WAIC 2026 AI 믹서: 인공지능, 스마트 시연에서 실용적 적용으로 나아갈 수 있을까?

서론

수년 동안 AI 업계는 모델이 더 복잡한 질문에 답하고, 더优质的 콘텐츠를 생성하며, 더 많은 코드를 작성하고, 통제된 시연에서 인상적인 성과를 보여줄 수 있음을 입증해 왔습니다.

다음 질문은 더 실용적입니다.

AI는 충분히 똑똑해졌습니다. 하지만 신뢰할 수 있게 행동할 수 있을까요?

이 질문은 2026년 상하이 세계인공지능대회(WAIC) 개막일 저녁에 열린 비공식 AI 교류 행사의 핵심 주제였습니다. 이 오프라인 모임에는 AI 에이전트, 메모리 인프라, 3D 생성, 구현 지능 및 세계 모델 개발에 종사하는 개발자들이 모였습니다.

또 다른 정성껏 준비된 컨퍼런스 발표를 추가하는 대신, 주최측은 시연 이후의 이야기, 즉 실제 워크플로우에서의 배포, 지속적인 운영, 물리적 세계와의 상호작용, 비용, 신뢰성, 예측에서 실행으로의 어려운 전환에 대해 논의하고자 했습니다.

'지능 시연'에서 '작업 완료'로

WAIC 전시관에서는 더욱 강력한 기반 모델, 정교한 제품 시연, 자율 시스템, 그리고 점점 더 능력이 향상되는 휴머노이드 로봇을 선보일 것입니다.

이러한 시연은 AI가 준비된 조건에서 무엇을 할 수 있는지 보여줍니다. 그러나 동일한 시스템이 실제 회사, 공장, 스튜디오 또는 개발 팀에 투입되었을 때 어떤 일이 일어나는지를 항상 보여주지는 않습니다.

프로덕션 환경은 다른 요구 사항을 제시합니다:

• 에이전트는 불완전한 요청을 이해해야 합니다.
• 올바른 컨텍스트와 권한을 획득해야 합니다.
• 데이터나 시스템을 손상시키지 않고 도구를 사용해야 합니다.
• 단일 단계 실패 후에도 계속 실행되어야 합니다.
• 언제 사람의 승인이 필요한지 알아야 합니다.
• 기존 워크플로우에 맞는 출력을 생성해야 합니다.
• 고객이 감당할 수 있는 비용으로 운영되어야 합니다.
• 그 행동은 추적 가능하고 감사 가능해야 합니다.

따라서 설득력 있는 시연과 신뢰할 수 있는 제품 간의 차이는 단순히 모델 품질의 문제가 아닙니다. 이는 시스템, 제품, 운영 및 신뢰의 문제를 수반합니다.

본 행사는 두 가지 주요 트렌드를 통해 이러한 전환을 탐구합니다.

1. 에이전트가 채팅창을 넘어 실제 워크플로우로 진출하고 있습니다.
2. AI가 물리적 세계로 나아가 환경을 이해하고 상호작용해야 합니다.

이 두 방향은 밀접하게 연결되어 있습니다. 둘 다 AI가 그럴듯한 응답을 생성하는 단계를 넘어 일련의 행동에 대한 책임을 지기 시작해야 함을 요구합니다.

행사 개요

항목	세부 사항
행사명	2026 세계인공지능대회 AI 교류의 밤
핵심 주제	AI가 똑똑한 시연에서 실제 행동으로 나아갈 준비가 되었는가?
날짜	2026년 7월 17일 (금요일)
시간	오후 7:30 – 9:30
장소	상하이 푸동 신구 소재 카페
형식	간단한 토론 후 자유 교류
집중 분야	AI 에이전트, 메모리 시스템, 3D 모델, 구현 지능, 세계 모델
대상 청중	개발자, 연구자, 업계 종사자 및 투자자
참가 신청	주최측 행사 링크를 통한 사전 등록 필수

행사 공개 페이지에는 장소가 상하이 푸동 신구의 한 카페라고만 명시되어 있으며, 전체 주소는 공개되지 않았습니다.

본 행사는 2025 세계인공지능대회 개막일에 열리는 독립적인 오프라인 모임으로, 대회 공식 포럼과는 관련이 없습니다.

행사 일정

19:00-20:00 등록 및 자유 교류

첫 번째 시간은 도착 등록 및 비공식적인 상호 작용을 위해 할애됩니다.

소규모 기술 교류회에서 이 부분은 공식 토론만큼 가치가 있습니다. 참가자는 제품 구축자, 연구자, 투자 평가자, 그리고 AI 시스템을 실제 기관에 도입하려는 사람들로 구성됩니다.

아이스브레이킹 질문 참고:

• 현재 어떤 AI 시스템을 구축하거나 배포하고 계십니까?
• 어떤 부분이 시연에서는 잘 작동했지만 프로덕션 환경에서는 실패했습니까?
• 에이전트 비용 또는 지연 시간의 가장 큰 원인은 무엇입니까?
• 고객은 작업 완료 기준을 어떻게 정의합니까?
• 아직 대체할 수 없는 수동 승인 단계는 무엇입니까?

20:00-20:30 에이전트가 정말 대화창을 벗어났는가?

첫 번째 토론은 AI 에이전트가 멋진 도구 시연에서 실제 작업에서 안정적으로 작동하는 역할로 진화했는지에 초점을 맞춥니다.

행사 자료에 명시된 발표 연사:

• 장하오양, EvoMap 창립자 겸 CEO
• 리즈위, MemTensor 공동 창립자 겸 CTO

이 주제는 에이전트 발전의 두 가지 핵심, 즉 경험 학습과 효과적인 메모리 유지를 통합합니다.

단기 작업을 수행하기 위해 도구를 호출할 수 있는 에이전트가 지속적인 작업 능력을 갖추지는 못할 수 있습니다. 장기적인 적용은 더 근본적인 질문을 제기합니다:

• 유효한 경험이 노이즈에 묻히는 것을 어떻게 방지할 수 있습니까?
• 동일한 솔루션을 모델이나 환경 간에 재사용할 수 있습니까?
• 메모리는 어떻게 검증, 등급 분류, 업데이트 및 폐기되어야 합니까?
• 에이전트가 단순히 재시작하는 대신 실패로부터 복구할 수 있습니까?
• 팀은 에이전트가 학습한 내용을 어떻게 감사할 수 있습니까?
• 자율성은 언제 효율성을 높이고, 언제 새로운 감독 작업을 만들어냅니까?

EvoMap은 AI 자기 진화를 위한 인프라라고 자칭하며, 유전체 진화 프로토콜을 통해 에이전트의 성공적인 행동을 재사용 가능하고 추적 가능한 능력 자산으로 전환하는 것을 목표로 합니다.

MemTensor는 대규모 모델과 에이전트를 위한 메모리 인프라에 주력하며, 시스템이 다중 형태 메모리를 관리하여 더 긴 프롬프트나 반복적인 학습 없이 지식을 업데이트하고 재사용할 수 있는 방법을 연구합니다.

둘 다 작업형 에이전트의 실용적인 정의를 함께 제시합니다:

유용한 에이전트는 단일 작업을 수행할 수 있는 모델일 뿐만 아니라, 명확한 경계 내에서 기억하고, 개선하며, 검증하고, 성공적인 작업을 반복할 수 있는 시스템입니다.

AI 에이전트에게 '정식 취업'이 의미하는 바

본 행사의 중국어 주제를 직역하면 에이전트가 채팅 인터페이스에서 '정식 취업'으로 나아가는 것을 논의하는 것을 의미합니다.

이 표현은 의도적으로 도발적입니다. AI 시스템은 법적 또는 인문학적 측면에서 직원이 아닙니다. 이 비유의 가치는 팀이 다음을 명확히 정의하도록 강제하는 데 있습니다.

운영 중인 시스템에 대한 예상 운영 기준.

배포 가능한 에이전트는 다음을 갖추어야 합니다:

명확한 책임 범위

에이전트는 명확한 책임 범위가 필요합니다. '마케팅 지원'은 너무 광범위합니다. '지정된 출처에서 주간 경쟁사 보고서를 준비하고 검토를 위해 초안을 남겨둠'은 측정 가능합니다.

올바른 컨텍스트 환경 확보

관련 데이터가 없는 강력한 모델은 여전히 좋은 결과를 생성할 수 없습니다. 프로덕션 에이전트는 문서, 데이터베이스, 애플리케이션, API 및 과거 작업 상태에 대한 통제된 액세스가 필요합니다.

안정적인 도구 호출 능력

에이전트는 올바른 매개변수로 도구를 호출하고, 오류를 식별하며, 반복적인 파괴 작업을 피하고, 추적 가능한 감사 기록을 생성해야 합니다.

완료 기준 정의

시스템은 '완료'의 의미를 명확히 해야 합니다. 에이전트가 그럴듯한 단락을 생성하거나 여러 작업을 수행했다고 해서 작업이 종료되어서는 안 됩니다.

에스컬레이션 규칙

에이전트는 언제 인간에게 문의해야 하는지 알아야 합니다. 재정 결정, 외부 커뮤니케이션, 데이터 삭제, 구매 거래, 프로덕션 배포 및 신원 확인과 같은 불확실한 사항은 명확한 승인을 거쳐야 합니다.

지속적인 평가 메커니즘

단 한 번의 성공으로는 충분하지 않습니다. 팀은 정확도, 완료율, 검토 시간, 비용, 장애 복구 능력 및 완료된 작업의 비즈니스 가치를 측정해야 합니다.

오후 8:30 - 9:00: 모델이 GitHub에서 물리적 세계로 나아갈 수 있을까요?

두 번째 토론은 연구 저장소와 모델 릴리스에서 실제 환경과의 상호작용으로의 전환 과정을 다룰 것입니다.

원본 게시물 및 일정 포스터에 명시된 발표 연사:

• 딩량, VAST 최고 기술 책임자
• 루홍위안, 페이스맨드마인드(Facemind) 창립자
• 천텐룬, 모코어 테크(Mokor Tech) 회장 (포스터 표기)

토론은 3D 생성, 세계 모델, 공간 지능 및 구현 시스템을 연결할 것입니다.

모델은 시각적으로 사실적인 장면을 생성할 수 있지만, 물체가 어떻게 움직이고, 충돌하고, 변형되거나, 동작에 반응하는지는 여전히 이해하지 못할 수 있습니다. 로봇은 물체를 인식할 수 있지만, 익숙하지 않은 환경에서는 안전하게 잡을 수 없습니다.

디지털 출력에서 물리적 행동으로 이동하려면 여러 수준의 협력이 필요합니다:

1. 지각: 이미지, 비디오, 깊이 정보, 소리 및 센서 데이터 이해
2. 세계 표현: 물체, 공간 및 관계에 대한 사용 가능한 모델 유지 관리
3. 예측: 행동 후 환경이 어떻게 변할지 추정
4. 계획: 가능한 일련의 행동 비교
5. 제어: 상위 수준 계획을 실행 가능한 로봇 또는 장치 명령으로 변환
6. 피드백: 실제 결과를 관찰하고 다음 단계 수정
7. 안전: 위험하거나 되돌릴 수 없는 행동 방지
8. 학습: 검증된 경험을 사용하여 미래 결정 개선

VAST는 AI 생성 3D 콘텐츠 및 Tripo 제품으로 유명하며, 이 관점은 생성 모델을 사용 가능한 3D 자산 및 환경 생성과 연결합니다.

페이스맨드마인드는 공개적으로 다중 모달 및 세계 모델 시스템에 전념한다고 설명하며, 여기에는 AI가 정적 화면을 넘어 세상을 이해하고 추론하도록 돕는 기술이 포함됩니다.

모코어 테크는 소비자용 3D 프린팅에서 시작하여 공간 지능 및 상호작용형 세계 모델로 확장되었습니다. 이 경로는 디지털 생성과 물리적 제조 사이에 직접적인 연결을 구축합니다.

GitHub 시연에서 실제 배포까지

모델이나 저장소를 공개하는 것은 중요한 이정표이지만, 완전한 시스템을 배포하는 것과 동일하지는 않습니다.

저장소는 다음을 보여줄 수 있습니다:

• 모델 아키텍처.
• 학습 또는 추론 코드.
• 샘플 결과.
• 벤치마크 성능.
• 제한된 대화형 데모.

그러나 실제 배포에서는 다음을 추가로 처리해야 합니다:

• 하드웨어 차이
• 센서 오차
• 네트워크 중단
• 비정형 환경
• 지연 제한
• 보안 정책
• 장기 실행 작업
• 사용자 교육
• 유지보수 및 업데이트
• 조작 실패 시 책임 소재

이러한 차이는 로봇 및 임베디드 AI 분야에서 특히 두드러집니다.

하나의 세계 모델이 사실적인 영상을 예측할 수 있더라도, 제어에 필요한 정확한 상태 표현을 제공하지는 못합니다. 시각-언어-행동 모델은 실험실 과제에서는 성공할 수 있지만, 조명, 물체 배치 또는 하드웨어가 변경되면 실패합니다.

따라서 핵심 문제는 모델이 인상적인 결과를 생성할 수 있는지 여부가 아니라, 주변 시스템이 다음 폐쇄 루프를 반복적으로 완료할 수 있는지에 있습니다:

관찰 → 이해 → 예측 → 계획 → 실행 → 검증 → 학습

오후 9:00–9:30: 자유 토론

마지막 세션은 비공식적인 교류를 위해 마련되었습니다.

이 활동은 일반적으로 발표에서 생략되는 결정과 한계에 대해 논의하고자 하는 분들을 대상으로 합니다.

잠재적인 논의 분야는 다음과 같습니다:

• 고객이 자율적 결과에 대해 비용을 지불하는가, 아니면 단순히 AI 보조 기능에 대해서만 비용을 지불하는가?
• 어떤 에이전트 작업이 신뢰할 수 있는 생산 단계에 도달했는가?
• 장기 실행 에이전트 작업에 대해 어떻게 가격을 책정해야 하는가?
• 기억 시스템이 성능을 향상시키는가, 아니면 새로운 프라이버시 위험을 도입하는가?
• 세계 모델이 시각적 품질을 넘어 어떻게 평가되어야 하는가?
• 로봇이 세계 모델, VLA 전략 또는 이 둘의 결합을 필요로 하는 경우는 언제인가?
• 실제 상호작용 데이터를 안전하게 수집하는 방법은 무엇인가?
• 어떤 부분이 여전히 인간의 감독을 필요로 하는가?
• 현재 에이전트 시장에서 진정한 인프라와 일시적인 포장재는 무엇인가?
• 사용자가 조언만 제공하는 시스템보다 능동적으로 행동하는 시스템을 더 신뢰하는가?

초청 개발자

장하오양 — EvoMap

EvoMap은 AI 에이전트가 재사용 가능한 능력을 공유, 검증 및 상속할 수 있도록 인프라를 구축하고 있습니다.

유전체 진화 프로토콜은 유전자, 캡슐 및 이벤트와 같은 구조를 통해 에이전트 경험을 표현하며, 목표는 에이전트 개선 과정이 기록되지 않은 프롬프트 변경 사항 더미보다 더 추적 가능하게 만드는 것입니다.

더 큰 문제는 에이전트 네트워크가 서로 학습하면서도 취약하거나 조작되었거나 검증되지 않은 행동의 확산을 피할 수 있는지 여부입니다. 자기 진화는 단순히 더 많은 생성 자산이 아닌 강력한 평가 및 감사 메커니즘을 필요로 합니다.

리즈위 — MemTensor

리즈위는 대규모 모델 및 에이전트용 기억 시스템을 전문으로 하는 MemTensor의 공동 창립자이자 CTO입니다.

장기간에 걸쳐 작동하는 에이전트에게 기억은 중요합니다. 시스템은 유용한 사실과 이전 성과를 기억하는 동시에 구식, 반복, 프라이버시 또는 오해의 소지가 있는 정보를 피해야 합니다.

중요한 설계 선택은 다음과 같습니다:

• 어떤 내용이 저장되어야 하는가?
  어디에 저장되어야 하는가?
• 어떻게 검색할 것인가?
• 누가 접근할 수 있는가?
• 구식 기억은 어떻게 수정되는가?
• 모델의 응답 스타일과 독립적으로 기억을 평가하는 방법은 무엇인가?

량딩 — VAST

량딩은 Tripo 3D 생성 플랫폼의 배후에 있는 회사인 VAST의 최고 기술 책임자입니다.

AI 생성 3D 자산은 게임, 디자인, 시뮬레이션, 상업, 로봇 공학 및 훈련 환경을 지원할 수 있습니다. 과제는 시각적으로 매력적인 물체에서 사용 가능한 기하학, 토폴로지, 재질, 비율 및 물리적 속성을 가진 자산으로 전환하는 데 있습니다.

이러한 전환은 활동의 더 넓은 주제, 즉 지능적으로 보이는 출력에서 실제 작업 흐름에 참여할 수 있는 출력으로의 전환을 반영합니다.

루홍위안 — Lianpu Mind

Lianpu Mind는 다중 모달, 공간 및 세계 모델 연구와 관련되어 있습니다.

세계 모델은 환경이 시간이 지남에 따라 그리고 행동에 어떻게 반응하는지 표현하려고 시도합니다. 이는 시뮬레이션, 계획, 비디오 생성, 대화형 환경, 그리고 궁극적으로 임베디드 시스템을 지원할 수 있습니다.

미해결 질문은 생성된 예측이 실제 의사 결정에 유용하기 위해 물리적 현실과 어느 정도 일치해야 하는지입니다.

천톈룬 — Magik Technology

천톈룬과 Magik Technology는 인공지능, 3D 프린팅 및 공간 지능 분야에 모두 관여하고 있습니다.

회사의 소비자용 3D 프린팅에서 세계 모델로의 전환은 물리적 배치가 연구 문제를 어떻게 변화시키는지 보여줍니다. 디지털 콘텐츠를 생성하는 시스템과 제조 공정이나 물리적 기계에 연결된 시스템은 다른 기준으로 평가됩니다.

누가 참석해야 하는가?

이 활동에 가장 관련이 있는 사람들은 다음과 같습니다:

• AI 에이전트 창립자 및 제품 팀
• 도구 또는 장기 실행 에이전트를 구축하는 개발자
• 기억, 다중 모달 시스템, 세계 모델 또는 임베디드 AI 연구를 수행하는 연구자
• 로봇 공학 및 공간 지능 팀
• 에이전트 배치를 평가하는 기업 리더
• AI 인프라 및 애플리케이션을 연구하는 투자자
• WAIC에 참석하며 기술 토론 그룹을 선호하는 개발자
• AI 데모를 신뢰할 수 있는 워크플로우로 전환하는 책임을 맡은 제품 관리자

공식 컨퍼런스 기조연설, 구조화된 교육 과정 또는 AI 기초 소개를 찾는 분들에게는 이 활동이 실용적이지 않을 수 있습니다.

활동 전에 준비할 가치가 있는 질문

참가자가 구체적인 질문을 가지고 소규모 활동에 참여할 때 활동의 가치는 더 높아집니다.

에이전트 구축자를 위한

• 에이전트가 지속적인 인간 지시 없이 어떤 작업을 완료하는가?
• 성공을 어떻게 검증하는가?
• 실행 중 몇 퍼센트가 인간의 교정을 필요로 하는가?
• 하나의 작업을 완료하는 데 얼마의 비용이 드는가?
• 어떤 오류가 가장 자주 반복되는가?
• 작업 간에 어떤 기억이 보존되는가?
• 어떤 작업에 승인이 필요한가?

임베디드 AI 팀을 위한

• 실험실 밖에서 어떤 부분이 먼저 실패하는가?
• 병목 현상은 인식, 예측, 계획, 제어 또는 하드웨어인가?
• 시뮬레이션이 실제 성능과 어떻게 상관관계가 있는가?
• 배치 후 어떤 데이터를 수집하는가?
• 시스템은 불확실한 상황에서 어떻게 행동하는가?
• 어떤 안전 계층이 안전하지 않은 행동을 차단할 수 있는가?

투자자 및 기업 구매자를 위한

• 제품이 모델, 워크플로우 또는 완전한 결과를 판매하는가?
• 무엇이 경쟁자를 막는가?
  기반 모델 제공업체가 이 기능을 복제할 수 있는가?
• 가치가 드러나기 전에 얼마나 많은 통합 작업이 필요한가?
• 사용 과정에서 방어 가능한 데이터 또는 학습 결과가 생성되는가?
• 추론 및 인프라 비용을 제외한 총 마진은 얼마인가?
• 에이전트가 심각한 오류를 일으켰을 때 누가 책임을 지는가?

등록 정보

• 날짜: 2026년 7월 17일 (금요일)
• 시간: 오후 7시 30분
• 장소: 상하이 푸동 신구
• 장소 유형: 카페
• 등록 링크: WAIC AI 소셜 모임 참가 신청하기

등록 링크는 짧은 URL입니다. 사용 가능한 좌석, 수용 인원 및 최종 행사 장소는 변경될 수 있으므로, 참석자는 등록 페이지 및 주최자 공지를 통해 최신 정보를 확인하시기 바랍니다.

자주 묻는 질문

AI 소셜 모임은 WAIC 공식 포럼인가요?

정보 소스에 따르면 이는 WAIC 개막 밤에 조직된 오프사이트 모임입니다. 이 활동은 컨퍼런스 커뮤니티와 관련이 있지만 WAIC 메인 의제의 공식 포럼에는 포함되지 않습니다.

활동은 언제 어디서 열리나요?

시간은 2026년 7월 17일 (금요일) 오후 7시 30분이며, 장소는 상하이 푸동 신구의 한 카페입니다. 공개 정보에는 전체 도로명 주소가 포함되어 있지 않습니다.

활동에서는 무엇을 논의하나요?

두 가지 주요 주제는 AI 에이전트가 실제 워크플로우에 진입했는지 여부와 모델이 코드 저장소 및 시뮬레이션 환경을 넘어 물리적 세계와의 상호작용으로 나아갈 수 있는지 여부입니다.

발표된 연사는 누구인가요?

자료에는 EvoMap의 장하오양, MemTensor의 리즈위, VAST의 량딩, Lianpu Mind의 루홍위안, Magik Technology의 천톈룬이 포함되어 있습니다.

활동은 초보자에게 적합한가요?

활동은 개발자, 연구자, 업계 실무자 및 투자자에게 열려 있지만, 주제는 AI 에이전트, 세계 모델, 임베디드 AI 또는 제품 배치에 이미 관심이 있는 사람들을 대상으로 합니다.

AI 소셜 모임 참가에는 WAIC 입장이 포함되나요?

활동 공지에는 등록이 WAIC 컨퍼런스 티켓을 포함한다는 내용이 없습니다. WAIC 입장과 오프사이트 모임은 별도로 등록해야 하는 것으로 간주해야 합니다.

온라인 생중계가 있나요?

공개 활동 공지는 생중계를 약속하지 않습니다. QuantumBit는 별도로 WAIC 현장 취재 및 생중계 계획을 발표했지만, 이것이 전체 AI 소셜 모임 콘텐츠를 포함한다고 가정해서는 안 됩니다.

사전 등록이 필요한가요?

주최자는 전용 등록 링크를 제공하며 활동을 등록이 필요한 모임으로 설명합니다. 장소 수용 인원이 제한될 수 있으므로 참석 전에 등록을 완료하시기 바랍니다.

관련 도구

• WAIC 2026: 상하이 세계 인공지능 컨퍼런스 공식 웹사이트.

EvoMap: 감사 가능한 AI 에이전트의 자기 진화 및 능력 공유 인프라.

• EvoMap Evolver: GEP 기반 오픈소스 AI 에이전트 진화 엔진.
• MemTensor: 대규모 언어 모델과 에이전트를 위한 메모리 인프라 및 메모리 운영 체제 개발에 전념하는 기업.
• Tripo AI: VAST 산하에서 텍스트와 이미지로 3D 모델을 생성하는 플랫폼.
• QbitAI:

AI Mixer 행사에 대한 기술 미디어의 조직 및 보도.

관련 링크

• BAAI Hub 재게시: 본문에서 인용된 간소화된 출처 페이지.
• WAIC 2026 공식 웹사이트: 공식 일정, 등록, 회의 정보 및 주최 세부 사항.
• QbitAI WAIC 2026 보도 계획: QbitAI 부스, 보도, 라이브 방송 및 AI Mixer 행사 정보.
• WAIC 2026 행사 개요: 회의 규모, 의제 분야, 참가업체 및 일정 요약.
• MemTensor 공식 사이트: 해당 기업의 메모리 시스템 연구 및 제품에 대한 공식 정보.
• EvoMap 문서: EvoMap의 자기 진화 인프라 및 유전체 진화 프로토콜 문서.
• Tripo AI: VAST 기업의 AI 3D 생성 제품 공식 진입 페이지.

요약

WAIC 2026 AI Mixer는 단순하지만 까다로운 질문을 중심으로 전개되었습니다: 인공지능이 인상적인 시연을 넘어 신뢰할 수 있는 실제 작업을 수행할 수 있을까?

첫 번째 토론에서는 에이전트가 기억, 학습, 도구 사용 및 반복 가능한 실행을 통해 실제 워크플로우로 진입하는 경로에 초점을 맞추었습니다. 두 번째 토론에서는 3D 시스템, 세계 모델 및 구현 지능으로 전환되었습니다. 이는 AI가 환경에 관한 콘텐츠를 생성하는 것을 넘어 환경과 상호작용해야 하기 때문입니다.

행사는 7월 17일 오후 7시 30분에 상하이 푸동 신구에서 개최되며, 주요 전시장 밖에서 소규모로 더 직접적인 교류를 원하는 빌더, 연구자, 업계 종사자 및 투자자를 대상으로 합니다.

AI의 다음 단계는 모델이 보여주는 지능의 수준뿐만 아니라, 그 행동이 실용적이고, 신뢰할 수 있으며, 안전하고, 경제적으로 지속 가능한지에 따라 평가될 것입니다.