hotchpotch/wikipedia-multilingual-ir-pairs huggingface dataset:
곤드레밥
곤드레밥은 강원도 정선 지역의 향토음식으로, 곤드레(고려엉겅퀴) 나물을 넣어 지은 밥이다. 정선은 산간지방이라 벼농사가 어려워 예전에는 산나물로 끼니를 해결하곤 했다. 특히 1970년대 식량이 부족하던 시절, 곤드레는 주민들의 배를 채워준 귀중한 구황식물이었다. 양을 불리기 위해 곤드레를 쌀, 보리 등과 섞어 죽을 쑤어 먹었다. 쌀이 넉넉해진 지금은 발을 지어 먹으며, 영양가가 높고 향이 좋은 건강식으로 인식되어 전국적으로 알려졌다. 곤드레는 국화과의 여러해살이풀로, 강원도 정선, 영월, 평창과 충북 단양 등에서 주로 자란다. 5~6월이 제철이며, 수확 후 데쳐서 냉동 보관해 일 년 내내 사용한다. 묵나물로 먹기도 하지만, 생으로 먹을 때 더욱 부드럽고 향긋하다. 곤드레밥은 쌀을 씻어 돌솥에 안친 뒤, 뜸들이기 직전에 들기름과 소금에 무친 곤드레를 올려 짓는다. 완성된 밥에는 간장이나 강원도식 된장인 막장으로 만든 양념장을 넣어 비벼 먹는다. 곤드레밥에 막장과 간장을 함께 넣으면 구수하고 감칠맛이 난다.
송이밥
송이밥은 강원도 양양 지역을 대표하는 가을철 향토음식으로, 송이버섯을 쌀 위에 올려 함께 지은 밥이다. 송이버섯은 소나무 아래에서 자라며, 버섯에 솔향아 가득한 것으로 유명하다. 양양은 조선시대부터 송이버섯의 주요 산지로 알려졌으며, 2006년 '양양 송이'는 우리나라 임산물 중 최초로 지리적표시를 인정받았다. 송이는 자연에서만 자라며 재배가 불가능해 귀하고 값이 비싼 식재료이다. 채취 기간은 추석 전후 약 40일로, 1kg당 수십만 원에서 100만 원이 넘을 때도 있다.
송이법섯을 손질할때는 겉에 흙만 털어내고 살살 흐르는 물에 조심스럽게 헹구고 키친타올로 물기를 제거하여 송이향을 살리는 것이 중요하다. 밥을 짓는 동안 송이향이 고스란히 밥알에 배이도록 하여, 한 숟가락마다 향긋한 솔향의 풍미를 즐길 수 있다. 송이밥은 불린 쌀 위에 편으로 썬 송이를 올려 밥을 짓는 간단한 조리법을 따른다. 양념장을 넣지 않고 밥 자체의 은은한 송이향을 그대로 즐기는 것이 특징이다. 간장이나 고추장을 넣으면 향이 가려지므로, 따로 양념을 곁들이지 않는다. 송이밥의 부족한 간은 다른 나물 반찬을 곁들여 해결한다.
베르너 라임그루버
Werner Leimgruber(영어: Werner Leimgruber, 1934년 9월 2일 ~ 2025년 1월 2일)는 스위스의 축구인이다.
베르너 라임그루버 생애
유소년때 부터 FC 취리히에 소속되었으며 1957년 프로로 데뷔 후 13년간 취리히에서 뛰었다. 그는 루이 마우러 감독의 지휘 아래에서 클라우스 슈튀르머, 쾨비 쿤 등 동료들과 함께 1963년, 1966년, 1968년 리그 우승을 이루었으며 1966년과 1970년에는 스위스 리그컵 우승을 했다.
1963-64 유러피언컵에 출전하여 4강까지 갔으나 상대가 알프레도 디 스테파노, 푸스카스 등을 보유한 레알 마드리드였어서 1-8로 대패했다.
스위스 축구 국가대표팀으로 1966 FIFA 월드컵 잉글랜드에 출전했다.
머리 (바둑)
머리는 쌍방이 접촉하고 있는 상태에서 한점 또는 두점 이상 곧바로 늘어선 돌의 진행 방향으로 맨랖에 위치하는 점이다. 일반적으로 귀쪽이 아닌 변쪽이나 변쪽보다는 중앙쪽의 맨앞점이다.
왕싱싱
왕싱싱(王兴兴, 1990년 ~ )은 중국의 기업인이자 로봇공학자이다. 2016년 항저우에서 사족(四足)·휴머노이드 로봇 기업 유니트리 로보틱스(Unitree Robotics)를 창업해 최고경영자(CEO)와 최고기술책임자(CTO)를 맡고 있다. 사족 로봇 ‘Go1’(2021)과 휴머노이드 ‘G1’(2024), ‘R1’(2025) 등 비교적 낮은 가격대의 제품군을 내놓아 대중화에 기여했다. 2025년에는 《타임》이 선정한 ‘AI 분야 가장 영향력 있는 100인’에 이름을 올렸다.
왕싱싱 생애
왕싱싱은 저장성 닝보시 유야오에서 태어났다. 저장과학기술대학교에서 기계·제어 전공으로 학사 과정을 마치고, 상하이 대학교에서 기계공학 석사 학위를 받았다. 석사 재학 중 저비용·고성능 사족 로봇 ‘XDog’을 설계·제작해 졸업 연구로 발전시켰다.
왕싱싱 주요 활동
왕싱싱은 부품 수를 줄이고 구조를 단순화하여 내구성과 생산성을 높이는 설계 철학을 강조하며, 범용 로봇의 실제 작업 투입을 목표로 한다. 사족 로봇(Go1)과 휴머노이드(G1·R1) 제품군은 모터·구동계 설계와 모사학습·강화학습을 결합한 제어 알고리즘을 사용한다.  2025년 2월 베이징에서 열린 민영기업 좌담회에 참석했고, 6월에는 중국 톈진에서 열린 서머 다보스 기간 등에서 휴머노이드 로봇의 상용화 시기를 3~5년 안팎으로 전망했다.
왕싱싱 기술적 관점
그는 대형 AI 모델의 발전이 로봇 상용화를 가속한다고 보고, 가사·산업·농업 등 물리 세계 과업에서 ‘‘AI+로보틱스’’의 결합이 핵심이라고 주장한다.
왕싱싱 경영 및 리더십
왕싱싱은 원가 절감과 안정성 간 균형을 중시하면서도, 단순한 구조·적은 부품 수가 생산성과 내구성을 높인다는 원칙을 제시한다. 유니트리는 2016년 창업 이후 사족 로봇 상용화와 휴머노이드 보급형 제품을 통해 시장 저변을 확대했다.
왕싱싱 평가
《워싱턴 포스트》는 중국이 로봇 분야에서 세계 선도를 노리는 가운데 유니트리가 사족 로봇 분야의 대표 기업으로 주목받고 있다고 보도했다. 《포춘 차이나》는 2023년 ‘40세 이하 40인’에 왕싱싱을 선정했다.
왕싱싱 비판과 논란
중국과 캄보디아의 합동훈련에서 총기가 장착된 사족 로봇이 공개되면서 군사용 논란이 제기되었고, 미국 의회 하원 ‘중국 공산당 셀렉트위원회’는 유니트리 제품의 안보 리스크를 경고했다. 유니트리는 군납 기업이 아니라고 선을 긋지만, 일부 훈련과 치안 분야에서 제품이 활용되는 정황이 확인되며 논쟁이 이어졌다.
가와사키 항공우주 회사
가와사키 항공우주 회사는 가와사키 중공업(KHI)의 항공우주 부서이다. 항공기, 우주선 시스템, 시뮬레이터, 제트 엔진, 미사일, 전자 장비를 생산한다.
1930년대와 1940년대에 가와사키 항공 산업은 제2차 세계 대전이 끝날 때까지 일본 제국 육군을 위해 88식 정찰기, Ki-48 소케이 폭격기, Ki-61 히엔 전투기와 같은 수많은 종류의 항공기를 개발했다. 1945년 일본의 주변국 점령이 시작된 직후, 일본 항공 산업은 의도적으로 해체되고 항공기 공장은 다른 용도로 전환되었다. 1954년 3월 항공기 개발 금지가 해제되어 일본 항공 산업이 부활할 수 있었다. 1969년 가와사키 코쿠키 코교 KK는 KHI의 공식 자회사로 재편되었다.
가와사키 항공우주 회사
전후 시대에 이 회사는 항공자위대와 해상자위대를 위해 자체 설계와 더불어 다양한 해외 제조업체로부터 라이선스를 받아 수많은 항공기를 생산했다. 라이선스 생산 항공기에는 P-2J(록히드 P-2 넵튠에서 파생), KH-4 헬리콥터(벨 47에서 파생), 가와사키 KV-107 헬리콥터(보잉 버톨 107 모델 II에서 파생), CH-47J / JA 중량 수송 헬리콥터가 포함된다. 전후 시대의 자체 개발 항공기에는 가와사키 C-1 및 가와사키 C-2 군용 수송기, 가와사키 KAT-1 및 가와사키 T-4 훈련기, 가와사키 OH-1 정찰 헬리콥터, 가와사키 P-1 해상 초계기가 포함된다.
2018년 4월 1일, KHI의 가스터빈 및 기계 사업부의 항공기 엔진 사업이 가와사키 항공우주 컴퍼니와 합병되었으며, 이 사업부는 가와사키 항공우주 시스템 컴퍼니로 개명되었다.
가와사키 항공우주 회사 역사
가와사키 항공 산업 (川崎航空機工業株式会社, Kawasaki Kokuki Kogyo K.K.)은 일본 최초의 항공기 회사 중 하나였다. 1918년 가와사키 중공업의 자회사로 고베에서 설립되었다. 제2차 세계 대전이 끝날 때까지 가와사키는 주로 일본 제국 육군 항공대(IJAAF)에 항공기와 항공기 엔진을 공급했다.
1930년대 초, 가와사키는 살름슨 복엽기와 엔진을 라이선스 하에 제작했으며, 자체 설계도 다수 개발했다. 가와사키는 유명한 독일의 항공우주 기술자이자 디자이너인 리하르트 포크트 박사를 1923년부터 1933년까지 고용하여 설계 작업을 돕고 일본 기술자들을 훈련시켰다. 포크트의 제자 중에는 미래 가와사키의 수석 디자이너인 도이 타케오도 있었다. 포크트는 나중에 독일 산업 기업 블롬 & 포스의 수석 디자이너가 되었다.
가와사키는 도르니에로부터 전금속 구조 비행정에 대한 라이선스를 획득했으며, 가와사키-도르니에 발은 1924년 12월에 주목할 만한 비행을 했다. 그러나 가와사키는 이후 육상 항공기에 전문화되었다. 주목할 만한 설계는 다음과 같다:
가와사키 항공우주 회사 역사
제2차 세계 대전 종료 후 일본 점령 기간 동안 일본의 모든 항공우주 산업은 해체되고, 설계는 파괴되었으며, 공장은 다른 용도로 전환되었다. 일본은 군사 점령에서 벗어났고, 곧 미국이 부과한 많은 금지 조치가 해제된 후 1954년 3월 항공기 개발 금지가 해제되었다. 자회사인 K.K. 가와사키 기후 제작소와 가와사키 기카이 코교 K.K.의 합병으로 새로운 회사가 설립되었고, 전전의 가와사키 코쿠키 코교 KK라는 이름을 유지했다.
1953년 7월 첫 비행을 한 가와사키 KAL-1은 일본이 설계한 전후 최초의 전금속 항공기였다. 회사의 초기 생산 활동에는 록히드 T-33 제트 훈련기 210대, 록히드 P-2H 넵튠 초계기 48대, 벨 47 헬리콥터 239대가 포함되었으며, 모두 미국으로부터 라이선스를 받아 생산되었다.
가와사키 항공우주 회사 역사
일본 정부의 장려에 따라 1957년 가와사키는 미쓰비시 중공업, 후지 중공업, 신메이와, 쇼와 항공 산업 회사, 일본 항공 산업 회사 등 다른 여러 일본 항공우주 회사들과 함께 합작투자에 참여하여 자체 개발한 쌍발 터보프롭 여객기인 일본항공기제조 YS-11 개발 및 제조에 참여했다. 가와사키는 YS-11의 다양한 부품을 제조하는 데 인력과 인프라를 제공했다.
1969년 4월, 가와사키 코쿠키 K.K.는 해산되었고, 그 자산은 재편성된 가와사키 중공업(KHI)의 사업부로 재편되었다.
가와사키 항공우주 회사 역사
1969년 4월, 이전 가와사키 코쿠키 K.K.는 해산되었고, 재편성된 가와사키 중공업(KHI)의 사업부가 되었다. 가와사키는 일본 방위성의 주요 계약업체이다. 1970년 11월 가와사키는 일본 최초의 국내 설계 쌍발 터보팬 군용 수송기인 C-1을 완성했지만, 1990년대까지 주로 미국의 초계기와 헬리콥터 파생형의 라이선스 생산에 집중했다. 가와사키는 P-2J(록히드 P-2 넵튠에서 파생) 82대, KH-4 헬리콥터 211대, 가와사키 KV-107 헬리콥터(보잉 버톨 107 모델 II에서 파생) 160대, 휴스/맥도넬 더글라스 모델 500D 및 OH-6DA 헬리콥터를 제작했다. 가와사키는 또한 P-3C 대잠전 초계기 101대와 EP-3/UP-3D 전자 정보/훈련 변형 4대, 그리고 CH-47J / JA 68대를 제작했다.
가와사키 항공우주 회사 역사
1977년 2월 25일, 가와사키와 독일 항공우주 제조업체인 메서슈미트-뵐코-블롬 (MBB)은 새로운 회전익 항공기 개발에 협력하기 위한 협정을 체결했다. 이 협정의 조건에 따라 두 회사는 이전에 분리된 쌍발 다목적 헬리콥터 생산 프로젝트를 통합했는데, MBB의 Bo 107과 가와사키의 KH-7이 그 결과이다. 각 회사에는 별도의 요소가 할당되었다. MBB는 로터, 테일붐, 비행 제어 및 유압 시스템 개발을 담당했으며, 가와사키는 착륙 장치, 기체, 주 변속기, 전기 시스템 및 기타 소규모 구성 요소 개발을 담당했다. 각 회사는 자체 최종 조립 라인을 구축하여 해당 지역 시장의 요구를 충족시키기 위해 회전익 항공기를 생산했다.
가와사키 항공우주 회사 역사
1970년대와 1980년대에 가와사키는 자체적인 중급 제트 훈련기 및 연락 항공기인 T-4를 개발했다. 미쓰비시, 후지, 가와사키로 구성된 컨소시엄이 제조를 담당했으며, 가와사키가 이 사업을 주도했다. 이 기종의 최종 조립 라인은 기후에 있는 가와사키 공장에 설치되었으며, 월 최대 2.5대의 항공기를 생산할 수 있었다. 경제적 및 성능 고려 사항 외에도 T-4의 설계는 정치적 요구 사항도 포함해야 했다. 최초의 전일본산 생산 터보팬 엔진인 이시카와지마-하리마 F3-IHI-30으로 동력을 공급하는 것에 중점을 두었다. 항공우주 간행물 플라이트 인터내셔널에 따르면, T-4는 전 세계 훈련기 시장에서 경쟁력 있는 제품이 될 수 있었지만, 군사 수출 판매를 금지하는 일본의 정책으로 인해 그러한 기회는 사라졌다.
가와사키 항공우주 회사 역사
1992년 9월 18일, 가와사키는 일본 방위성으로부터 자체 설계된 무장 관측 및 경량 공격 헬리콥터인 OH-1을 생산하도록 지정되었다. 기체 (항공)의 50%를 제조하는 것과 로터 시스템 개발을 조정하는 책임을 맡았다. 나머지 기체 (항공) 요소는 미쓰비시와 후지가 제조했다. 1998년 6월, 그 해 초 생산 계약을 체결하고 초기 주문을 받은 후 OH-1의 양산이 공식적으로 시작되었다. 1990년대 후반까지 육상자위대는 요구 사항을 충족하기 위해 150대에서 250대의 OH-X를 궁극적으로 조달할 계획을 발표했다. 가와사키는 OH-1의 여러 파생형을 제안했는데, 육상자위대의 후지 제작 UH-1J 이로쿼이 헬리콥터 함대를 대체하기 위한 유틸리티 변형과 AH-2로 잠정 명명된 공격 지향형 버전이 포함된다.
2000년대에 이 회사는 XP-1 해상 초계기와 XC-2 수송기라는 두 가지 밀접하게 관련된 다중 엔진 고정익 항공기를 개발했다. 가와사키는 2001년에 두 프로그램의 주 계약업체로 지정되었으며, 일본에서 이전의 대규모 국내 항공기 개발 이후 거의 30년 만에 시작되었다. P-X와 C-X의 설계는 원래 독립적이었지만, 두 설계에 공통 구성 요소를 사용하는 것이 유용하다는 결정이 내려졌다. JDA는 두 항공기가 동일한 본체 구성 요소를 공유하도록 명령했다. 공통 구성 요소에는 조종석 창문, 외부 날개, 수평 안정판 및 기타 시스템이 포함된다. 내부 공유 부품에는 보조 동력 장치, 조종석 패널, 비행 제어 시스템 컴퓨터, 충돌 방지 등 및 기어 제어 장치가 포함된다. 두 항공기의 역할이 다르기 때문에 여전히 명확하게 분리되어 있다. 개발 자원 공유를 통해 전반적인 개발 비용을 크게 절감할 수 있었으며, 2007년 기준으로 C-2를 포함하여 3,450억 엔 (30억 달러)으로 보고되었다. 2016년 6월 30일, C-2 수송기는 항공자위대에 공식적으로 취역했다.
가와사키는 아구스타웨스트랜드, 영국-이탈리아 헬리콥터 제조업체 아구스타웨스트랜드로부터 아구스타웨스트랜드 AW101 삼발 엔진 중형 헬리콥터를 라이선스 생산했다. 2002년에 이 회사는 아구스타웨스트랜드 및 마루베니와 함께 일본에서 AW101 생산에 협력하기 위한 협정을 공식화했다. 가와사키는 2003년에 CH-101 및 MCH-101 모델의 조립을 시작했다. 가와사키는 또한 2005년에 RTM322 엔진의 라이선스 생산을 시작했다. 일본 방위청에서 MCH-101로 지정된 특수 기뢰 제거 및 수송 모델은 해상자위대를 위해 생산되었다. 특별 기능에는 로터 및 테일의 자동 접힘이 포함된다. 기뢰 탐지 역할을 위해 MCH-101에는 노스롭그루먼의 AQS-24A 공중 기뢰 탐지 시스템과 완전한 표면-바닥 기뢰 탐지 기능을 위한 AN/AES-1 공중 레이저 기뢰 탐지 시스템 (ALMDS), 그리고 Mk-104 음향 기뢰 제거 장비가 장착되었다.
상업 항공 사업에서 KHI는 여러 대형 여객기의 공동 국제 개발 및 생산에 참여해 왔다. 더 보잉 컴퍼니와 함께 보잉 767 및 보잉 777의 공동 개발 및 생산에 참여하고 있으며, 엠프레사 브라질레이라 데 아에로나우티카 (엠브라에르)와 함께 170, 175, 190, 195 제트기의 공동 개발 및 생산에 참여하고 있다. 이 회사는 또한 V2500, RB211/트렌트, PW4000 및 CF34와 같은 여객기용 터보팬 엔진의 공동 국제 개발 및 생산에도 참여하고 있다.
가와사키는 일본 항공우주 탐사국 (JAXA)을 위해서도 일한다. H-II 로켓의 페이로드 페어링, 페이로드 부착 피팅(PAF) 개발 및 생산, 발사 단지 건설을 담당했다. KHI는 2025년 6월 은퇴할 때까지 H-IIA 로켓에 대한 서비스를 계속 제공했다.
가와사키 항공우주 회사 주요 항공기
항공기
가와사키 C-1 – 쌍발 터보팬 군용 수송기
가와사키 C-2 – 고급 군용 수송기
가와사키 KAT-1 – 초등 훈련기
가와사키 KH-4 – 경량 다목적 헬리콥터
가와사키 OH-1 – 경정찰 헬리콥터
OH-6 카이유스 경정찰 헬리콥터
가와사키 P-1 – 고급 해상 초계기
가와사키 P-2J – 해상 초계기
가와사키 T-4 – 중급 제트 훈련기
가와사키 YPX – 제안된 여객기
MBB/가와사키 BK 117 – 다목적, 수송 헬리콥터
양더젠
양더젠(영어: Dejian Yang, 중국어 간체자: 杨德健)은 딥시크(DeepSeek)의 연구원으로 대형 언어 모델의 강화학습 기반 추론, 수학·형식 추론(Lean 4), 코드 중심 추론 기법을 연구하는 중국의 인공지능 연구자이자 컴퓨터 과학자이다. 그는 강화학습으로 추론을 유도하는 DeepSeek‑R1 논문의 공저자이며, 해당 논문은 2025년 9월 《네이처》에 게재되었다. 또한 Lean 4 정리 증명 모델 DeepSeek‑Prover‑V1.5와 후속작 DeepSeek‑Prover‑V2의 공저자로서 형식 추론 성능을 크게 향상시키는 데 기여하였다. 다양한 추론 패턴을 ‘‘코드 입·출력 예측’’ 형식으로 응축하는 CodeI/O 방법의 공저자로서, 이 연구는 ICML 2025에서 발표되었다. 중국어 본명 표기는 ‘杨德健’이다.
양더젠 생애
양더젠은 베이징 항공항천대학(Beihang University)에서 컴퓨터과학 학사와 석사를 마쳤다. 대학원 이후 마이크로소프트 리서치 아시아(MSRA)에서 2019년부터 2023년까지 연구원으로 재직한 뒤, 2023년부터 딥시크 코드·추론 팀 연구원으로 활동하고 있다.
양더젠 연구 및 학문적 관점
양더젠의 연구는 (1) 대규모 강화학습을 통해 언어 모델의 ‘‘사고 시간’’과 단계적 추론을 유도하는 방법론, (2) 비공식 자연어 수학 풀이와 Lean 4 형식 증명을 연결해 ‘‘비공식–공식’’ 추론을 결합하는 파이프라인, (3) 실제 코드에서 보편적 추론 원리를 추출해 자연어로 재표현하는 코드 기반 데이터 변환(코드 I/O 예측)으로 요약된다. 그는 R1 연구에서 강화학습이 언어 모델의 자기반성·탐색 전략을 스스로 발현시키는 과정을 실험적으로 보였고, Prover 계열 연구에서 Lean 검증 신호를 보상으로 활용하는 강화학습 및 몬테카를로 트리 탐색을 통해 정리 증명 성능을 높였다.
양더젠 논문
궈다야; 양더젠; 장하오웨이; 송쥔샤오; 왕페이이; 주치하오; 등 (2025). 「DeepSeek‑R1: 강화학습을 통한 대형 언어 모델의 추론 유도 / DeepSeek‑R1 incentivizes reasoning in LLMs through reinforcement learning」. Nature 645(pp.633–638). doi:10.1038/s41586-025-09422-z.
이 논문은 언어 모델이 스스로 더 오랜 생각 과정을 거치도록 유도하면 복잡한 문제 해결력이 커진다는 점을 보인다. 연구진은 정답 검증이 가능한 문제를 대규모로 주고 강화학습으로 맞히는 행동을 보상했다. 그 결과 모델은 반성, 분기 탐색 같은 전략을 스스로 익혔다. 수학과 코딩 같은 검증 가능한 과제에서 특히 성능이 크게 올랐다. 이 접근은 사람의 세밀한 데이터 라벨보다 환경과 보상이 더 중요하다는 점을 강조한다.
양더젠 논문
신화젠; 렌즈즈; 송쥔샤오; 샤오즈훙; 자오완자; 왕하오청; 류보; 장리웨; 루쉔; 두치우스; 가오원쥔; 장하오웨이; 양더젠; 구즈빈; 우즈에프; 뤄푸리; 루안충 (2024). 「DeepSeek‑Prover‑V1.5: 정리 증명 보조기 피드백을 활용한 강화학습과 몬테카를로 탐색 / DeepSeek‑Prover‑V1.5: Harnessing Proof Assistant Feedback for Reinforcement Learning and Monte‑Carlo Tree Search」. arXiv:2408.08152. doi:10.48550/arXiv.2408.08152.
이 연구는 Lean 4의 검증 결과를 보상으로 삼아 모델이 증명 단계를 스스로 수정·개선하도록 학습시킨다. 한 번에 전체 증명을 쓰는 대신 부분 증명과 재시도를 통해 경로를 넓힌다. 탐색은 MCTS 변형으로 더 다양한 증명 경로를 찾게 설계했다. 그 결과 여러 수학 벤치마크에서 이전 세대보다 높은 정답률을 기록했다. 형식 언어에 특화된 사전학습과 지도학습, 강화학습을 단계적으로 결합한 점이 특징이다.
양더젠 논문
렌즈즈; 샤오즈훙; 송쥔샤오; 신화젠; 왕하오청; 자오완자; 장리웨; 푸저; 주치하오; 양더젠; 우즈에프; 구즈빈; 마스룽; 탕홍쉰; 류위쉬엔; 가오원쥔; 궈다야; 루안충 (2025). 「DeepSeek‑Prover‑V2: 하위목표 분해 강화학습을 통한 형식 수학 추론 고도화 / DeepSeek‑Prover‑V2: Advancing Formal Mathematical Reasoning via Reinforcement Learning for Subgoal Decomposition」. arXiv:2504.21801. doi:10.48550/arXiv.2504.21801.
이 논문은 복잡한 문제를 작은 하위목표로 나누고 각 하위목표의 증명을 합성해 전체 증명을 구성한다. 초기 데이터가 부족한 상황에선 상위 모델이 분해·해법을 제시해 냉시동을 만든다. 이렇게 만든 데이터와 보상을 이용해 RL을 수행하면 형식 추론 능력이 크게 향상된다. 미니F2F와 PutnamBench 같은 벤치마크에서 높은 성능을 확인했다. 비공식 자연어 추론과 형식 증명을 잇는 다리 역할을 한다.
양더젠 논문
리쥰룽; 궈다야; 양더젠; 쉬룬신; 우위; 허쥔셴 (2025). 「CodeI/O: 코드 입·출력 예측으로 추론 패턴 응축 / CodeI/O: Condensing Reasoning Patterns via Code Input‑Output Prediction」. arXiv:2502.07316. doi:10.48550/arXiv.2502.07316.
이 논문은 실제 코드를 입력·출력 쌍으로 바꿔 모델이 자연어로 과정을 설명하며 정답을 예측하게 한다. 이렇게 하면 논리 전개, 상태공간 탐색, 의사결정 나무 같은 보편적 추론 요소를 학습한다. 정답 여부는 기존 정답 대조나 코드 재실행으로 검증된다. 검증 가능한 피드백이 있어 추론 사슬을 여러 번 고치며 더 나은 설명을 만든다. 다양한 영역에서 일관된 성능 향상을 보인다.
주추궈
주추궈(중국어 간체: 朱秋国, 영어: Zhu Qiuguo, 1982년생)는 중국의 기업가이자 로봇공학자로, 딥 로보틱스(DEEP Robotics)의 창업자이자 회장·최고경영자(CEO)이며 저장 대학 부교수이다. 사족 로봇의 산업 적용(전력 설비 무인점검, 재난·터널 환경 탐사 등)을 선도하고 휴머노이드 로봇 개발을 병행한다. 2024년 세계 로봇 대회에서 휴머노이드 로봇 DR01을 공개했고, 2025년 7월에는 딥 로보틱스가 5억 위안(미화 약 6,970만 달러)의 투자를 유치했다. 딥 로보틱스는 기업가치가 미화 3억~5억 달러 수준으로 평가된다.
주추궈 생애
주추궈는 저장 대학에서 공학 박사 학위를 받았고, 같은 대학에서 부교수 및 박사과정 지도교수로 재직한다. 연구 분야는 휴머노이드 로봇, 생체모사 로봇, 기계지능으로 요약된다. 학부 및 대학원 과정에서 축적한 제어·운동 알고리즘 역량을 바탕으로 2017년 11월 29일 항저우에서 딥 로보틱스를 창업하였다. X20·X30·LYNX M20 및 휴머노이드 DR01/DR02 등 제품 라인업을 공개하였다.
주추궈 연구 분야와 성과
주요 연구는 (1) 다족·이족 보행 제어, (2) 자율 인지·센서 융합, (3) 강화학습 기반 정책 설계에 걸쳐 있으며, 학술 저널·학회에 관련 성과를 게재했다. 세계 로봇 대회에서 공개된 DR01과 산업용 X30은 실외·극한 환경에서의 내구성과 장애물 회피·계단 주행 등 실증 능력을 확인하였다.
주추궈 기술적 관점
주추궈는 “로봇의 한계를 직시하고 미래에 대한 허황된 예측 없이 산업 문제를 풀어야 한다”는 입장을 밝혀 왔다. 또한 인재 확보와 현장 데이터 축적을 핵심 경쟁력으로 제시하며, 생산·서비스 연계형 R&D 체계를 강조한다.
주추궈 평가와 영향
딥 로보틱스는 중국에서 변전소 무인 자율 점검을 상용 수준으로 구현한 선도 기업으로 평가되며, 기업가치는 미화 3억~5억 달러로 거론된다. X30·LYNX M20 등의 다중 플랫폼 협업 운용은 에너지·안전 분야에서의 운영비 절감과 위험도 저감에 기여한다는 분석이 있다.
주추궈 논문
이장; 주추궈; 우쥔; 슝룽, 〈불평탄 지면에서의 휴머노이드 보행 진동 억제: 최적 제어 기반 접근〉(Walking Vibration Suppression for Humanoid Robot Based on Optimal Control), ROBOT(机器人), 40권 2호, 2018, 129–135쪽, https://doi.org/10.13973/j.cnki.robot.170308.
이 연구는 휴머노이드 로봇이 걸을 때 발생하는 진동을 줄이는 방법을 제시한다. 연구진은 수학적으로 최적의 움직임을 찾는 제어 법칙을 설계했다. 센서로 측정한 상태를 써서 발의 움직임과 몸통의 균형을 동시에 맞췄다. 시뮬레이션과 실험에서 방법을 적용하자 흔들림이 줄고 보행이 안정됐다. 결과는 복잡한 지면에서도 안정적으로 걷는 데 도움이 됨을 보여준다.
주추궈 논문
왕즈청; 웨이완디; 셰안환; 장이펑; 우쥔; 주추궈, 〈강화학습과 휴리스틱을 결합한 이족 보행 하이브리드 제어〉(Hybrid Bipedal Locomotion Based on Reinforcement Learning and Heuristics), Micromachines, 13권 10호, 2022, 1688, https://doi.org/10.3390/mi13101688.
이 논문은 사람처럼 걷는 로봇을 위해 학습 정책과 간단한 규칙을 단계적으로 섞어 쓰는 방법을 소개한다. 훈련은 시뮬레이터에서 시작해 점점 더 어려운 상황으로 난도를 높였다. 현실 세계로 옮길 때 생기는 차이를 줄이기 위해 보조 피드백을 추가했다. 실제 로봇 실험에서 기존 방식보다 속도 추종 오차가 60% 줄었다. 결론적으로 학습과 규칙의 장점을 묶으면 빠르고 튼튼한 보행이 가능해진다.
주추궈 논문
왕즈청; 자오신; 추아 멩 이 미하엘; 리즈빈; 우쥔; 주추궈, 〈수송비 최소화를 위한 다중 보행 학습〉(Efficient Learning of Robust Multigait Quadruped Locomotion for Minimizing the Cost of Transport), Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering, 26권, 2025, 1679–1691쪽, https://doi.org/10.1631/FITEE.2401070.
이 논문은 네발 로봇이 상황에 맞게 걷는 방식을 바꾸면서 에너지를 아끼는 법을 다룬다. 연구진은 여러 보행을 고를 수 있도록 학습 알고리즘을 설계했다. 낯선 지형에서도 안정적으로 걷도록 시뮬레이션과 실제 로봇에서 시험했다. 결과적으로 주어진 임무에서 소비되는 에너지가 줄었다. 이는 산업 현장에서 장시간 자율 운용을 가능하게 한다.
주추궈 연설과 기고
주추궈는 2025년 인터뷰·포럼에서 “로봇은 실제 현장 문제 해결이 우선”이라고 강조했으며, 대형 언어모델(LLM)·VLA 등 AI와의 결합을 통한 具身智能(Embodied AI) 전환을 주장했다.
해리 벤자민
해리 벤자민 (1993년 7월 7일 ~ )은 영국 출의 배우이다.
후격
후격은 일단의 돌이 잡혀 상대방이 따내도록 유도한 후, 따낸 자리의 구조적 결함을 찔러 상대방의 돌을 다시 잡는 수법이다. 오궁도화 또는 매화육궁과 유사하지만 후격은 죽는 모양이 아님에도 따낸 자리의 특수한 구조 때문에 잡는수가 생긴다.
블루 임펄스
블루 임펄스 (ブルーインパルス, Burū Inparusu) (현재 제4항공단 제11비행대, 이전에는 제4항공단 제21비행대)는 항공자위대 (JASDF)의 곡예비행 시범팀이다. 이 팀은 6대의 F-86 세이버 팀으로 1960년에 창단되었다. 1980년에 기종을 미쓰비시 T-2로 변경했고, 1995년에는 가와사키 T-4로 변경했다. 본부는 마쓰시마 기지에 있으며, 이 기지는 도호쿠 지방 태평양 해역 지진으로 심각한 피해를 입었다.
블루 임펄스 역사
첫 비공식 일본 곡예비행팀은 1958년 하마마쓰 기지에서 결성되었으며, 특별한 도색 없이 미쓰비시 그룹이 제작한 노스아메리칸 F-86 세이버를 조종했고, 네 번의 시범 비행 후 해체되었다.
1959년 미국 공군 선더버즈가 일본을 방문하여 항공자위대 지휘관들에게 공식 곡예비행팀 창설의 영감을 주었다. 1960년에 새로운 팀이 하마마쓰 기지에서 제2비행대의 F-86F 5대를 조종하며 창설되었고, 3명의 조종사는 1958년 팀 출신이었다.
"덴류" 팀 (기지 근처 덴류강의 이름을 따서 명명됨)의 첫 시범 비행은 1960년 3월 4일 하마마쓰에서 열렸는데, 이 이름이 서양 언어로 발음하기 어렵다는 사실이 밝혀져 팀은 블루 임펄스로 개명되었다. 항공기는 각 항공기마다 5가지 다른 색상(흰색, 빨간색, 파란색, 녹색, 노란색)의 연기 발생기를 장착하고 은색, 연파랑, 파랑, 분홍색으로 도색되었으며, 리더의 항공기에서는 파란색이 금색으로 대체되었다. 나중에 1961년에는 5대의 모든 항공기가 전체 흰색에 파란색 섬광이 있는 특별 도색을 받았다.
블루 임펄스 역사
1964년, 블루 임펄스는 도쿄에서 열린 1964년 하계 올림픽 개막식에서 유색 연기로 공중에 오륜기를 그렸다. 1970년, 오사카에서 열린 1970년 세계 박람회 개막식에서는 공중에 "Expo '70"을 그렸다.
1982년 2월, 545회의 공중 시범 비행 후 블루 임펄스는 세이버를 미쓰비시 T-2 훈련기로 교체했으며, 새 항공기로 첫 시범 비행은 1982년 6월 25일 팀의 새로운 마쓰시마 기지에서 열렸다.
오사카에서 열린 국제 꽃과 초록의 박람회에서 블루 임펄스는 개막 행사에서 시범 비행을 했고 공중에 "Expo '90" 로고를 그렸다.
미쓰비시 T-2와의 마지막 시범 비행은 175회의 시범 비행 후 1995년 12월에 있었다. 새로운 블루 임펄스 항공기는 일본제 가와사키 T-4 훈련기가 되었고, 이 항공기로 첫 시범 비행은 1996년 4월 5일에 있었다.
1997년, 이 팀은 미국 네바다주의 넬리스 공군기지 에어쇼에서 첫 해외 데뷔를 했다.
블루 임펄스 역사
1998년 블루 임펄스는 일본 나가노 동계 올림픽에서 시범 비행을 했다.
블루 임펄스는 2002년 FIFA 월드컵에서도 시범 비행을 했다. 2002년 6월 4일, 일본 대 벨기에 경기의 개막식에서 시범 비행을 했다.
2011년 3월 11일, 블루 임펄스가 주둔해 있던 마쓰시마 기지는 도호쿠 지진과 쓰나미로 인해 심각한 피해를 입었다. 지진 전날, 항공기와 승무원들이 후쿠오카현 아시야 기지로 이동하여 규슈 신칸센 개통식에서 시범 비행을 할 예정이었기 때문에 팀은 재난의 피해를 피할 수 있었다. 승무원들은 복구 작업을 돕기 위해 마쓰시마에 계속 주둔했지만, 마쓰시마가 수리되는 동안 다른 기지로 이동하여 비행 훈련을 해야 했다.
2013년 3월 30일, 블루 임펄스는 수리와 쓰나미 방지 조치가 완료된 후 마쓰시마 기지로 완전히 복귀했다.
블루 임펄스 사고 및 사건
데이터 출처:
1961년 7월 21일
F-86F-40 세이버, 02–7976, 곡예 비행 훈련 중 이라코 곶 근처 다하라시 해상에 추락. 조종사 가토 마츠오 소령 사망.
1965년 11월 24일
F-86F-40 세이버, 02–7975, 곡예 비행 훈련 중 마쓰시마 기지 활주로 서쪽 끝 근처에서 공기역학적으로 실속하여 추락. 조마루 중위 사망.
1972년 11월 4일
F-86F-40 세이버, 72–7773, 시범 비행 후 기지로 복귀하던 중 이루마강 또는 그 근처에 추락. 카네코 중위는 210 m (700 ft)에서 안전하게 탈출.
1982년 11월 14일
T-2B 블루 임펄스 #4, 19–5174, 하마마쓰시 에어쇼에서 하강 폭탄 터트리기 기동 중 추락, 제시간에 기체를 올리지 못하고 비행장 근처 주거 건물에 추락. 조종사 사망, 지상에서 10명 사망, 13명 부상, 민가 28채 및 차량 약 290대 손상. 이 사고로 그 해 남은 기간 동안의 공연이 중단되었다.
블루 임펄스 사고 및 사건
1991년 7월 4일
태평양 상공에서 T-2A, 59-5112 및 T-2B, 19-5172가 미야기현 긴카 산 근처 해무 속으로 비행한 후 훈련 비행 중 충돌하여 1년 동안 시범 비행이 중단되었다. 하마구치 세이지 대위와 시키치 유타카 대위 모두 사망.
2000년 7월 4일
항공기 2대가 마쓰시마 기지 동쪽 25km 지점에서 충돌하여 팀원 3명이 사망.
2002년 3월 20일
T-4가 조류 충돌 사고 발생.
2006년 10월 14일
T-4 #5가 기후 기지에서 에어쇼 훈련 중 조류 충돌 사고를 겪었으나 안전하게 착륙.
2014년 1월 29일
마쓰시마 기지에서 45km 떨어진 곳에서 4대 편대 연습 비행 중 블루 임펄스 T-4 2대가 충돌했으나 두 항공기 모두 부상자 없이 안전하게 착륙했다. 리더의 항공기는 기수 손상을 입었고, 다른 관련 항공기는 왼쪽 수평 안정판의 절반을 잃었다.
루정저
루정저(영어: Lu Zhengzhe, 중국어: 陆政哲)는 중국의 기업인이자 퀀트 투자자이다. 하이플라이어 퀀트(幻方量化)의 최고경영자(CEO)로서 2020년 인터뷰에서 “완전히 인공지능에 의존하는 정량투자 모델”을 제시하였다. 2023년에는 “AGI를 주식 거래에 사용하지 않겠다”는 입장을 밝히고, 같은 해 하이플라이어가 AGI 연구조직을 신설한 뒤 이를 딥시크(DeepSeek)로 분리하는 과정에 관여하였다.
루정저 교육
루정저는 저장 대학에서 학사 학위를, 런던정경대학교에서 석사 학위를 받았다.
루정저 투자 철학과 AI
루정저는 정량투자 전 과정을 인공지능 플랫폼으로 자동화하는 방식을 강조한다. 데이터 수집·처리, 심층신경망 기반 모델 학습, 포트폴리오 구성, 알고리즘 매매까지 이어지는 풀스택 자동화 체계를 표준으로 삼는다. 그의 설명에 따르면 입력 데이터는 (1) 가격·거래량 지표를 포함한 시세 데이터, (2) 전 시장의 거시·기초 데이터, (3) 구조화된 대체 데이터의 세 축으로 구성되며, 이들을 결합해 특정 기간의 주가 변화를 예측한다. 그는 전략 수명주기의 단축을 상수로 전제하고, 특정 전략이 아닌 “지속적 전략 개발 능력”을 경쟁우위로 본다. 또한 3년간 2억 위안에 가까운 연구 인프라 투자를 집행했고 이 중 1억 위안 이상을 하드웨어에 투입해 자체 연산 클러스터를 구축했다고 밝혔다.
루정저 경영 및 리더십
루정저는 포트폴리오 매니저 중심 구조 대신 연구·공학·IT가 결합된 팀 기반 생산체계를 운영한다. 하이플라이어는 120명 내외의 개발·연구 인력을 핵심으로 두고, 요인 발굴–신호 탐색–데이터 파이프라인–신경망 학습–리스크 관리–플랫폼 아키텍처가 수직적으로 연결된 공정으로 전략을 빠르게 시험·배포한다. 그는 대규모 연산 능력이 복잡한 모델 학습과 더 높은 빈도의 실행을 가능하게 한다고 보며, 이를 위해 전용 AI 슈퍼컴퓨팅 클러스터를 운용한다.
루정저 공개 발언과 입장
2023년 4월 그는 “AGI는 주식 거래에 사용하지 않는다”고 재차 밝혔다. 같은 해 하이플라이어는 공식 위챗을 통해 AGI 연구를 위한 독립 연구조직 신설 계획을 공표했고, 이 조직은 이후 딥시크로 분리되었다. 2025년 인터뷰에서 그는 중국 주식 시장의 투자자 행동 특성을 근거로 퀀트 전략의 기회와 한계를 함께 논했다.
루정저 평가와 영향
국제 통신사 보도에 따르면 하이플라이어는 인공지능 모델로 수십조 원대 자산을 운용해 왔으며, 2023년 이후에는 최첨단 AI 연구에 역량을 집중하였다. 이 과정에서 엔비디아 A100 기반 대규모 연산 클러스터 두 기를 구축하는 등 연산 인프라에 장기간 투자하였다. 채용 철학은 “젊은 인재” 중심으로 요약되며, 고도화된 수학·코딩 역량을 갖춘 연구자들이 핵심을 이룬다.
반둥 (음료)
시랍 반둥(인도네시아어: sirap bandung, 말레이어: sirap bandung), 에어 반둥(인도네시아어: air bandung, 말레이어: air bandung), 반둥(인도네시아어: bandung, 말레이어: bandung) 또는 장미시럽음료(영어: rose syrup drink)는 싱가포르에서 유래하여 브루나이, 인도네시아, 말레이시아 등 동남아시아 지역에서 즐겨마시는 음료이다. 반둥은 장미시럽으로 맛을 낸 연유 또는 무당연유로 만들어 차갑게 마시는 음료로, 특유의 분홍빛을 띤다.
반둥 (음료) 명칭
'반둥(말레이어: bandung)'은 말레이어와 인도네시아어로 '짝' 혹은 '쌍'을 뜻하며, '시랍(말레이어: sirap)'은 '시럽', '에어(말레이어: air)'는 '물'을 의미한다. 여기서 ‘시럽’은 장미 향의 기본 시럽을 가리킨다. 장미시럽과 물이 서로 섞여 짝을 이루는 것을 의미한다. 인도네시아의 도시 반둥은 이 음료의 이름과는 관련이 없지만, 그 지역에서는 유사한 음료인 '소다 젬비라(인도네시아어: soda gembira)'가 존재한다.
반둥 (음료) 개요
반둥은 20세기 초 싱가포르에서 영국 식민지 시절 무역 중심지로 번성하던 시기에 처음 만들어진 것으로 알려져 있다. 이후 싱가포르의 말레이 사회에서 특히 사랑받는 음료가 되었고, 이후 동남아 전역의 말레이 공동체로 퍼졌다. 주로 라마단 기간의 이프타르(단식 후 식사)나 결혼식 등 잔치 자리에서 나시 비리아니, 렌당 같은 음식과 함께 즐겨 마신다. 최근에는 젤리를 넣거나 탄산수를 섞은 현대식 버전도 등장해, 특히 야시장 등 길거리 음식으로도 흔히 판매된다.
반둥 (음료) 변형
탄산수 버전은 인도네시아에서 '소다 젬비라'로 더 잘 알려져 있으며, 환타 같은 탄산음료가 들어가기 때문에 본래의 반둥과는 다른 맛을 낸다. 이 음료는 시판 제품으로 구입할 수도 있고, 집에서도 손쉽게 만들 수 있다. 말레이시아에서는 젤리를 넣은 '반둥 친차우(말레이어: bandung cincau)'가 흔하며, 여기에 리치 퓌레를 섞은 '반둥 친차우 라이치(말레이어: bandung cincau laici)'나 바질씨 혹은 치아씨를 넣은 '반둥 셀라시(말레이어: bandung selasih)' 등 다양한 변형도 있다. 싱가포르 맥도날드에서는 현지 입맛과 음식 문화를 반영해 반둥 맛의 맥플러리, 선디, 소프트 아이스크림 등을 한정 메뉴로 선보이기도 한다.
펑즈후이
펑즈후이(중국어 간체: 彭志辉, 1993년 ~ )는 중국의 기업인·엔지니어·로봇공학자이다. 상하이를 기반으로 하는 휴머노이드 로봇 기업 AgiBot(智元机器人)의 공동 창업자 겸 최고기술책임자(CTO)로, 화웨이의 ‘천재소년(天才少年)’ 프로그램에 선발되어 고도 연봉 구간에서 근무한 이력이 있다.
펑즈후이 생애와 교육
펑즈후이는 1993년 중국 강서성 지안시에서 태어났다. 전자과학기술대학(University of Electronic Science and Technology of China, UESTC)에서 학·석사 과정을 이수했으며, 석사 전공은 정보통신공학(信息与通信工程)이다.
펑즈후이 기술적 관점
펑즈후이는 휴머노이드 로봇의 본체(메카트로닉스)와 인공지능(특히 다중 모달 상호작용 및 작업 계획)을 통합하는 ‘구현지능(具身智能, embodied intelligence)’을 핵심 방향으로 제시한다. ‘원정(远征) A1’은 49개 이상의 자유도와 175cm급 본체, 시각·음향·라이다 기반 감지, 고속 보행·양팔 조작을 결합하도록 설계되었다. ‘영지(灵犀) X2’ 시리즈는 주행·점프·이착지 등 운동성에 더해 자전거·스쿠터 등 동적 균형 과제를 시연하며, 일부 파생형은 휠·족 전환을 지원한다.
펑즈후이 사업 및 경영
AgiBot은 2023년에 설립된 상하이 소재 휴머노이드 로봇 기업으로, 산업·서비스·교육·데이터 수집 등 다양한 현장에 적용하는 로봇 제품군(A1/A2 계열, X1/X2 계열, G1/G2, C5 등)을 제시한다. 2024년 12월 상업용 양산 개시와 함께 누적 962대 생산을 공표했고, 2025년에는 전략적 투자를 유치했다. 회사 법인명은 ‘上海智元新创技术有限公司’이며 본사는 상하이에 있다.
펑즈후이 대외 활동
펑즈후이는 ‘稚晖君’이라는 이름으로 개발·제작 과정을 공개하며 대중과 소통한다. 빌리빌리·깃허브 등에서 로봇팔·자율주행 자전거·소형 임베디드 시스템 등 프로젝트를 소개했다.
펑즈후이 평가
‘천재소년’ 채용과 고난도 시연 영상으로 대중적 인지도를 확보했고, 스타트업 단계에서 대량생산 체계와 데이터수집 인프라를 마련해 상업화 속도를 높였다는 평가가 있다.
뤄푸리
뤄푸리(중국어 간체: 罗福莉, 영어: Fuli Luo, 1995년 ~ )는 중국의 자연어 처리 연구자이다. 베이징사범대학에서 컴퓨터과학을 전공하고 베이징대학교에서 계산언어학 석사 학위를 받았다. 알리바바 다모 아카데미에서 다언어 사전훈련 모델 VECO를 공동 제안하며 ACL 2021에 발표했고, 2022년 이후 DeepSeek 연구팀에서 Mixture‑of‑Experts 구조의 대형언어모델 DeepSeek‑V2 개발에 참여하였다. 2025년에는 샤오미 창업자 레이쥔이 연간 1,000만 위안 보상 패키지를 제시한 사실이 공개되었으나, 수락 여부는 확인되지 않았다.
뤄푸리 생애와 교육
뤄푸리는 중국 쓰촨성 이빈시에서 태어났다. 지역 도서관에서 공부하던 어린 시절을 거쳐 베이징사범대학 컴퓨터과학 전공으로 진학했고, 이후 베이징대학교 계산언어학 석사 과정에 입학했다. 석사 과정에서 자연어 처리 분야 최상위 학회에 다수의 논문을 게재하며 학술 활동을 이어갔다.
뤄푸리 연구와 학문적 관점
뤄푸리는 다언어 사전훈련과 교차언어 정렬에 초점을 맞춘다. VECO는 트랜스포머 인코더 각 층에 교차어텐션을 삽입하고, CA‑MLM(Cross‑Attention Masked Language Modeling) 목적함수를 도입하여 언어 간 표현 정렬을 명시적으로 유도한다. 해당 접근은 NLU와 NLG에 모두 적용되도록 설계되어, 다운스트림 과제에서 플러그인/플러그아웃 방식으로 교차어텐션을 활용하도록 했다. DeepSeek‑V2에서는 대규모 MoE 아키텍처·메모리 효율 최적화·긴 문맥 지원 등 실용적 효율과 성능의 균형을 지향하는 연구가 보고되었다.
뤄푸리 주요 활동과 대외 발언
뤄푸리는 소셜 미디어 메시지를 통해 스스로를 ‘천재’로 신화화하는 서사를 거부하고, “조용히, 어렵지만 옳은 일을 하겠다”는 입장을 밝혔다. 해당 메시지는 과도한 사생활 노출과 과장 홍보를 경계하는 맥락에서 주목되었다.
뤄푸리 평가와 영향
DeepSeek 계열 모델은 낮은 비용과 효율을 내세워 중국 내외 생태계에 경쟁 압력을 가했다는 평가가 제기되었다. DeepSeek‑V2의 공개는 오픈 생태와 연구·산업 현장의 비용 구조 논의에도 파급을 낳았다.
뤄푸리 논문
뤄푸리, 왕웨이, 류자하오, 류이자, 비 빈, 황쑹팡, 황페이, 쓰뤄. 〈VECO: 가변적·유연한 교차언어 사전훈련(영문: VECO: Variable and Flexible Cross‑lingual Pre‑training for Language Understanding and Generation)〉, ACL 2021, 59권, 2021. doi:10.18653/v1/2021.acl-long.308.
이 논문은 서로 다른 언어의 문장을 함께 보게 만들어 두 언어 사이의 연결을 더 분명히 학습시키는 방법을 소개한다. 기존 모델은 같은 언어 안에서만 단어를 예측해 다른 언어와의 관계를 약하게 배웠는데, 이 논문은 교차어텐션을 써서 그 한계를 줄였다. 학습 때는 두 언어 문장 쌍을 함께 가리고 맞히게 하여 두 표현을 자연스럽게 맞춘다. 응용 단계에서는 과제에 따라 교차어텐션을 끼웠다 뺐다 하며 이해와 생성 과제 모두에 적용한다. 그 결과 다양한 교차언어 벤치마크에서 일관되게 더 높은 성능을 보였다.
뤄푸리 논문
뤄푸리, 리펑, 저우제, 양펑청, 창바오바오, 수이즈팡, 쑨쉬. 〈비지도 텍스트 스타일 전이를 위한 이중 강화학습 틀(영문: A Dual Reinforcement Learning Framework for Unsupervised Text Style Transfer)〉, IJCAI 2019, 2019. doi:10.24963/ijcai.2019/711.
이 연구는 문장의 내용은 유지하면서 말투나 분위기 같은 ‘스타일’만 바꾸는 방법을 다룬다. 두 방향(원문→목표, 목표→원문) 변환 모델을 동시에 키워 서로의 실수를 보완하게 했다. 보상은 목표 스타일에 맞는지와 내용이 남았는지를 각각 점수로 주어 균형을 잡았다. 이렇게 하면 병렬 데이터가 없어도 스스로 배울 수 있다. 실험에서는 기존 방법보다 자연스럽고 정확한 전환을 보여 주었다.
뤄푸리 논문
한 단어가 문맥에 따라 뜻이 달라지는 문제를 풀기 위해 사전의 뜻풀이 문장을 함께 읽게 했다. 모델은 문맥과 뜻풀이를 기억망 구조로 함께 표현해 둘 사이의 관계를 파악한다. 사전 안의 관련 항목을 넓혀 정보량을 늘리고 성능을 끌어올렸다. 대규모 영어 평가셋에서 기존보다 높은 정확도를 달성했다. 이는 사전 지식을 신경망에 자연스럽게 섞는 방법을 보여 준 사례다.
뤄푸리, 류톈위, 허저쉐, 샤차오린, 수이즈팡, 창바오바오. 〈계층적 공동 주의로 문맥‑글로스 결합(영문: Leveraging Gloss Knowledge in Neural Word Sense Disambiguation by Hierarchical Co‑Attention)〉, EMNLP 2018, 2018. doi:10.18653/v1/D18-1170.
이 논문은 문맥과 뜻풀이가 서로에게 힌트를 줄 수 있다는 점에 주목했다. 공동 주의(attention)로 두 정보를 함께 바라보게 하여 더 또렷한 표상을 만든다. 그래서 문맥의 핵심 단어와 뜻풀이의 핵심 문구를 서로 비춰 가며 고른다. 결과적으로 모호한 단어의 올바른 뜻을 더 잘 찾아낸다. 이후의 단어 의미 판별 연구들에서 널리 인용되었다.
하이플라이어 퀀트
하이플라이어 퀀트(중국어 정식 명칭: 宁波幻方量化投资管理合伙企业（有限合伙）, 영어: Ningbo High‑Flyer Quantitative Investment Management Partnership)는 저장성 항저우시에 본사를 둔 중국 헤지 펀드 겸 인공지능(AI) 연구 조직이다. 법적 등록은 저장성 닝보에 두고, 투자 의사결정 전 과정에 기계 학습·딥 러닝을 적용한다. 창립자는 Liang Wenfeng이며, 최고경영자는 루정저(Lu Zhengzhe)다. 2023년에는 인공지능 일반(AGI) 연구를 위해 독립 연구조직 DeepSeek을 출범시켰다. 회사는 AI 학습 전용 초대형 클러스터 Fire‑Flyer(Ⅱ 포함)를 구축해 대규모 모델 학습을 수행한다.
하이플라이어 퀀트 기업 구조
법적 주체는 합자회사 형태이며, 출자자는 닝보 환방투자관리유한공사(51%)와 닝보청채기업관리자문합자(유한합자, 49%)로 구성된다. 본점 주소는 항저우 소재이며 일부 사무소는 상하이에 위치한다.
하이플라이어의 양적 운용 비즈니스는 항저우 환방(High‑Flyer) 체계를 중심으로 운영되며, 2023년 이후 AGI 연구에 자원을 배분하여 DeepSeek을 조직했다.
하이플라이어 퀀트 사업 모델
사모 증권 투자운용사로서 운용보수와 성과보수를 통해 수익을 창출한다. 고객군은 고액자산가 및 기관투자자로 구성된다.
대규모 시계열·거래 데이터, 대체데이터 등을 신경망 모델로 처리해 종목·포지션·리스크를 결정한다. 자연어 처리 모델을 결합해 재무·경기행동 신호를 통합한다.
설립 초기 멀티팩터·가격‑거래량 신호를 실험했고, 2016년 이후 딥 러닝 기반 모델 비중을 키워 전 전략으로 확대 적용했다.
하이플라이어 퀀트 사업 운영
주요 사업은 중국 본토 주식·파생상품을 중심으로 한 정량 운용과 AI 인프라·알고리즘 연구 개발이다.
홍콩 자회사를 통해 역외 투자자 기반을 확장했고, 2020년에는 QFII(적격외국인투자자) 자격을 획득했다.
하이플라이어 퀀트 연구 및 기술 인프라
하이플라이어는 자체 AI‑HPC 인프라인 Fire‑Flyer를 단계적으로 구축해 모델 학습에 투입했다. 2세대 Fire‑Flyer II는 약 1만 개의 Nvidia A100 GPU를 PCIe 방식으로 구성해 DGX‑A100에 필적하는 성능을 절반 수준의 비용으로 달성했고, 에너지 사용을 약 40% 절감했다. 3FS(대용량 병렬 파일시스템), HFReduce(분산 통신), hfai.nn(최적화 연산 프리미티브) 등 소프트웨어 스택을 병행 개발했다. Fire‑Flyer 관련 구성과 파일시스템(3FS)의 공개 기술 설명도 있다.
하이플라이어 퀀트 재무 성과
운용자산(AUM)은 시점에 따라 변동한다. 2023년 전후에는 약 1,000억 위안 규모의 포트폴리오를 구축한 것으로 보도됐다. 2025년 1월에는 일부 매체가 약 80억 달러 수준으로 파악했다.
하이플라이어 퀀트 기업의 사회적 책임
2021년에는 공익 전담 협의체를 설치했고, 2022년에 누적 2억 2,138만 위안을 기부했다.
하이플라이어 퀀트 비판과 논란
2021년 말 성과 저하에 대해 회사는 공식 채널에서 사과문을 발표했다.
2024년 중국 당국은 단기 변동성 억제를 위해 프로그램·고빈도 매매에 대한 심사를 강화했고, 일부 장내 데이터 제공 제한 및 수수료 상향 등을 검토·발표했다.
2024년 11월 전후 회사 임원에 대한 리베이트 수수 의혹이 제기되어 수사가 진행되었다. 회사 측은 개인 일탈이며 경영에는 영향이 없다고 밝혔다.