"To Seek a Newer World"(AMD 합류 후 아티클)
(핵심부분 발췌)
- 최근 우리는 공간 지능(spatial intelligence)의 핵심 난제 중 하나인 새로운 카메라 시점 예측(new camera view prediction) 문제를 해결하는 최초의 옴니(omni) 모델 아키텍처인 Atlas를 공개했습니다.
- LLM이 주어진 텍스트로부터 다음 토큰을 예측하듯이, Atlas는 처음부터 새롭게 학습되어 2D 이미지 입력으로부터 다음 시점을 예측할 수 있습니다. 또한 특정 과제에 특화된 전문 모델들보다도 뛰어난 성능을 보이며 현재 최고 수준의 결과를 넘어섰습니다.
- Atlas는 생성형 모델과 다중 시점 기하학(multiview geometry)을 결합함으로써, 컴퓨터 비전 분야의 오랜 난제였던 희소 재구성(sparse reconstruction) 문제를 사실상 해결했습니다.
- 이 기술은 매우 직접적이고 광범위한 파급효과를 가질 수 있습니다. 디자인과 엔지니어링부터 과학, 로보틱스에 이르기까지 다양한 분야에 영향을 미칠 수 있습니다.
- World Labs에서 우리는 매우 짧은 시간 안에 상당한 연구 성과와 기술적 돌파구를 만들어냈고, 이는 우리의 야망을 더욱 키웠으며 AI가 공간과 물리적 세계의 문제를 해결할 수 있는 잠재력에 대해 더욱 명확한 비전을 갖게 해주었습니다.
- 이제 그 가능성이 실제로 존재한다는 구체적인 증거를 확보한 만큼, 우리는 그 미래를 앞당기기 위해 할 수 있는 모든 것을 하고자 합니다.
- 이를 위해서는 우리의 노력을 더 큰 규모로 확장하고, 영향력을 넓히며, 하드웨어에 더욱 가까이 다가가야 합니다. 집중적인 하드웨어 개발 노력 없이는 AI의 효율성이 제약받습니다.
확장성에도 한계가 생깁니다.
그리고 우리가 추구하는 목표의 관점에서는, AI가 여전히 디지털 세계 안에 갇혀 있게 됩니다.
- 이것이 우리가 AMD에 합류한 이유입니다.