미국 에너지부 주도의 '제네시스 미션' 프로젝트에 메타의 오픈소스 기반 모델인 SAM 3와 DINOv3가 활용되어 과학 데이터 분석 혁신을 이끌고 있습니다. 이 AI 모델들은 기존에 수개월이 걸리던 방대한 양의 X-ray 및 중성자 데이터의 이미지 분할(Segmentation) 작업을 실시간으로 수행하여 연구 병목 현상을 해결합니다. 이는 수작업에 의존하던 과학 이미징 분석의 한계를 극복하고 연구 속도를 획기적으로 높이는 데 기여할 것입니다.
메타의 마크 자커버그 CEO는 사내 회의에서 조직 개편으로 집중하고 있는 'AI 에이전트' 개발이 당초 계획보다 지연되고 있다고 인정했습니다. 반면, AI 총괄 알렉산더 왕은 곧 출시될 차세대 모델이 오픈AI 최고 수준 모델과 맞먹는 성능을 낼 것이라고 주장하며 시각 차를 보였습니다. 이는 막대한 인프라 투자와 대규모 인력 개편을 단행한 메타의 AI 전략이 현재 평가절하되고 있음을 시사하므로 실무자들에게 중요한 정보입니다.
메타는 뇌파(MEG)를 텍스트로 변환하는 비침습적 뇌-컴퓨터 인터페이스 시스템인 Brain2Qwerty v2를 발표했습니다. 딥러닝과 대형 언어 모델(LLM)을 활용해 기존 비침습적 방식의 한계를 크게 뛰어넘어 최대 78%의 단어 정확도를 달성하며, 수술이 필요한 침습적 기술에 근접한 성능을 보였습니다. 연구 가속화를 위해 전체 학습 코드와 데이터셋을 오픈소스로 공개하며, 뇌 손상으로 인한 의사소통 장애를 가진 사람들에게 새로운 소통의 가능성을 제시합니다.
메타 AI가 뇌파(MEG) 신호를 텍스트로 변환하는 비침습적 파이프라인인 'Brain2Qwerty v2'를 공개했습니다. 이 모델은 사람이 문장을 타이핑할 때 발생하는 뇌 신호를 분석해 61%의 단어 정확도를 달성했으며, AI 연구를 위해 훈련 코드를 오픈소스로 공개했다는 점에서 큰 의의가 있습니다.
메타가 자사 소셜 미디어 플랫폼인 스레드(Threads)에 사용자의 질문에 답하는 메타 AI 계정을 도입했습니다. 그러나 사용자들이 해당 AI 계정을 차단할 수 없도록 설정해 놓아 큰 논란이 일고 있습니다. 사용자들의 항의가 쏟아지자 메타 측은 계정을 '뮤트' 하거나 '관심 없음'을 누르는 방식으로만 피드를 제한할 수 있다고 해명했습니다.
메타가 자사 AI 어시스턴트에 대화 기록이 서버에 저장되지 않는 '시크릿 채팅(Incognito Chat)' 모드를 도입했습니다. 신뢰 실행 환경(TEE)을 활용해 메타조차 사용자 데이터에 접근할 수 없도록 설계되어, 구글이나 오픈AI 등 타 경쟁사가 안고 있는 데이터 유출 및 수사 기관 제출 논란에서 한발 앞서나가는 기술적·정책적 차별화를 시도한 것이 핵심입니다.
메타의 소셜 플랫폼 스레드(Threads)가 게시물에서 @meta.ai를 멘션해 실시간 트렌드와 정보를 얻을 수 있는 AI 통합 기능을 테스트합니다. 이는 사용자가 앱을 벗어나지 않고 대화 흐름 속에서 정보를 얻게 한다는 점에서 X의 그록과 매우 유사한 접근법입니다. 메타는 안전장치를 강화했으나 AI의 공개적인 답변으로 인한 부작용을 통제할 수 있을지가 향후 관건입니다.
메타 AI와 KAUST 연구진이 신경망 자체가 작동하는 컴퓨터 역할을 하는 '신경 컴퓨터(Neural Computers)'를 제안했습니다. 이 연구는 기존 AI 에이전트나 세계 모델과 달리, 운영체제 스택의 기능을 모델 내부에 내재화하여 명령어 및 그래픽 사용자 인터페이스 환경을 시뮬레이션하는 두 가지 프로토타입을 통해 그 가능성을 입증했습니다.
메타 AI가 1억 개 미만의 파라미터를 가진 소형 비전 인코더 패밀리인 EUPE를 공개했습니다. 이 모델은 이미지 이해, 밀집 예측(Dense Prediction), 시각 언어 모델(VLM) 작업 등 다양한 특수 분야 모델들과 필적하는 성능을 발휘하는 것이 특징입니다. 모바일 기기와 같은 엣지(Edge) 환경에서도 강력한 성능을 유지하면서 가벼운 크기를 실현한 것이 가장 큰 의의로 평가됩니다.