스탠퍼드 AI 연구소(SAIL)가 샌디에이고에서 열리는 NeurIPS 2025 컨퍼런스에서 압도적인 연구 성과를 선보일 예정이다. 이번 발표는 에이전트 AI의 효율성을 높이는 기술부터 확산 모델 기반의 물리적 움직임 이해까지 현대 AI의 전 영역을 아우른다.

특히 'Agentic Bridge Framework'가 눈길을 끈다. 이 기술은 모델이 가진 이론적 잠재력과 복잡한 실전 벤치마크 사이의 성능 간극을 메우는 데 집중한다. 실질적인 성능 구현에 초점을 맞춘 연구라는 평가다.

연구팀은 대규모 언어 모델(LLM)의 신뢰성을 높이기 위한 훈련 방법론도 고도화했다. RLHF를 기반으로 삼되, 모델의 응답 시간을 훈련 신호로 활용하는 새로운 접근법을 시도했다. 또한 SWE-smith 프로젝트는 고질적인 데이터 부족 문제를 해결해 더욱 강력한 코딩 에이전트 구축을 가능케 했다.

텍스트를 넘어선 물리적 세계로의 확장도 인상적이다. DynaGuide는 확산 모델을 로봇 제어에 접목했으며, 같은 원리를 단백질 구조 설계에도 적용했다. SATBench와 같은 새로운 평가 지표를 통해 논리 추론과 사회적 지능을 측정하며, 스탠퍼드는 차세대 AI의 표준을 다시 써 내려가는 중이다.

스탠퍼드 AI 연구소(SAIL)가 샌디에이고에서 열리는 NeurIPS 2025 컨퍼런스에서 압도적인 연구 성과를 선보일 예정이다. 이번 발표는 에이전트 AI의 효율성을 높이는 기술부터 확산 모델 기반의 물리적 움직임 이해까지 현대 AI의 전 영역을 아우른다.

특히 'Agentic Bridge Framework'가 눈길을 끈다. 이 기술은 모델이 가진 이론적 잠재력과 복잡한 실전 벤치마크 사이의 성능 간극을 메우는 데 집중한다. 실질적인 성능 구현에 초점을 맞춘 연구라는 평가다.

연구팀은 대규모 언어 모델(LLM)의 신뢰성을 높이기 위한 훈련 방법론도 고도화했다. RLHF를 기반으로 삼되, 모델의 응답 시간을 훈련 신호로 활용하는 새로운 접근법을 시도했다. 또한 SWE-smith 프로젝트는 고질적인 데이터 부족 문제를 해결해 더욱 강력한 코딩 에이전트 구축을 가능케 했다.

텍스트를 넘어선 물리적 세계로의 확장도 인상적이다. DynaGuide는 확산 모델을 로봇 제어에 접목했으며, 같은 원리를 단백질 구조 설계에도 적용했다. SATBench와 같은 새로운 평가 지표를 통해 논리 추론과 사회적 지능을 측정하며, 스탠퍼드는 차세대 AI의 표준을 다시 써 내려가는 중이다.