#복합 AI 시스템

3개의 포스트

2026.11.14

[특집] 하네스도 분업을 배운다 — Adaptive-GEPA, 요청을 나누는 법과 푸는 법을 한 번의 탐색으로 함께 진화시키기

하나의 AI 창구에는 성격이 다른 요청이 섞여 들어온다. 사실을 찾아야 하는 질문, 오래 생각해야 하는 수학 문제, 개인정보를 가려야 하는 부탁, 조건을 지켜 글을 고치는 일. 2026년 9월 30일 공개된 Adaptive-GEPA(arXiv 2609.38762)는 이 창구를 최적화하는 세 번째 길을 제안한다. 프로그램 하나를 통째로 다듬지도, 과제별로 미리 나눠 따로 다듬지도 않고, 요청을 나누는 라우터와 전문가 프로그램 묶음을 한 번의 탐색에서 함께 진화시킨다. 라우터의 지시문, 전문가마다 붙는 한 줄 설명, 프로그램 코드가 모두 사람이 읽는 글이고 실패 기록을 읽은 반성 모델이 그중 하나를 골라 고친다. 서로 다른 갈래를 합칠 때는 슬롯 번호가 아니라 ‘실제로 처리한 요청’의 겹침으로 전문가를 짝짓는다. Qwen3-8B 실험에서 네 과제 평균은 52.6에서 70.6으로 올랐고(프로그램 하나 진화 62.5, GRPO 54.0), 과제 이름을 한 번도 받지 않은 라우터가 시험 요청 651건을 과제 구분과 똑같이 나눴다. 이 글은 논문을 부록까지 읽고, 1991년 전문가 혼합에서 2025년 GEPA까지의 계보, 후보 하나의 구조, 다섯 가지 편집, 발자국 정렬 병합, 결과 표와 탐색 기록을 차례로 푼다. 시드 하나, 같은 프로그램을 다시 채점해도 2점씩 흔들리는 검증 점수, 세지 않은 계산량 같은 한계도 숫자로 짚었다. 한국어 요청 64건으로 논문의 ‘설명·라우터 편집’ 현상을 로컬 모델에서 다시 확인한 실측을 덧붙였다. 인터랙티브 6개, 일러스트 14장, 논문 그림 9장.

코어닷투데이121분

[특집] 설계도를 찾는 기계 — Archon과 AFlow, LLM을 '어떻게 엮을지'를 사람 대신 탐색이 정하기 시작했을 때

특집ArchonAFlow

2026.11.14

[특집] 설계도를 찾는 기계 — Archon과 AFlow, LLM을 '어떻게 엮을지'를 사람 대신 탐색이 정하기 시작했을 때

2024년 가을, 3주 간격으로 두 논문이 같은 질문에 서로 다른 답을 냈다. LLM을 여러 번, 여러 개 불러 엮으면 성능이 오른다는 건 다들 안다. 그런데 무엇을 몇 번 부르고 어떤 순서로 엮을지는 누가 정하는가. 스탠퍼드의 Archon(arXiv 2409.15254, ICML 2025)은 구조를 '여섯 개의 다이얼'로 줄이고 신경망 구조 탐색에서 쓰던 베이즈 최적화로 9,576가지 조합을 뒤졌다. DeepWisdom·홍콩과기대(광저우)의 AFlow(arXiv 2410.10762, ICLR 2025 구두 발표)는 구조를 '파이썬 코드'로 두고 LLM이 한 번에 한 군데씩 고치게 하면서 그 시도들을 나무로 기억했다. 이 글은 두 논문을 부록까지 읽고, 왜 한 번만 묻지 않게 됐는지(1785년 콩도르세, 1907년 골턴의 소, 2022년 자기 일관성)에서 시작해 여섯 부품과 깔때기 구조, 9,576가지 공간과 기대 향상, 노드·오퍼레이터·엣지, 선택·확장·평가·역전파 네 단계를 차례로 푼다. 본문과 부록, 공개 코드 사이에 엇갈리는 숫자(비평가 11.5점 대 3.1점, 선택 확률의 α·λ 세 벌)도 짚었다. 그리고 2년이 지난 2026년 11월의 눈으로 다시 본다. 단순 다수결이 자동 설계를 이긴다는 반론, 같은 모델을 여러 번 부르는 편이 섞는 것보다 낫다는 Self-MoA, 모델 안으로 들어간 병렬 추론, 그럼에도 남은 것. 인터랙티브 6개, 일러스트 14장, 논문 그림 15장.

코어닷투데이127분

[특집] 점수 대신 첨삭으로 배운다 — GEPA, 프롬프트가 스스로 진화해 강화학습을 이긴 방법

특집GEPA프롬프트 최적화

2026.10.20

[특집] 점수 대신 첨삭으로 배운다 — GEPA, 프롬프트가 스스로 진화해 강화학습을 이긴 방법

강화학습은 시도 한 번에 점수 하나를 받는다. 그런데 AI가 일한 흔적은 전부 글이다 — 생각의 과정, 도구 호출, 컴파일러 오류 메시지까지. 그렇다면 점수 대신 그 글을 읽고 배우게 하면 어떨까? UC 버클리·스탠퍼드·MIT 등 17명이 쓴 GEPA(ICLR 2026 구두 발표)는 이 질문에 답한다. 실패한 기록을 언어 모델이 직접 읽고 반성해 프롬프트를 고치고, 고친 프롬프트들을 '문항별 1등'이라는 파레토 기준으로 살려 두며 진화시킨다. 그 결과 여섯 과제에서 가중치를 고치는 강화학습(GRPO, 24,000 롤아웃)보다 평균 6점, 최대 20점 높았고, 롤아웃은 최대 35배 적게 썼다. 이 글은 '생각해 보자, 차근차근'이라는 주문에서 시작한 프롬프트 최적화의 역사, 반성·진화·파레토라는 세 기둥, 논문의 표와 그림, 수학 문제에서는 강화학습에 진 이유, 그리고 에이전트가 경험을 글로 쌓아 가는 2026년에 이 아이디어가 맡는 역할을 인터랙티브 6개와 일러스트 13장으로 풀어 본다.

코어닷투데이108분