硅谷101访谈RSI田渊栋

Context

인간 연구자의 개입에 의존하는 기존 LLM 개발 파이프라인의 병목 현상 발생. 대규모 조직의 높은 커뮤니케이션 비용과 느린 의사결정 속도가 AI 발전 속도를 따라가지 못하는 구조적 한계 직면.

Technical Solution

• AI Research 자동화 모델링을 통한 가설 설정, 실험 설계, 코드 수정 및 데이터 분석의 Recursive Self-Improvement 루프 구현
• Pre-training 단계에서의 세계관 인지 및 일반화 표상 능력을 강화하여 Reinforcement Learning(RL)의 성능 상한선 확장
• Diffusion 모델의 Continuous Latent Space와 LLM의 Dynamic 조합을 통한 비언어적 추론 패러다임 탐색
• Safe Superintelligence 달성을 위해 모델 내부 메커니즘의 Interpretability 확보 및 별도 검증 모델을 통한 실시간 감독 체계 설계
• 형식적 검증(Lean, Compiler) 및 멀티모달 피드백 기반의 Synthetic Data 필터링으로 모델 붕괴 및 환각 증폭 방지
• 전량 재학습 파라다임을 탈피한 Incremental Continuous Learning 구조로 데이터 고갈 문제 해결 및 지식 업데이트 효율화