와, 정말 놀랍네요.00:00

드디어 클라우드 오푸스 5.5를 사용해 봤는데, 다른 어떤 인공지능 시스템도 해내지 못했던 일을 해냈어요.00:02

전혀 해낼 수 없었던 일을 해냈습니다. 우선, 제가 이 아름다운 벌집 코일 영상을 재현해 달라고 요청했는데, 사실 이건 실제 영상이 아니에요. 00:08

아니요, 이건 매우 진보된 연구 논문에서 만든 컴퓨터 시뮬레이션입니다.00:15

실제로 실험을 구현하고 재현해 보라고 요청했는데요, 보세요!00:21

심지어 아무도 할 수 없었던 일을 해냈어요.00:26

GPT-6 아스트라에서는 할 수 없었던 일이에요. 이 정도의 품질을 실시간으로 구현하는 거죠.00:28

정말 놀랍습니다!00:36

자, 이제 논문 이상의 것을 살펴보겠습니다.00:39

보십시오. 이건 얇은 물줄기가 있는 장면입니다.00:43

시럽이 움직이는 벨트 위에 떨어지는 모습인데요. 높이와 벨트 속도에 따라 정말 아름답게 휘어지거든요.00:46

완전히 지그재그로 가기도 하고, 그냥 곧게 뻗어나가기도 합니다.00:53

정말 놀랍네요! 배경에서 아주 정교한 물리 법칙이 적용되었어요.00:56

자, 그럼 이것도 한번 해보죠!01:00

전설적인 논문인데요, 모든 움직임이01:04

시뮬레이션된 근육과 뼈에서 비롯됩니다.01:08

이 가상 캐릭터들은 걷는 법을 배우고, 재밌는 일들을 하는데요, 정말 어렵습니다. 왜냐하면 근육이01:11

관련되어 있기 때문입니다.01:15

그것들은 탄력이 있어서, 하시는 모든 일이 아주 조금 늦게 반응해요.01:19

그리고 키가 크고 비틀거리는 몸을 주면, 정말 정말 어려운 과제가 되요.01:24

손에 고무줄을 붙여서 빗자루를 세우려고 상상해 보세요. 정말 어렵겠죠?01:29

불가능하잖아요, 그렇죠? GPT-6 Astra도 이걸 해내지 못했습니다.01:35

혹시 새로운 오푸스 5.5일까요? 자, 여러분 모두 서류를 잘 붙잡으시고…01:41

와, 굉장하네요! 비슷한 기술이고, 결과도 비슷합니다.01:47

차이는 분명히 있습니다. 완벽하지는 않죠.01:53

하지만 조금만 더 다듬으면, 또 다시 와우네요!01:58

그래도 비용이 많이 들 수 있습니다.02:01

시뮬레이션 부분은 로컬 하드웨어에서 했는데, 정말 고장날 지경이었어요.02:03

그리고 이 모든 것이 클릭 가능한 하나의 HTML 파일 안에서 일어납니다.02:08

정말 멋지네요! 이런, 저와 같은 스칼라 분들도 정말 대단하시군요.02:12

그림에서 투석기 시뮬레이션까지요? 괜찮습니다.02:17

카메라 렌즈 작동 원리를 설명하는 멋진 영상이요?02:22

문제 아니에요. 아니면 간단한 애니메이션 배경화면이라도요?02:26

약간 버벅거리긴 하지만 작동은 하네요. 쉽죠. 자, 이제...02:30

침착하게 판단하고 헤드라인만 믿지 말아요. 좋은 점에 대해서는 이미 이야기했잖아요.02:34

자, 그럼 이제 위험 요소에 대해서도 이야기해 볼까요? 학우 여러분께 드립니다. 이것은 투 미닛 페이퍼입니다.02:38

시스템 카드에서 카롤리 즈솔나이-페헤르 박사와 함께 합니다. 하나, 평가받고 있을 때 여전히 의심하는 경향이 있습니다.02:43

그리고 행동이 다르게 보일 수도 있습니다.02:49

두 번째로, 인공지능이 별도의 감독 없이 18시간 이상 자율적으로 작동할 수 있습니다.02:51

그것 자체도 위험 요소를 가지고 있습니다. 하지만 세 번째로 말씀드리면, 환각 문제는 아직 해결되지 않았습니다.02:59

18개의 테스트 중 16개가 엄격한 품질 기준을 통과했습니다.03:05

나머지 두 개가 왜 실패했는지에 대해서는 언급하지 않아서, 그렇게 생각합니다.03:10

데이터를 날조하는 환각 현상도 여전히 발생할 수 있다는 점을 가정하는 것이 좋습니다.03:14

마치 없는 내용을 지어내고, 이런 비율로 작동시킨다면...03:20

자율적으로 여러 시간 동안 실행하는 경우, 그 문제가 발생할 수 있다는 것을 쉽게 알 수 있을 것 같습니다요.03:25

4. 그들은 봉쇄 경계를 우회하려는 시도가 85% 줄었다고 보고합니다.03:31

그건 좋지만, 다시 한번 말씀드리자면 인공지능은 종종 테스트받고 있다는 것을 감지합니다. 그리고 그렇게 되면,03:38

평소보다 더 조심스럽게 행동할 수도 있습니다.03:44

그러니까, 테스트를 통과한다고 해서 그것이 반드시 좋은 것은 아니라는 점입니다.03:47

이 부분에 좀 더 주의를 환기시키고 싶습니다. 아마도 더 나은 정보가 필요할 것 같습니다.03:53

더 나은 과학으로 해결해야 합니다. 여기에서 침착하게 상황을 판단하는 것이 중요하다고 말씀드리고 싶습니다.03:57

그리고, 제가 틀릴 수도 있습니다. 저는 배우고 싶은 학생일 뿐입니다.04:02

여기서는 헤드라인을 그냥 믿는 것이 아니라 직접 실험하고 스스로 생각하는 인터넷 공간입니다.04:08

이것은 학자의 길이라고 할 수 있습니다. 하지만 전체적으로 보면 정말 놀라운 발전입니다.04:15

놀랍게도 곧 이 정도의 성능을 가진 열린 모델들이 자유롭게 존재하게 될 수도 있네요.04:21

영원히 소유할 수 있는 그런 모델이 나타날 수도 있다는 생각에 정말 놀라요.04:25

과학자와 의사들이 유용한 연구를 하고 질병을 치료하는 데 도움이 될 거예요.04:29

정말 소름이 돋네요. 지금 이 시대에 살아 있다는 게 믿기지 않아요!04:35

저는 람다를 이용해서 연구 논문들을 종종 몇 분 안에 재현합니다.04:39

직접 모델을 학습시키거나 기존 모델을 미세 조정하는 데에도 아주 유용합니다.04:44

추론을 실행하거나, 텍스트를 이미지나 비디오로 변환하는 것도 정말 간단합니다요.04:49

딥-시크 챗봇이나 에이전트를 실행하는 것도 매우 빠르고 안정적입니다요.04:53

람다는 여러분이 직접 실험을 진행할 수 있도록 강력한 엔비디아 GPU를 제공합니다.04:58

제가 다루는 논문들의 아이디어를 테스트해보고, 잠시 뒤에 바로 결과를 확인할 수 있어서 정말 좋습니다!05:03

정말로 지금 바로 lambda.ai.papers 에서 사용해 보세요.05:09