비전 언어 모델(VLM)은 이미지와 텍스트를 동시에 이해하는 AI 모델입니다. 하지만 제조 현장에서 실제 가치를 만들려면 이미지를 해석하는 것만으로는 부족합니다. 물리 법칙을 예측하고 로봇을 직접 제어해야 합니다. 이 글에서는 VLM이 World Model과 VLA(Vision-Language-Action)로 확장되며 제조 산업을 바꾸는 과정과, AWS 기반 구현 방법을 다룹니다. 1. VLM의 진화: 텍스트를 넘어 시각 세계로 비전 언어 모델(VLM)은 이미지와 텍스트를 함께 처리하는 멀티모달 AI입니다. GPT-4o, Gemini 2.5 Pro, Claude Sonnet 4.6 Vision 같은 최신 VLM은 이미지 분류를 넘어 장면을 이해하고 질문에 답합니다. 추론도 수행합니다. ...
1. 1M 시대의 도래 Anthropic은 2025년 Claude Sonnet 4.5에서 처음 1M 토큰 컨텍스트 윈도우를 도입했고, 이후 Opus 4.6(2025), Sonnet 4.6(2026년 2월)까지 이어지며 1M 컨텍스트가 표준으로 자리 잡았습니다. 단일 요청으로 약 750페이지 분량의 문서를 처리할 수 있습니다. Amazon Bedrock에서도 context-1m 베타 기능이 활성화되면서, 기업 환경에서도 대규모 문서 처리가 가능해졌습니다. 200K 토큰으로도 충분히 넓다고 생각했던 시절이 불과 1년 전입니다. 그런데 1M 토큰이 주어진 지금, 과연 모든 작업에 긴 컨텍스트를 사용하는 것이 최선일까요? 많은 개발자들이 “길면 길수록 좋다"는 직관을 따르지만, 실제로는 컨텍스트 길이가 늘어날수록 성능이 떨어지는 현상이 연구를 통해 확인되었습니다. ...
1. 추천 시스템, 무엇이 부족한가 추천 시스템(Recommendation System)은 디지털 서비스의 핵심 인프라입니다. Netflix의 콘텐츠 추천, Amazon의 상품 추천, YouTube의 영상 추천까지, 사용자 경험의 상당 부분을 추천 알고리즘이 결정합니다. 이 중 가장 널리 사용되는 방식이 협업 필터링(Collaborative Filtering, CF)입니다. “나와 비슷한 행동을 보인 사용자가 좋아한 아이템을 추천한다"는 단순하지만 강력한 원리입니다. 수십 년간 검증된 이 접근법은 여전히 대규모 프로덕션 시스템의 근간이며, 필자가 이전에 다룬 Amazon Personalize 하이브리드 추천 아키텍처도 이 패러다임 위에 설계된 것입니다. ...