팀네이버, ICML 2026서 'AI풀스택' 기술력 공개

[아이뉴스24 안세준 기자] 팀네이버는 지난 6일부터 11일까지 서울 코엑스에서 열린 ICML 2026에 'AI 연구가 현실이 되는 곳'을 주제로 참가해 연구 성과와 실제 서비스에 적용한 사례를 선보였다고 13일 밝혔다.

이번에 발표한 연구는 △AI 안전성 강화 △모델·에이전트 운영 효율화 △3D 공간 이해와 물리 세계 확장 등 세 분야에 집중됐다.

AI 안전성 분야에서는 대규모언어모델(LLM)의 취약점을 공격자 관점에서 찾아내는 레드티밍 기술을 발표했다. 스테이블 지플로우넷은 기존 레드티밍 과정에서 발생하던 학습 불안정성과 유사 공격 패턴 반복 문제를 개선한 기술이다.

모델 운영 효율화 분야에서는 여러 작업에 특화된 AI 모델을 하나로 결합하는 시머지를 공개했다. 모델 단일 레이어를 조정해 서로 다른 모델 성능을 결합하는 방식이다. 비전과 자연어처리 분야의 주요 성능 평가에서 경쟁력을 확인했다.

여러 AI 에이전트가 협업 순서를 스스로 설계하는 플로우봇 연구도 소개했다. 사람이 작업 흐름을 일일이 설정하지 않아도 AI가 문제 해결에 필요한 순서를 찾도록 지원하는 기술이다.

피지컬 AI와 연관된 3D 공간 이해 분야에서는 흔들리거나 초점이 흐린 단일 카메라 영상으로 움직이는 3차원 장면을 복원하는 기술을 공개했다. 물체의 운동 궤적을 바탕으로 형태를 추정해 움직임과 외형 정보가 뒤섞이는 기존 방식의 한계를 개선했다.

팀네이버는 이번 연구를 AI 모델 개발에 그치지 않고 실제 서비스와 산업 현장에 적용하기 위한 AI 풀스택 기술로 확장한다는 계획이다.