리커시브 럭셔리 창립팀 첫 성적표: AI가 AI를 만드는 데 참여하게 하여 4개월 만에 40B 모델을 훈련시키다

동찰 Beating AI 속보, 올해 5월 6억 5천만 달러 투자 유치로 46억 5천만 달러 가치를 인정받은 Recursive가 마침내 첫 모델 Flint를 공개했다.

이 모델은 로컬 코딩 Agent 전용으로 설계되었으며, 총 파라미터 약 400억 개 중 매번 25억 개만 활성화된다. 팀은 이 모델을 처음부터 직접 개발하는 데 4개월도 걸리지 않았다.

Recursive의 공동 창업자 8인은 모두 이력이 만만치 않다:

1. Alexey Dosovitskiy: Vision Transformer(ViT) 제1저자로, Transformer를 컴퓨터 비전 분야에 도입하는 데 기여했다.

2. 톈위안둥: 전 Meta FAIR 연구 디렉터로, 오랫동안 강화학습과 대규모 모델 추론 연구를 수행해 왔다.

3. Tim Rocktäschel: 전 Google DeepMind 개방형 학습 연구 책임자이자 UCL 교수.

4. Jeff Clune: 《Darwin Gödel Machine》 논문 저자로, AI가 자체 코드를 수정하며 지속적으로 개선하는 방법을 연구한다.

5. Josh Tobin: OpenAI의 Codex 및 Deep Research 연구팀을 이끈 바 있다.

6. Tim Shi: 전 OpenAI 연구원이자 기업 AI 유니콘 Cresta의 공동 창업자.

7. Richard Socher: Recursive CEO, 전 Salesforce 수석 과학자이자 You.com 창업자.

8. Caiming Xiong: 전 Salesforce AI 연구 수석 부사장.

팀은 Eureka Machine이라는 자동화 연구 시스템을 개발했다. 이 시스템은 자율적으로 개선안을 제시하고, 코드를 작성하고, 실험을 실행한 뒤 결과에 따라 계속 조정할 수 있다. Flint의 모델 아키텍처, 학습 방법, 양자화 및 추론 최적화에는 모두 이 시스템의 연구 성과가 활용되었다.

Recursive가 공개한 테스트에 따르면, Flint는 SWE-bench Verified에서 74.2%를 기록했다. 전용 추론 엔진과 결합해 M4 Pro MacBook Pro에서 짧은 컨텍스트 생성 속도가 초당 125 Token을 넘는다.

모델 가중치는 Apache 2.0 라이선스에 따라 공개되었습니다.