OpenAI o3는 DeepSeek-R1의 체인 오브 소트와 Tesla의 End-to-End FSD 방식의 장점을 결합하여 혁신적인 성능을 달성했습니다. 대규모 강화학습을 통해 모델이 스스로 최적의 문제 해결 전략과 검증 방법을 학습하도록 하였습니다. 기존 DeepSeek-R1은 문제 해결 시 단계별 추론 과정을 도입했으나, 도메인 특화 전략에 의존했습니다. Tesla의 E2E FSD는 센서 입력부터 제어까지 하나의 통합된 모델로 학습되어 인간의 개입을 최소화하는 특징이 있습니다. o3는 이 두 접근법의 강점을 융합해 자율적으로 후보 해법을 생성하고 최적의 해법을 선택할 수 있는 능력을 보유하게 되었습니다. 이를 통해 CodeForces와 IOI와 같은 경쟁 프로그래밍 대회에서 뛰어난 성적을 기록하였습니다. 자율적 테스트-타임 전략은 별도의 인간 설계 없이도 모델이 자체적으로 해법을 검증하고 선택하는 과정을 가능하게 했습니다. 이 혁신적인 접근법은 AI가 다양한 문제 영역에서 인간과 견줄 만한 수준으로 발전할 가능성을 보여줍니다. 대규모 강화학습의 스케일 업은 AI의 사고와 검증 과정을 획기적으로 개선함을 입증합니다. 이번 연구는 AI 미래 발전의 중요한 방향성을 제시하는 사례로 평가받고 있습니다.
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