이전 큐웬 테크 스태프: 대형 모델이 행동 중심의 실체로 진화하다
린쥔양(Lin Junyang)은 3월 26일 알리바바를 떠난 지 몇 주 만에 처음으로 공개적인 발언을 통해 대형 모델 기술의 다음 단계 진화에 대한 심층 분석을 제시한, 기존 알리바바 퉁이(Qwen) 대형 모델 기술의 전 수석 엔지니어입니다.
린쥔양은 산업이 '추론 기반 사고'에서 '에이전트 기반 사고(Agentic Thinking)'로 전환되고 있다고 지적했습니다. 그는 지난 1년 동안 모델이 '생각'하는 시간을 연장하는 데 초점을 맞췄다면, 미래의 핵심은 모델이 '행동'을 취하도록 사고할 수 있는지, 그리고 실제 상호작용을 통해 계획을 지속적으로 정교화할 수 있는지에 있다고 주장합니다.
Qwen 개발 여정에 대한 성찰: "사고"와 "지시"의 강요된 융합이 안겨준 고통
린쥔양의 글에서 그는 2025년 초 팀의 시도와 교훈을 공개적으로 공유했습니다. 당시 팀은 질문의 난이도에 따라 추론 깊이를 조정할 수 있는 통합 시스템 구축을 목표로 했습니다.
그러나 실증 결과, 추론 데이터와 지시 데이터 간의 현저한 분포 차이로 인해 강제로 통합한 후 모델은 두 영역 모두에서 평균적인 성능을 보였습니다. 즉, 사고할 때는 불필요하고 결정적이지 않으며, 지시를 실행할 때는 신뢰성이 낮고 비용이 많이 들었습니다. 이러한 통찰은 Qwen이 이후 Instruct(지시) 버전과 Thinking(추론) 버전을 독립적으로 출시하게 된 이유를 설명하며, 산업계에 귀중한 엔지니어링 참고 자료를 제공합니다.
"좋은 사고"의 새로운 기준: 효과적인 행동을 지원할 수 있는 능력이 핵심
린쥔양에 따르면, 추론 사슬의 길이는 모델의 지능과 직접적으로 등가되지 않습니다. 무분별하게 긴 추론 사슬을 추구하는 것은 종종 컴퓨팅 자원을 낭비합니다. 그는 향후 연구 개발이 모델 단독 훈련에서 '모델 + 환경'이라는 전체 에이전트 시스템 훈련으로 전환될 것으로 예측합니다.
관련 기사
스웨덴의 AI 스타트업 로버블 아이즈, 주요 자금 조달 라운드 이후 132억 달러의 기업 가치 달성
AI 기반 코딩 도구가 인기를 얻으면서 스웨덴 스타트업 로버블(Lovable)이 주요 자금 조달 라운드를 성사시켰다. 이 회사는 30억 달러를 조달하여 지난 12월 기록된 66억 달러의 두 배인 132억 달러의 기업 가치를 달성할 수 있을 것으로 기대된다. 멘로 벤처스(Menlo Ventures)가 이 투자 라운드를 주도할 것으로 예상된다.로버블의 매력은 복잡한 코딩 기술이 필요하지 않은 소프트웨어 제작을 단순화하는 핵심 '바이브 코딩(vib
구글, 사용자 제어 강화에 맞춰 제미니용 레미 AI 에이전트 테스트
비즈니스 인사이더에 따르면, 구글은 제미나이를 위한 새로운 AI 개인 에이전트인 레미를 테스트하고 있습니다. 이 도구는 사용자를 대신하여 작업을 실행하여 전문적인 워크플로우와 일상적인 루틴을 모두 간소화하는 것을 목표로 합니다.현재 레미는 제미나이 애플리케이션의 내부 직원 전용 버전에서 테스트 중입니다. 이 보고서는 내부 문서와 프로젝트에 정통한 두 명의 인물과의 인터뷰를 인용합니다. 내부 자료는 레미를 “24/7 개인 에이전트”로 묘사하며,
Core Web Vitals를 수정하여 SEO 순위 향상을 위한 방법
AI 도구를 활용한 성적표 코멘트 작성 간소화서론성적표 코멘트 생성을 위한 AI 도구매직 스쿨(Magic School)알마낙 AI(Almanac AI)챗 GPT(Chat GPT)매직 스쿨을 사용하여 성적표 코멘트 생성하기매직 스쿨 로그인성적표 코멘트 도구 선택학생별 코멘트 맞춤 설정알마낙 AI를 사용하여 성적표 코멘트 생성하기과정 및 평가 체계 설정성적표 분량 및 학생 정보 구성알마낙 AI를 통한 코멘트 생성매직 스쿨과
관련 특별 주제 추천
의견 (0)
0/500
린쥔양(Lin Junyang)은 3월 26일 알리바바를 떠난 지 몇 주 만에 처음으로 공개적인 발언을 통해 대형 모델 기술의 다음 단계 진화에 대한 심층 분석을 제시한, 기존 알리바바 퉁이(Qwen) 대형 모델 기술의 전 수석 엔지니어입니다.
린쥔양은 산업이 '추론 기반 사고'에서 '에이전트 기반 사고(Agentic Thinking)'로 전환되고 있다고 지적했습니다. 그는 지난 1년 동안 모델이 '생각'하는 시간을 연장하는 데 초점을 맞췄다면, 미래의 핵심은 모델이 '행동'을 취하도록 사고할 수 있는지, 그리고 실제 상호작용을 통해 계획을 지속적으로 정교화할 수 있는지에 있다고 주장합니다.
Qwen 개발 여정에 대한 성찰: "사고"와 "지시"의 강요된 융합이 안겨준 고통
린쥔양의 글에서 그는 2025년 초 팀의 시도와 교훈을 공개적으로 공유했습니다. 당시 팀은 질문의 난이도에 따라 추론 깊이를 조정할 수 있는 통합 시스템 구축을 목표로 했습니다.
그러나 실증 결과, 추론 데이터와 지시 데이터 간의 현저한 분포 차이로 인해 강제로 통합한 후 모델은 두 영역 모두에서 평균적인 성능을 보였습니다. 즉, 사고할 때는 불필요하고 결정적이지 않으며, 지시를 실행할 때는 신뢰성이 낮고 비용이 많이 들었습니다. 이러한 통찰은 Qwen이 이후 Instruct(지시) 버전과 Thinking(추론) 버전을 독립적으로 출시하게 된 이유를 설명하며, 산업계에 귀중한 엔지니어링 참고 자료를 제공합니다.
"좋은 사고"의 새로운 기준: 효과적인 행동을 지원할 수 있는 능력이 핵심
린쥔양에 따르면, 추론 사슬의 길이는 모델의 지능과 직접적으로 등가되지 않습니다. 무분별하게 긴 추론 사슬을 추구하는 것은 종종 컴퓨팅 자원을 낭비합니다. 그는 향후 연구 개발이 모델 단독 훈련에서 '모델 + 환경'이라는 전체 에이전트 시스템 훈련으로 전환될 것으로 예측합니다.
스웨덴의 AI 스타트업 로버블 아이즈, 주요 자금 조달 라운드 이후 132억 달러의 기업 가치 달성
AI 기반 코딩 도구가 인기를 얻으면서 스웨덴 스타트업 로버블(Lovable)이 주요 자금 조달 라운드를 성사시켰다. 이 회사는 30억 달러를 조달하여 지난 12월 기록된 66억 달러의 두 배인 132억 달러의 기업 가치를 달성할 수 있을 것으로 기대된다. 멘로 벤처스(Menlo Ventures)가 이 투자 라운드를 주도할 것으로 예상된다.로버블의 매력은 복잡한 코딩 기술이 필요하지 않은 소프트웨어 제작을 단순화하는 핵심 '바이브 코딩(vib
Core Web Vitals를 수정하여 SEO 순위 향상을 위한 방법
AI 도구를 활용한 성적표 코멘트 작성 간소화서론성적표 코멘트 생성을 위한 AI 도구매직 스쿨(Magic School)알마낙 AI(Almanac AI)챗 GPT(Chat GPT)매직 스쿨을 사용하여 성적표 코멘트 생성하기매직 스쿨 로그인성적표 코멘트 도구 선택학생별 코멘트 맞춤 설정알마낙 AI를 사용하여 성적표 코멘트 생성하기과정 및 평가 체계 설정성적표 분량 및 학생 정보 구성알마낙 AI를 통한 코멘트 생성매직 스쿨과





집






