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TL;DR2025년 말 현재, OpenAI의 o3, o4-mini 등 최신 '추론(Reasoning)' 모델들이 이전 세대보다 오히려 더 높은 환각률(Hallucination Rate)을 보인다는 충격적인 결과가 발표됐다. 단일 거대 모델(Monolithic Model)은 비용, 속도, 정확도 간의 '불가능한 삼각관계'에 갇혀 기업 적용에 한계를 드러내고 있다. 학술계의 새로운 벤치마크(FrontierMath)에서 AI 정답률은 여전히 2%대에 머물며, 이를 해결하기 위해 단일 모델이 아닌 '복합 AI 시스템(Compound AI Systems)'으로의 아키텍처 전환이 가속화되고 있다.1. 환각(Hallucination)의 역설: 추론 능력이 높을수록 더 많이 틀린다?2024년까지 AI 업계는 "데이터 ..

TL;DR2025년 10월 27일 서울에서 얀 르쿤은 자동 회귀 거대 언어 모델(AR-LLM) 이 5년 내 쓸모 없어질 것이라는 충격적인 예측을 내놓으며, 세계 모델(World Model) 패러다임으로의 즉각적인 전환을 촉구했습니다. LLM은 텍스트 패턴 학습에 의존해 추론, 계획, 물리적 세계 이해 능력이 근본적으로 결여되어 있습니다 (배경 지식: 2023-03-24 강연). 이 문제를 해결하기 위해 메타 AI는 영상(Video) 및 상호작용을 통해 학습하는 비생성적(Non-generative) 모델인 JEPA(Joint Embedding Predictive Architecture) 를 발전시키고 있으며, 2025년 6월에는 최신 버전인 V-JEPA2를 공개하며 관련 연구를 선도하고 있습니다.1. 20..