파일러, 논문 2편 NeurIPS 2026 채택

비디오 이해 AI 기업 파일러가 자사 연구 논문 2편이 AI 학회 NeurIPS 2026에 채택됐다고 밝혔다. 채택된 논문은 지속적 음성 사고(CoAT)와 기하학적 앵커 선호 최적화(GAPO)다.

두 논문은 12월 10일 오스트레일리아 시드니에서 발표된다. 이번 발표는 디지털투데이가 보도했다.

CoAT는 음성을 텍스트로 바꾸는 과정에서 사라지는 감정, 억양, 음높이 정보를 AI 추론에 반영하는 연구다. 음성 AI 모델 3종에 적용한 결과 42개 성능 지표 가운데 38개가 개선됐다. Qwen2.5-Omni 모델에서는 음성 감정 인식 정확도가 약 55%에서 약 79%로 올랐다.

GAPO는 선호도 기반 AI 학습에서 결과의 안정성을 측정해 불안정한 데이터의 학습 가중치를 낮추는 방식으로, 잘못되거나 불확실한 데이터의 영향을 줄인다. 파일러는 AI 모델 4종에 GAPO를 적용해 기존 학습 방법 8종과 비교한 결과 전반적인 답변 품질과 사용자 선호도 점수가 더 높았고, 학습 데이터에 20%의 오류를 넣어도 안정성을 유지했다고 설명했다.

파일러는 이번 연구 결과를 자사의 브랜드 세이프티와 콘텐츠 모더레이션 기술에 활용할 계획이다.