요즘 딥러닝 논문들 뭐 읽으세요? 트렌드가 확 달라졌네요

최근 딥러닝 연구들이 단순히 모델 크기를 키우는 방향을 넘어 시스템 안정성과 구조적 처리, 아키텍처 효율성을 고민하는 쪽으로 변하고 있다더라고요. 예전에 더 큰 모델 = 더 좋은 성능 이런 식으로 생각했는데 이제는 달라졌네요.

특히 눈에 띄는 게 13개 매개변수만으로 모델 추론 성능을 90% 이상 회복하는 기법이나, 재학습 없이 가중치를 병합해서 성능을 끌어올리는 연구들이 나오고 있다는 거예요. 리소스 제약이 많은 환경에서 개발하는 입장에선 정말 희소식입니다.

RAG도 진화 중인데, 단순 텍스트 매칭을 넘어 검색 결과의 품질을 능동적으로 제어하고, 에이전트의 추론 과정까지 직접 반영하는 고도화된 시스템들이 나오고 있다고 해요. 이게 실제 적용되면 검색 기반 AI의 정확도가 꽤 올라갈 듯 싶은데 어떨까요?