간을 자동으로 할당하고, 결과를 분석하며, 실험을 시작하는 AI 워크플로우를 개발하고 있다고 말했습니다.하원 청문회에서는 보안 문제가 최우선 과제로 다뤄졌으며, 의원들은 AI 능력의 위험성과 적대국들의 모델 역공학 가능성에 대해 질문했고, 길은 속도가 성공에 매우 중요하다고 강조하며 “우리는 생명이 달린 것처럼 행동해야 합니다”라고 말했습니다.
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2025.12.11 등록
Microsoft는 2025년 1월부터 9월까지 3,750만 건의 익명화된 대화를 분석한 최초의 포괄적인 Copilot 사용 연구를 발표했으며, 사용자들이 단순히 생산성 도움만이 아닌 건강, 관계, 인생 결정에 대한 개인적인 지침을 점점 더 많이 찾고 있다는 사실을 밝혔습니다.연구는 데스크톱과 모바일 사용자 간의 뚜렷한 차이를 발견했는데, 데스크톱 사용자는 Copilot을 생산성 도구로 취급한 반면 모바일 사용자는 “대화형 동반자”로 활용했으며, 건강 관련 주제가 하루 중 모든 시간대의 대화를 지배했습니다.Microsoft의 책임 있는 AI 책임자는 사용자들이 그러한 목적으로 설계되지 않은 도구에서 정서적 지원을 구함에 따라 안전 문제를 인정했으며, OpenAI, Google, Meta, Anthropic과 장기 챗봇 사용자를 두고 경쟁하는 가운데 “필요한 통제와 보호 장치”의 필요성을 강조했습니다.
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2025.12.11 등록
AI 시대의 대학교육과 AI 활용 경향생성형 AI의 급격한 발전으로 인해 대학생들의 학습 방식이 근본적으로 변화하고 있습니다. 대학생들은 과제, 수업 이해, 시험 대비 등 학습 전반에 걸쳐 AI를 폭넓게 사용하며, AI를 '선호하지 않을 수는 있지만 안 쓰는 사람은 없을 것'이라는 인식이 확산되었습니다. 일부 대학은 챗GPT 표절 방지를 위해 과제 현장 수행을 늘리거나, 경인교대처럼 논쟁적 질문 준비 시 AI 사용을 금지하는 등의 가이드라인을 제시하고 있습니다. 그러나 대다수 학생들은 AI를 자료 요약, 아이디어 도출, 모의고사 제작 등에 활용하며 AI를 '좋은 도구'이자 학습의 효율을 높이는 '필수 교보재'로 인식하고 있습니다.학습자와 교수자의 AI 활용과 인식 차이대학생들은 AI를 여러 단계로 활용하는 '헤비 유저'가 많으며, 예를 들어 자료 검색, 초안 작성, 문체 리라이팅 등 다양한 AI를 교차 사용하는 경향을 보입니다. 이들은 중간에 자신의 의견을 넣어 협업했기 때문에 AI가 생성한 결과물도 '나의 결과물'로 여기는 경향이 뚜렷합니다. 한편, 대학 교수들 사이에서는 AI 활용을 막을 수 없다는 판단하에 글쓰기나 철학 등 인문계열에서도 AI 활용법을 가르치는 사례가 증가하고 있습니다. 교수들은 학생들이 AI 산출물을 그대로 사용하지 않고, AI가 제시한 아이디어를 비판적으로 수정하고 자신의 것으로 소화하는 '자기화 과정'이 중요하다고 강조하며, 사고의 외주화를 경계하고 있습니다.AI 활용의 '선' 설정과 교육적 대안 모색AI의 활용이 '뉴노멀'이 되었음에도 불구하고, 대학들의 AI 활용 가이드라인은 주로 부정행위 방지나 평가 방식(과정평가/구술평가)에 초점을 맞추고 있으며, AI 활용의 윤리적 쟁점이나 비용 격차로 인한 학습 격차 같은 심층적인 논의는 부족한 실정입니다. 대학들은 AI 활용의 무게추를 '활용'과 '제한' 사이에서 달리하고 있지만, 전문가들은 'AI를 어느 선까지 활용하는 것이 타당한지'에 대한 교육적 합의와 논의가 필요하다고 지적합니다. 교수자-학습자가 특정 활동에서 AI 사용 여부를 합의하고, 왜 AI를 사용하는 것이 학문적 역량에 도움이 되는지, 어떤 때 사용하지 않는 것이 좋은지를 교수자가 설득하여 학생들의 사고 과정 체화를 유도해야 할 시점입니다.
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2025.12.10 등록
오픈AI는 구글 '제미나이 3'에 대응하기 위해 내년 1월 새로운 모델을 출시할 예정이며, 이는 단순 성능 경쟁을 넘어 사용자와의 '상호 작용' 및 '대화 기능 강화'에 중점을 둔 것으로 알려졌습니다. 샘 알트먼 CEO는 지난 1일 '코드 레드'를 발령하고 8주간 챗GPT 개선에 집중할 것을 요구하며, 직원들에게 "사용자 신호를 더 잘 활용하라"고 지시했습니다. 이는 안전성 강화에 집중한 이전 모델이 사용자 만족도 측면에서 정체되었다고 판단하여, 챗봇 응답에 대해 전문가 평가가 아닌 사용자의 피드백을 적극 반영하는 전략으로 선회했음을 보여줍니다.이러한 사용자 중심 전략은 내부적으로 '로컬 사용자 선호도 최적화(LUPO)'라 불리며, 이미 사용자 대화에 초점을 맞춘 'GPT-5.1'을 출시하고 이 방침을 테스트하는 과정에서 일일 활성 사용자 증가라는 놀라운 결과를 확인했습니다. 알트먼 CEO는 이메일 초안 작성 등 간단한 작업에서는 모델의 추론 성능 차이가 크지 않으므로, 사용자의 선호에 맞는 톤으로 응답하는 것이 실질적인 사용량 증대에 더 큰 영향을 미친다고 판단했습니다. 아울러 새로운 모델에는 챗GPT 초기 성공 사례나 구글 제미나이의 인기 요소를 반영하여 향상된 '이미지 생성 기능'도 탑재될 예정입니다.한편, 이번 개선 작업은 인공일반지능(AGI) 달성에 집중하는 연구원들과 챗봇 경험 개선에 집중하려는 운영진 사이의 내부 갈등을 해소하기 위한 조치로도 해석됩니다. 또한, 코딩 기능을 중심으로 한 기업용 모델인 'GPT-5.2'도 곧 공개될 예정이지만, 경영진은 구글의 공세에 빠르게 대응하기 위해 성능 향상을 위한 출시 연기 요청에도 불구하고 일정을 강행할 정도로 위기감을 느끼고 있습니다. 다만, 사용자 선호도에만 초점을 맞춘 모델이 소셜 미디어의 전철을 밟아 정신 건강 위기를 초래할 수 있다는 우려에 대해, 오픈AI는 사용자 피드백, 전문가 리뷰, 안전 시스템을 신중하게 조화하여 모델을 개선하고 있다고 밝혔습니다.
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2025.12.10 등록
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