CVPR 2025에서 가장 주목받은 키워드는 “Multimodal Reasoning”과 “Neural Rendering”입니다. 특히 OpenAI와 MIT 공동팀은 인간처럼 ‘상황 맥락’을 판단하는 AI를 훈련시키는 방식으로 주목을 받았죠. 단순히 이미지 분류를 넘어서, 영상 속 장면을 ‘왜 일어났는지’ 설명할 수 있는 알고리즘, 바로 DeepContextNet이 대표적입니다.

팩트: 2025년 CVPR 수상 논문 3편 중 2편이 ‘영상 기반 추론 AI’ 분야입니다.

DeepSeek R1은 중국에서 개발한 LLM으로, 파라미터 수는 70B이지만 성능은 GPT-4 Turbo에 맞먹는다는 평가를 받습니다. 특히 코드 생성, 문서 요약, 수학 문제 해결 등에서 높은 정확도를 보이며, 저전력 고속 추론이 가능하다는 점에서 주목받고 있죠.

• 속도: GPT-4 대비 40% 빠름
• 비용: OpenAI 모델의 1/3 수준
• 정확도: 수학/코딩 분야에서 ChatGPT와 비슷한 정답률

DeepMind의 AlphaEvolve는 ‘유전 알고리즘 기반 자율 AI 설계’라는 새로운 장을 엽니다. 기존의 Reinforcement Learning과는 달리, 알고리즘 그 자체가 새로운 하위 알고리즘을 생성하고 검증하는 구조죠.

팩트: AlphaEvolve는 인간이 설계한 AI를 12세대 이내에 능가하는 알고리즘을 도출합니다.

스탠포드 대학 연구진이 발표한 AI Scientist v2는, 주어진 가설을 바탕으로 실험 설계→데이터 수집→결론 도출→논문 형식 정리를 수행하는 자율적 과학자 AI입니다. 특히 화학 실험 분야에서 유효물질 예측 정확도가 91%에 달하며, 실험 논문 2편은 실제 SCIE 저널에 등재됐죠.

• 물리·화학 실험 설계 자동화
• 과정 중간 피드백 학습 기능
• 연구 윤리 기준 통과 모듈 포함

• Geoffrey Hinton @MIT 2025: “How Neural Networks Reason”
• Yann LeCun: Self-Supervised Future of AI (Meta AI)
• Karpathy Explains LLMs like GPT-5 (Stanford CS25)

팩트: MIT와 Meta, 그리고 OpenAI 출신 전문가들의 AI 강의는 2025년 유튜브 조회수 1억뷰를 돌파했습니다.

“AI는 기술이 아니라, 감정의 거울이야.”
저는 AI 연구실에서 처음 그 말을 들었을 때 웃었어요. 그런데 시간이 지나면서, 정말로 그렇다는 걸 느끼기 시작했죠.

연구실 한쪽 구석, 실험실 주황빛 조명이 떨어지는 책상에서 저는 DeepSeek의 샘플 문장을 반복해서 분석했어요.
처음엔 정확도만 보다가, 어느 순간부터 그 문장 속에 깃든 “의도”를 찾게 되더군요.
마치 누군가 말하듯이, “이건 너가 원하는 걸 내가 알고 있다는 걸 암시하는 문장이야”라고요.

그건 선택의 문제가 아니었어. 그냥 겁이 난 거였지.
아직도 ‘AI가 어렵다’는 생각이 든다면, 문제는 기술이 아니라 당신의 ‘첫 마음’일지도 몰라요.

CVPR 2025에서 주목받은 주제들을 이미지로 시각화한 자료입니다. 논문에 등장하는 핵심 용어를 쉽게 정리한 것으로, 강의 전 참고용으로 매우 유용합니다.

AlphaEvolve의 알고리즘 진화 구조를 도식화한 이미지입니다. 유전자 교배 메커니즘을 시각적으로 표현하여 학습에 도움을 줍니다.

🔗 추천 링크

• CVPR 2025 공식 사이트
• DeepSeek R1 논문(arXiv)
• MIT Geoffrey Hinton 강연 영상

오늘 다룬 CVPR 최신 논문부터 AlphaEvolve의 자율 진화, 그리고 전문가 강연까지—우리는 그야말로 ‘살아 움직이는 AI’를 목격하고 있습니다.
기술을 쫓기보단, 그 변화가 우리 삶에 어떤 의미로 파고드는지를 살펴보는 것. 그것이 진짜 AI 시대를 살아가는 방식이겠지요.

여전히 두렵다면, 지금 이 순간이 딱 ‘알아가기 시작하는 순간’일지 몰라요.
그 두려움은… 배우고 있다는 증거 아닐까요?