구글 딥마인드(Google DeepMind)의 최신 모델인 Gemini Deep Think가 학생 수준의 올림피아드 문제를 넘어 수학, 물리학, 컴퓨터 과학 분야의 전문적인 연구 수준 문제를 해결하는 단계에 진입했다. 특히 이 모델은 에이전틱 AI 추론 파이프라인을 활용하여 해답을 스스로 생성하고 검증하며 수정하는 과정을 자율적으로 수행한다. 이러한 반복적인 프로세스 덕분에 모델은 자신의 논리적 결함을 식별할 수 있으며, 기존 언어 모델에서 빈번하게 발생하던 오류나 겉핥기식 이해로 인한 환각(Hallucination) 현상을 획기적으로 줄이는 데 성공했다.

이러한 혁신의 중심에는 전문 수학 연구 에이전트인 Aletheia가 자리하고 있다. Aletheia는 구글 검색을 통해 기존 문헌을 탐색하고 정보를 정확하게 합성하는 능력을 갖추었다. 실제로 이 시스템은 산술 기하학 분야에서 자율적으로 연구 논문을 작성해냈으며, 인간 연구자와 협업하여 복잡한 입자계의 경계값을 증명하는 성과를 거두기도 했다. 또한, 모델은 연속 수학의 도구를 '슈타이너 트리(Steiner Tree)'와 같은 이산 컴퓨터 과학의 고난도 문제에 적용하며 서로 다른 학문 분야를 연결하는 뛰어난 응용력을 보여주었다.

이번 연구에서는 인간 전문가가 직관적인 검증과 정교한 증명 과정을 통해 AI를 안내하는 '바이브 프로빙(Vibe-Proving)' 사이클도 함께 도입되었다. 무엇보다 추론 스케일링을 통해 모델이 답변하기 전 '생각'할 수 있는 컴퓨팅 시간을 충분히 확보함으로써, 박사 수준의 연습 문제를 다룰 때도 우수한 성능을 유지할 수 있었다. 이는 향후 AI가 엄밀한 검증 업무를 전담하고 연구자는 개념적 깊이에만 집중할 수 있는 고차원적인 과학 협업의 미래를 시사한다.

구글 딥마인드(Google DeepMind)의 최신 모델인 Gemini Deep Think가 학생 수준의 올림피아드 문제를 넘어 수학, 물리학, 컴퓨터 과학 분야의 전문적인 연구 수준 문제를 해결하는 단계에 진입했다. 특히 이 모델은 에이전틱 AI 추론 파이프라인을 활용하여 해답을 스스로 생성하고 검증하며 수정하는 과정을 자율적으로 수행한다. 이러한 반복적인 프로세스 덕분에 모델은 자신의 논리적 결함을 식별할 수 있으며, 기존 언어 모델에서 빈번하게 발생하던 오류나 겉핥기식 이해로 인한 환각(Hallucination) 현상을 획기적으로 줄이는 데 성공했다.

이러한 혁신의 중심에는 전문 수학 연구 에이전트인 Aletheia가 자리하고 있다. Aletheia는 구글 검색을 통해 기존 문헌을 탐색하고 정보를 정확하게 합성하는 능력을 갖추었다. 실제로 이 시스템은 산술 기하학 분야에서 자율적으로 연구 논문을 작성해냈으며, 인간 연구자와 협업하여 복잡한 입자계의 경계값을 증명하는 성과를 거두기도 했다. 또한, 모델은 연속 수학의 도구를 '슈타이너 트리(Steiner Tree)'와 같은 이산 컴퓨터 과학의 고난도 문제에 적용하며 서로 다른 학문 분야를 연결하는 뛰어난 응용력을 보여주었다.

이번 연구에서는 인간 전문가가 직관적인 검증과 정교한 증명 과정을 통해 AI를 안내하는 '바이브 프로빙(Vibe-Proving)' 사이클도 함께 도입되었다. 무엇보다 추론 스케일링을 통해 모델이 답변하기 전 '생각'할 수 있는 컴퓨팅 시간을 충분히 확보함으로써, 박사 수준의 연습 문제를 다룰 때도 우수한 성능을 유지할 수 있었다. 이는 향후 AI가 엄밀한 검증 업무를 전담하고 연구자는 개념적 깊이에만 집중할 수 있는 고차원적인 과학 협업의 미래를 시사한다.