양식린 중关村 포럼 연설: 대규모 모델 학습은 현재 세 번째 단계에 들어가며, 100개의 에이전트 병렬 실행 이후 실행 시간은 복잡성 증가에 거의 영향을 받지 않음

1M AI News이(가) 보도한 바에 따르면, Dark Side of the Moon의 창시자인 양식린은 2026 중关村 포럼 전체 회의에서 "오픈 소스 AI: 지능 상한 탐색 가속화"라는 주제로 연설을 진행했으며, 대형 모델 학습이 세 단계의 진화를 겪고 있음을 제시했습니다: 3년 전, 주로 인터넷의 자연 데이터와 소량의 인공 주석에 의존했으며; 2025년에는 대규모 강화 학습으로 전환되었으며, 고품질 작업은 인공적으로 선별되며, 프로그래밍 및 수학 영역의 성능 향상은 주로 이 경로에서 얻었습니다; 올해부터는 세 번째 단계에 진입하며, AI가 연구 자체를 더 많이 주도할 것이며, 각 연구원은 대규모 토큰을 지원 받아 AI가 자동으로 새로운 작업 및 새로운 환경을 합성하고 보상 함수를 정의하며, 새로운 네트워크 아키텍처를 탐색할 것입니다.

양식린은 Kimi K2.5에서 최초로 소개된 Agent 집단 (Agent Swarm) 기술을 소개했습니다. 그가 제시한 데이터에 따르면, 단일 에이전트 모드에서 작업 복잡성 및 실행 시간이 지수 함수적으로 증가하는 반면, 100개의 에이전트 협업을 병렬로 활성화시킨 후에는 실행 시간이 작업 복잡성이 급증함에 따라 상당히 더 이상 증가하지 않습니다. 그는 이를 "0부터 1까지 백억 달러 회사를 구축하는 것처럼, 한 사람은 100년이 걸릴 수 있지만, 100명의 지혜로운 사람들이 협력하면 단시간에 완료할 수 있다"고 비유했습니다.

양식린은 또한 오픈 소스 모델이 세계적 AI 산업의 새로운 표준이 되고 있는 것을 지적했습니다. 네이비디아 GTC 2026 컨퍼런스에서, 황인훈은 Kimi 및 기타 오픈 소스 모델을 칩 성능 측정 기준으로 자주 인용했으며, "새로운 칩을 출시하려면 Kimi 또는 다른 오픈 소스 모델을 통해 성능 향상을 꼭 확인해야 한다"고 언급했습니다.