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Bernini 소개

영상을 만들거나 고치는 확산 모델(Diffusion Model)은 대개 텍스트 조건 하나로 픽셀 생성을 통제합니다. 이 구조에서는 지시가 복합적일수록 무엇을 바꾸고 무엇을 그대로 둘지가 렌더러까지 충분히 전달되지 않습니다. ByteDance의 Bernini 팀은 여기서 멀티모달 대규모 언어 모델(MLLM)과 확산 모델을 한 덩어리로 합치는 대신, 둘의 역할을 나누는 방식을 제안했습니다. 앞쪽은 여러 형태의 입력을 읽고 의미를 다루는 데 강하고 뒤쪽은 픽셀을 사실적으로 합성하는 데 강하니, 앞쪽에 계획을 맡기고 뒤쪽에 그리기를 맡기자는 것입니다. 이번에 소개하는 Bernini는 그 분업을 그대로 구현한 영상 생성과 편집 통합 프레임워크로, MLLM 기반 의미 플래너(Semantic Planner)와 DiT 기반 렌더러(Renderer)를 한 파이프라인에 묶은 프로젝트입니다.

두 모델을 잇는 방법이 Bernini의 핵심입니다. 플래너는 결과 영상을 픽셀이나 토큰 ID로 예측하지 않고 ViT 임베딩 공간에서 목표 의미 표현을 직접 예측합니다. 렌더러는 그렇게 나온 의미 표현을 조건으로 받고, 여기에 텍스트 특징을 더하며, 편집 작업일 때는 원본 영상의 VAE(Variational Autoencoder) 특징까지 함께 받아 세부를 보존합니다. 의미 표현이 두 모델 사이의 인터페이스 역할을 하기 때문에 플래너와 렌더러를 따로 학습한 뒤 가볍게만 함께 학습해도 되고, 저자들은 이 덕분에 두 모델이 사전 학습에서 얻은 강점을 지키면서도 학습 비용을 낮출 수 있었다고 설명합니다. 여러 개의 시2f:T8d2,

요약SUMMARY

이번 kt cloud 웨비나에서는 kt cloud에서 25년간 축적한 데이터센터 운영 경험을 바탕으로, AI와 BIM을 실제 현장에 적용해 AIDC 구축·운영을 혁신한 사례를 공유합니다.

안녕하세요. kt cloud 마케팅커뮤니케이션팀입니다.

AI 인프라의 고집적·고도화로 데이터센터 환경이 복잡해지면서, 어떻게 보다 효율적이고 지능적으로 데이터센터를 구축하고 운영할 것30:Tb58,

Three.js Game Skills 소개

코딩 에이전트에게 브라우저 게임을 만들어 달라고 하면 대체로 무언가는 돌아갑니다. 문제는 그 다음입니다. 화면에는 회색 정육면체가 떠 있고 HUD는 숫자를 나열한 사각형 카드이며, 에이전트는 "게임이 완성되었습니다" 라고 보고합니다. 사람이 브라우저를 열어 보고 나서야 무엇이 부족한지 알게 되고, 그 간극을 말로 설명해 다시 지시하는 왕복이 반복됩니다. 에이전트가 자기 결과물을 스스로 판정할 기준을 갖고 있지 않기 때문에 생기는 일입니다.

이번에 소개할 Three.js Game Skills 는 그 기준을 스킬 안에 넣어 둔 프로젝트입니다. Three.js 브라우저 게임 제작에 필요한 역할을 9개 스킬로 나누고, 그중 threejs-game-director 하나를 진입점으로 두어 나머지를 상황에 맞게 불러 쓰게 합니다. 저자는 Majid Manzarpour이며, Codex와 Claude Code 두 러너가 같은 SKILL.md 묶음을 공유합니다. 특정 모델이나 유료 API 키를 요구하지 않습니다.

이 프로젝트에서 눈여겨볼 부분은 스킬이 결과를 스스로 채점하고 실패 조건을 미리 정해 두었다는 점입니다. 10개 항목을 0점에서 3점으로 매기는 시각 품질 점수표가 있고, 점수와 무관하게 걸리면 프리미엄으로 인정하지 않는 자동 실패 조건이 따로 있습31:Ta9a,

Chat On Steroids 소개

브라우저에서 쓰는 대화형 모델은 코드를 잘 읽고 잘 고쳐 주지만, 그 결과를 실제 프로젝트에 반영하는 일은 사람이 직접 합니다. 대화창에 붙여 넣을 파일을 고르고, 답으로 돌아온 코드를 편집기에 옮기고, 테스트를 돌린 뒤 그 출력을 다시 대화창에 붙여 넣는 왕복이 반복됩니다. 코드를 고치는 능력은 이미 대화 쪽에 있는데 파일과 터미널에 닿는 통로가 없어서 생기는 간극입니다.

이번에 소개할 Chat On Steroids (이하 CoS)는 그 통로를 로컬 데스크톱 앱으로 만든 프로젝트입니다. 앱이 MCP(Model Context Protocol) 서버를 자기 컴퓨터에 띄우고, 사용자가 그것을 ChatGPT의 개발자 모드에 커스텀 앱으로 등록하면, 대화 중인 모델이 사용자가 승인한 폴더의 파일을 읽고 고치거나 터미널 명령을 실행할 수 있게 됩니다. 함께 제공되는 Chrome 확장 프로그램이 대화 화면과 로컬 앱을 짝지어, 어느 대화가 어떤 로컬 세션에 속하는지 확인합니다.

요약

제작사·후원사와 연관된 모델이 출전한 벤치마크 10개 중

10개 전부 상위 3위 안에 들었으며,
그 중 7개는 1위에 랭크했습니다.

표로 보면 다음과 같습니다.

벤치마크	소속·연관 관계	연관 모델 성적
ParseBench	LlamaParse 제작사인 LlamaIndex가 발행	1위, LlamaParse Agentic (84.88)
Nanonets IDP Leaderboard	—	1위, Nanonets OCR-3 (85.9)
OpenDataLoader Bench	OpenDataLoader가 발행	1위, opendataloader [hybrid] (0.907)
Unstructured SCORE	Unstructured가 발행	1위, Adjusted CCT (0.880)
RealDocBench	Extend가 발행	1위, Document QA (96.0%)
LongExtractionBench	Reducto가 후원	1위, Reducto Deep Extract (99.6%)
MORE	Tencent 소속 연구자들이 제작; HunyuanOCR 개발도 Tencent가 주도	1위, HunyuanOCR (92.42)
OmniDocBench	MinerU 개발사인 OpenDataLab이 발행	2위, MinerU2.5-Pro (95.75)
olmOCR-Bench	olmOCR 개발사인 Ai2가 발행	3위, olmOCR 2 (82.4)
MDPBench	MonkeyOCRv2도 함께 개발한 연구진이 제작	3위, MonkeyOCRv2-B (83.3)

(2026년 9월 1일 기준)

이걸 단순 조작이라고 보기는 어렵죠. 아래와 같은 자연스러운 메커니즘이 있다고 보여집니다.

문제 설정 — 자기 도구가 잘 푸는 실패 유형을 기준으로 벤치마크를 설계합니다.
설정값 비대칭 — 자기 도구는 세심하게 튜닝, 경쟁 도구는 기본값 그대로 돌립니다.
성능 점검표화 — 릴리스마다 암묵적으로 자사의 벤치마크에 맞춰 최적화합니다.Google Labs is expanding CC to groups, starting with families and households, so they can spend less time on logistics.","score":0,"commentCount":0,"viewCount":0,"bookmarkCount":0,"likeCount":0,"dislikeCount":0,"externalSource":null,"state":"processed","aiCategory":null,"summaryStatus":"done","publishedAt":"2026-09-17T18:15:00+00:00","publishedToSiteAt":"2026-09-17T18:40:54.150661+00:00","createdAt":"2026-09-17T18:39:15.795318+00:00","sourceId":2,"isAdminPick":true,"sourceName":"Google AI Blog","sourceSlug":"google-ai","sourceIconUrl":null,"sourceUrl":"https://blog.google/technology/ai/","sourceTier":1},{"id":8599741,"title":"Qwen3.8-Omni-Flash: Omni Senses. 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