NVIDIA, 현실 환경에서 육체적 상식과 체험적 추론을 발전시키는 AI 모델 세트 ‘Cosmos-Reason1’ 출시

AI는 언어 처리, 수학, 코드 생성 분야에서 발전했지만 물리적 환경으로 확장하는 것은 여전히 어렵다. 물리 AI는 동적인 실제 환경에서 지각, 이해, 행동하는 시스템을 개발하여 이 간극을 줄이려고 한다. 텍스트나 기호를 처리하는 기존 AI와 달리 물리 AI는 주로 비디오와 같은 감각적 입력과 상호작용한다.

LLM 에이전트 훈련이 더 안정화: StarPO-S와 RAGEN 소개로 다중 턴 추론과 강화 학습 붕괴 대응하는 연구진

대형 언어 모델(Large language models, LLM)이 상호작용 환경에서 자율 에이전트로 훈련받을 때 중요한 도전에 직면하고 있다. 순차적 의사 결정, 교차 턴 메모리 유지, 환경적 피드백에 대한 적응 등이 필요한데, 이는 효과적인 계획 보조자, 로봇 응용 프로그램, 경험을 통해 자가 개선할 수 있는 지도 에이전트 개발에 중요하다. 이에 연구진은 StarPO-S와 RAGEN을 도입하여 이러한 도전을 대응하고 있다.