Noam Brown "100M 토큰에도 성능 상승 중" — 추론 스케일링 한계 없음

Noam Brown 이 "100M 토큰 후에도 성능이 계속 올랐다"며 추론 시 compute 를 늘려도 성능이 포화되지 않는다는 보고서 내용을 공유했습니다. 이는 단순히 더 큰 모델을 만드는 게 아니라, 추론 단계에서 더 많은 연산을 투입하는 접근이 유효함을 시사합니다. Brown 의 발언은 o1 같은 추론 모델의 확장 가능성에 대한 기대를 키우는 신호네요.

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Noam Brown@polynoamial