뉴스 - 원문 기반 요약 필요

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title: "졸업 프로젝트에서 RL을 직접 구현해보니 생긴 일" description: "뉴스 - 원문 기반 요약 필요" date: 2026-07-12 tags: [ai-news] source: "https://dev.to/aboodi679/two-friends-two-different-domains-one-fyp-and-a-committee-that-changed-everything-4ng7" sidebar: order: 0

제목(한글): 졸업 프로젝트에서 RL을 직접 구현해보니 생긴 일 원문 제목(영문): Two Friends, Two Different Domains, One FYP - And a Committee That Changed Everything 원문: Two Friends, Two Different Domains, One FYP - And a Committee That Changed Everything 소스: dev-to-ai MD 파일: content/2026-07-12/dev-to-ai-two-friends-two-different-domains-one-fyp-and-a-co.md

핵심 내용

심사위원회가 던진 네 글자 '너희 AI 넣어야 해'가 클라우드 개발자와 게임 개발자 두 친구의 졸업 프로젝트를 완전히 바꿔놓았어요.

강화학습(RL)을 선택했는데, 논문에선 안 알려주는 현실이 있었거든요. RL은 '쓸 만한 무언가'를 보여주기까지 수천 번의 학습 에피소드가 필요해요. 데모 마감은 4개월 뒤, GPU 클러스터는 없고 노트북 한 대뿐이었어요.

NPC가 벽에 박히거나 이유 없이 플레이어를 피해 도망가는 건 애교고, 보상 함수를 잘못 설계하면 '플레이어한테 가까이 가라'는 신호에 그냥 옆에 서 있는 에이전트가 탄생했어요.

직접 부딪혀 보기 전엔 이론과 현실의 간극이 얼마나 큰지 알기 어렵다는 걸, 이 프로젝트가 가장 잘 가르쳐줬어요.

잡돌쌤의 한마디

수천 번 학습 없이는 NPC가 벽만 들이받아요. 보상 함수 설계가 틀리면 에이전트는 게임이 아닌 점수 올리는 법만 배우거든요.

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출처: Two Friends, Two Different Domains, One FYP - And a Committee That Changed Everything