팀네이버, 세계 AI 학회서 레드티밍·피지컬 AI 연구 공개

▲팀네이버가 글로벌 AI 학회인 ICML 2026에 참가, 다양한 AI 기술을 선보였다 (사진제공=네이버클라우드)

네이버가 대규모언어모델(LLM) 안전성과 AI 모델 운영, 피지컬 AI 분야 연구 성과를 공개했다. AI 모델 개발부터 서비스 적용까지 이어지는 기술을 선보이며 연구 성과를 소개했다.

네이버클라우드는 팀네이버가 지난 6일부터 11일까지 서울 코엑스에서 열린 국제 머신러닝 학회(ICML 2026)에서 AI 안전성 강화와 모델·에이전트 운영 효율화, 3차원 공간 이해 분야 연구를 발표했다고 13일 밝혔다.

이번에 공개한 연구는 AI 안전성, 모델 운영 효율화, 피지컬 AI 등 세 분야로 구성됐다. 부스에서는 연구 결과와 함께 이를 적용한 서비스 사례도 전시했다.

팀네이버에 따르면 LLM의 취약점을 찾아내는 레드티밍 기술인 '스테이블 지플로우넷(Stable-GFlowNet)'은 전체 채택 논문 가운데 상위 2.2%인 '스포트라이트'에 선정됐다. 이 기술은 AI 모델을 서비스에 적용하기 전 다양한 공격 시나리오를 검증하는 데 활용된다.

모델 운영 분야에서는 여러 AI 모델을 하나로 통합하는 '시머지(SyMerge)'와 AI가 작업 순서를 스스로 설계하는 '플로우봇(FlowBot)'을 공개했다.

여러 데이터셋을 분할 학습한 뒤 한 번의 병합으로 LLM 성능을 높이는 기술도 함께 소개했다.

피지컬 AI 분야에서는 서울 전역의 공간 데이터를 기반으로 구축한 '서울 월드 모델'을 선보였다. 네이버와 네이버랩스, 한국과학기술원(KAIST), 서울대가 공동 개발한 모델로 로봇의 경로와 행동 학습에 활용할 수 있는 플랫폼이다.

팀네이버는 이번 학회에서 스포트라이트 1편을 포함해 모두 6편의 논문을 발표했다.