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시각 생성 모델 논의가 이미지 품질 비교를 넘어, 영상·소리·행동 예측을 같은 backbone에 넣을 수 있느냐로 옮겨갔다.

r/MachineLearning에서 검증된 최신 글 중 연구 가치가 가장 분명했던 항목은 게임 데이터를 이용한 interactive world model이었다.

로봇과 에이전트 계획에서 고정된 world model이 흔들리는 문제를 줄이는 연구다. AdaJEPA는 MPC 재계획마다 관측 전이를 이용해 1번의 gradient step과 최근 5개 전이 버퍼로 모델을 보정한다.

Qwen이 로봇용 foundation model을 navigation, manipulation, world modeling 세 갈래로 묶었다. Qwen-RobotNav, Qwen-RobotManip, Qwen-RobotWorld는 physical AI의 병목을 “인식”에서 “행동”으로 옮겨 놓는 release다.

r/LocalLLaMA가 이 작은 demo에 반응한 이유는 polished game이 아니라, photo와 drawing을 local world model이 즉석에서 play space로 바꾸는 감각이었다.

r/MachineLearning의 관심은 “적은 데이터로 배우는 AI”였지만, 댓글은 곧바로 child comparison의 전제를 검증하기 시작했다.

HY-World 2.0은 text, single-view image, multi-view image, video를 3D Gaussian Splatting scene으로 바꾼다. 더 중요한 신호는 model weights, code, technical details가 공개됐다는 점이다.

Google DeepMind는 2026년 1월 22일 D4RT를 공개하며 dynamic 4D scene reconstruction and tracking을 하나의 AI model로 통합했다. 회사는 이 모델이 기존 방법 대비 18배에서 300배 빠르고 robotics와 AR 같은 real-time use case에 적합하다고 설명했다.

Runway가 2026년 3월 9일 GWM-1 기반 real-time video agent API인 Runway Characters를 공개했다. single image만으로 fine-tuning 없이 conversational avatar를 만들고, voice·personality·knowledge·actions를 API로 제어할 수 있다고 설명했다.

Runway가 $315 million 규모의 Series E 투자를 유치했다. 회사는 이 자금을 차세대 world model 사전학습과 새로운 제품 및 산업 확장에 쓰겠다고 밝혔다.

Google DeepMind는 2026-02-25 X 스레드에서 Project Genie를 소개하며 world model Q&A를 연결했다. 발표의 핵심은 world model을 agent 행동에 반응하는 환경 시뮬레이터로 정의한 점이다.

Google은 2026-01-29 Project Genie를 발표하고 U.S.의 Google AI Ultra 구독자(18+) 대상으로 순차 제공을 시작했다. Genie 3·Nano Banana Pro·Gemini를 결합한 웹 프로토타입으로 world sketching, exploration, remixing 기능을 제공한다.