#멀티모달 AI

4개의 포스트

LLaMA 4의 벤치마크 조작 스캔들로 무너진 Meta가 어떻게 9개월 만에 프론티어 AI 모델 Muse Spark으로 돌아왔는가. LLaMA 1부터 Muse까지의 전체 여정, 핵심 기술, 벤치마크 분석, 그리고 멀티모달 AI의 미래를 총정리합니다.

GPT, CLIP, DINOv2 — 구조도 다르고 학습 데이터도 다른 AI 모델들이 왜 점점 비슷한 표현을 학습할까? MIT 연구팀이 제안한 '플라토닉 표현 가설'을 플라톤의 동굴 비유부터 2026년 AI 산업 전망까지, 풍부한 사례와 인터랙티브 시각화로 해부한다.

CLIP이 이미지와 텍스트를 하나의 공간에 넣었고, GPT-4V가 LLM에 눈을 달았고, RT-2가 로봇에게 손을 줬다. 2026년, AI는 인간처럼 보고 듣고 말하고 행동한다 — 멀티모달 AI의 역사, 원리, 그리고 현재.

4억 장의 이미지-텍스트 쌍으로 학습하고, 한 번도 본 적 없는 ImageNet을 76.2% 정확도로 분류한 모델. DALL-E, Stable Diffusion, Midjourney — 모든 이미지 생성 AI의 눈이 된 CLIP 논문을 해부한다.