파운데이션 모델·LLM

바이두, AI 연구 자동화 '어니 이볼브' 공개

AI타임스·2026-11-10

요약

중국 바이두가 AI가 스스로 연구 방향을 정하고 코드를 수정해 실험과 평가를 반복하는 자동 연구 시스템 '어니 이볼브(ERNIE Evolve)'를 9일(현지시간) 공식 블로그를 통해 발표했습니다. 이 시스템은 기존 AI 학습 벤치마크 기록을 경신했고, 실제 개발 중인 자사 모델의 추론 속도를 특정 환경에서 6배 이상 높였습니다. 바이두는 이를 AI가 스스로를 개선하는 '재귀적 자기 개선(RSI)'을 향한 기술적 진전으로 소개했습니다.

큐레이터 노트

원문에 없는 맥락입니다

AI가 사람 대신 연구 방향을 정하고 실험을 반복하는 방식이 실제 모델 성능 개선으로 이어진 사례로, 아직은 바이두의 자체 발표 단계입니다.

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벤치마크
AI 모델의 성능을 정량적으로 측정하고 서로 비교할 수 있도록 표준화한 평가용 문제 집합과 채점 기준을 말한다.
추론
추론(Inference)은 학습이 끝난 인공지능 모델이 새로운 입력을 받아 예측이나 답변 같은 출력을 만들어내는 과정을 말한다.
평가
AI 모델이나 시스템의 출력이 원하는 기준에 얼마나 부합하는지를 정량적·정성적으로 측정하는 절차를 말한다.
학습
학습은 모델이 데이터를 반복적으로 살펴보며 예측 오차를 줄이는 방향으로 내부 파라미터를 조정해 나가는 과정을 말한다.

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