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Thinking Deeper in Gemini - Jack Rae, Google DeepMind

Published:  at  08:46 AM
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영상 링크: Thinking Deeper in Gemini — Jack Rae, Google DeepMind
채널명: AI Engineer

Gemini에서의 딥싱킹: 구글 딥마인드 Jack Rae의 심층적 사고 접근 핵심 요약


세부 요약 - 주제별 정리

AI 발전은 ‘지능의 병목’과 해소의 반복으로 이뤄졌음을 다양한 역사적 사례로 보여줌

현재 LLM들은 테스트 타임 컴퓨팅이 고정되어 추론 능력에 한계가 있음

Gemini의 사고(Thinking) 기능은 반복적 사고 루프 삽입으로 ‘동적 연산 할당’을 가능하게 함

강화학습 기반 사고 학습은 다양한 추론 행동(가설 설정, 자기 수정 등)을 자연스럽게 유발함

’사고 예산(Thinking Budget)’ 기능으로 원하는 연산량-품질-비용 트레이드오프를 세밀하게 조절 가능해짐

테스트 타임 컴퓨팅 증가가 수학, 코드 등 고차원 추론 성능 강화를 증명함

Deep Think 모드 도입으로 난이도 높은 작업에서 상위권 성능 도달

사고 루프와 Deep Think는 코드 생성 및 게임 환경 모방 등 다양한 AI 작업에 새로운 도약점 제공

장기적으로 인간처럼 ‘적은 정보로 깊은 내적 추론과 창조적 발견’ 가능한 AI를 추구함

Gemini 모델의 사고 효율성과 비용 절감도 동시에 적극 개선 중임

사고 루프 확장은 사전학습/후처리와 병행적·승수적 성능 향상을 이룸

결론적으로 Gemini와 사고 기능 확장은 AI의 추론 한계와 창조적 작업 능력을 크게 넓히는 방안임을 강조


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