🧠 人工智能发展方向：当前是否到头？

Context

Scaling Law의 한계로 인한 파라미터 확장 대비 추론 품질 향상 곡선 정체 현상 발생. Transformer 구조의 고정된 Weight와 Token 예측 기반 학습으로 인한 인과관계 결여 및 실시간 학습 불가능 문제를 분석.

Technical Solution

• Attention의 $O(n^2)$ 복잡도를 $O(n)$으로 개선한 SSM 도입을 통한 선형 스캔 및 상태 전이 최적화
• Token 공간이 아닌 추상화된 Latent Space에서 세계 상태를 예측하는 JEPA 구조 설계를 통한 개념적 이해도 향상
• 예측 오차 기반의 Active Inference 메커니즘을 적용하여 시스템이 자율적으로 모델을 업데이트하는 폐쇄 루프 학습 구현
• SSM의 지속적 Hidden State와 JEPA의 Latent Prediction을 결합한 Online Learner 파이프라인 구축
• RAG의 단순 참조를 넘어 실제 도구 호출 결과(Feedback)를 통해 Weight를 실시간 갱신하는 Read-Write 지능형 시스템 설계