|잡돌쌤•2026-03-23•2분 소요

핵심은 데이터 독점을 정면 돌파한 점이에요

💡 한줄 요약|핵심은 데이터 독점을 정면 돌파한 점이에요.

오픈소스 검색 에이전트 OpenSeeker가 단 한 번의 학습과 1만1700개 데이터만으로 Alibaba급 성능을 냈어요.

핵심은 데이터 독점을 정면 돌파한 점이에요. 상하이교통대 팀이 학습 데이터(MIT), 코드, 30B SFT 모델 가중치를 전부 공개했거든요. 그동안 빅테크가 숨겨온 ‘데이터’까지 연 거예요.

데이터 생성 방식도 정교해요. 68GB 영어+9GB 중국어 웹 코퍼스에서 링크 그래프를 따라 정보를 모으고, 고유명사를 모호한 표현으로 바꿔 단순 키워드 검색을 막았어요. 또 2단계 필터로 도구 없이 못 풀고, 문맥이 있으면 풀 수 있는 문제만 남겼어요.

의미는 분명해요. AI 에이전트 경쟁력이 모델 크기보다 ‘검증된 공개 데이터 파이프라인’으로 이동하기 시작한 신호예요.

이 글이 어땠나요?

관련 글

로이터 보도에 따르면 OpenAI는 TPG, Advent, Blackstone, Permira 같은 PE와 손잡고, 포트폴리오 내 수백 개 기업에 자사 AI 도구를 빠르게 깔려는 전략이에요

로이터 보도에 따르면 OpenAI는 TPG, Advent, Blackstone, Permira 같은 PE와 손잡고, 포트폴리오 내 수백 개 기업에 자사 AI 도구를 빠르게 깔려는 전략이에요.

잡돌쌤2분 소요

이번 버전은 기존 업스케일링을 넘어, 프레임 하나에서 캐릭터·머리카락·천 질감·반투명 피부와 조명 상태까지 AI가 해석해 4K급 디테일을 실시간 생성해요

이번 버전은 기존 업스케일링을 넘어, 프레임 하나에서 캐릭터·머리카락·천 질감·반투명 피부와 조명 상태까지 AI가 해석해 4K급 디테일을 실시간 생성해요.

잡돌쌤2분 소요

기존 LLM 기반 접근과 단독 Sledgehammer를 크게 넘은 결과거든요

기존 LLM 기반 접근과 단독 Sledgehammer를 크게 넘은 결과거든요.

잡돌쌤2분 소요