이번 달에 CVPR 2026 학회에서 발표될 새로운 딥러닝 구조가 나왔는데, 시계열 데이터에서 정확도와 학습 안정성을 동시에 확보한다고 하더라고요. 금융이나 로봇제어 같은 산업에 쓸 수 있다고 하니 나름 쓸만한 논문 같기는 한데요.
근데 흥미로운 게 최근 몇 주의 논문들 흐름을 보면 모델을 무작정 크게 만드는 게 아니라 극한의 효율성을 추구하는 연구가 두드러지고 있더라고요. 단 13개의 파라미터만 써도 성능을 90% 이상 회복한다는 논문도 있었거든요.
예전에 무조건 규모가 중요하다고 생각했는데 이제는 되게 달라진 것 같아요 ㅎㅎ 다들 어떤 트렌드 더 눈에 띄시나요?
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