5 최첨단 생성 AI 2026 년에 시청하는 발전

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틀 소개

생성 AI는 우리가 일하는 방식을 변화 시켰으며 2026 년은 예상보다 훨씬 더 큰 변화를 일으킬 수있는 더 많은 흥미 진진한 발전을 가져올 것입니다. 이전에는 많은 흥분이 텍스트 및 이미지 생성을위한 생성 AI 기능에 중점을 두었습니다. 그러나 여전히 발견해야 할 것이 훨씬 더 많습니다. 2026 년까지, 새로운 고급 트렌드가 확실히 당신이 알고 있어야 할 것입니다. 이 기사는 놓치지 말아야 할 5 가지 트렌드를 탐구합니다.

궁금한? 시작합시다.

틀 1. 구조화 된 데이터 생성

데이터는 항상 모든 AI 구현의 핵심이며, 데이터를 생성하는 것은 AI를 활용하는 다음 단계가되었습니다. 생성 AI는 데이터의 패턴을 통해 원래 출력을 생성 할 수있는 모델을 생성합니다. 연구는 이제 모델이 구조화 된 데이터 세트의 스키마 (유형, 제약, 상관 관계, 계절성 등)를 학습하고 고품질 합성 구조 데이터를 생성 할 수 있다는 시점까지 진행되었습니다.

구조화 된 데이터 생성이 중요한 이유는 무엇입니까? 몇 가지 이유는 다음과 같습니다.

• 더 나은 데이터 개인 정보
• 기계 학습 모델 교육 및 테스트를위한 추가 데이터 세트
• 품질 보증 테스트를위한 유용성
• 비즈니스 요구에 대한 시나리오 시뮬레이션

구조화 된 데이터를 생성하는 것은 단순한 랜덤 데이터 생성에 관한 것이 아닙니다. 모델은 이제 스키마 (데이터 유형, 범위, 키 등)를 인식하고 필요에 따라 데이터를 조정하며 불균형 또는 비율과 같은 측면에 대한 제어를 할 수 있습니다.

구조화 된 데이터 생성 라이브러리 및 제품의 몇 가지 예에는 다음과 같습니다. ctran,,, 그레텔 데이터 합성그리고 이다타 합성. 구조화 된 데이터 합성의 지속적인 연구 및 제품 개발은 가속화 될뿐입니다.

2026 년에는 회사 데이터베이스를 사용하여 합성 생성기에 대한 개인 데이터 미세 조정, 합성 데이터를 활용하는 에이전트 시뮬레이션 및 이러한 사용 사례에 대한 표준화 된 평가 프레임 워크와 같은 개선이 예상됩니다. 구조화 된 데이터 생성은 지켜야 할 주요 경향으로 남아 있습니다.

틀 2. 코드 합성

2026 년에 시청할 생성 AI의 다음 최첨단 발전은 코드 생성입니다. 프로그래밍 세계에서 빠른 발전의 필요성이 커짐에 따라 코드 합성 및 생성 AI가 점점 바람직 해지고 있습니다. 이 모델은 전체 코딩 프로젝트를 생성하기 위해 코드 구문, 의미론, 패턴 및 저장소 컨텍스트를 이해합니다.

코드 합성은 프로그래밍 작업을 가속화 할뿐만 아니라 보안 정책, 종속성 규칙 및 성과 예산을 시행하여 워크 플로우를 표준화 할 수 있도록하는 데 중요합니다. 효과적인 코드 합성을 통해 팀은 프로젝트를보다 효율적으로 계획, 구현 및 반복 할 수 있습니다.

예를 포함합니다 github copilot그만큼 빅 코드 프로젝트그리고 Qwen 3 코더. 각 도구는 자체적으로 생산성에 기여하며 향후 몇 년 동안만 영향을 미칩니다.

몇 가지 발전은 코드 합성의 상승을 불러 일으킬 것입니다.

• 코드 합성이 보조자 역할을하는 동안 인간은 통제력을 유지하는 에이전트 AI 개발.
• 리포지토리 접지, 모델이 코드베이스 내에서 직접 변경에 적응할 수 있도록합니다.
• 독점 리포지토리에서 훈련 된 개인 미세 조정 모델.

전반적으로 코드 합성은 2026 년에 가장 영향력있는 트렌드 중 하나가 될 것이며, 팀이 오늘날의 기능을 넘어 프로그래밍 작업을 가속화 할 수 있도록 도와줍니다.

틀 3. 음악 생성

음악은 비즈니스 워크 플로와 직접 관련이없는 것처럼 보일 수 있지만 청중을 유치하고 참여시키는 데 중요한 역할을합니다. 그렇기 때문에 음악 세대는 2026 년에 시청하는 트렌드입니다.

음악 생성 모델은 텍스트 프롬프트, 오디오 참조 또는 악보 스케치를 고품질 오디오로 변환 할 수 있습니다. 음악 구조 (리듬, 하모니, 음색 등)와 더 미세한 컨트롤 (템포, 키, 계측 등)을 배우 면서이 모델은 사용자 요구에 맞는 새로운 구성을 생성 할 수 있습니다.

탐구 할 가치가있는 예에는 포함됩니다 Google Deepmind Lyria,,, 메타 음악 겐그리고 당신은 가지고 있습니다. 이 모델들은 2026 년이 실험에서 생산 준비로 진화하는 것을 보는 방법을 보여줍니다.

시청해야 할 주요 개발에는 라이브 공연을위한 실시간 생성, 다른 생성 모델과의 멀티 모달 통합 및 AI 생성 음악과 관련된 저작권 문제 해결이 포함됩니다.

2026 년에 음악 세대가 더 널리 채택 될 것으로 기대합니다.

틀 4. 과학 시뮬레이션

AI는 이미 과학적 돌파구를 가속화했으며 2026 년은 생성 AI가 과학 시뮬레이션에서 중심적인 역할을 할 것입니다. 이 모델들은 한때 모델링하기 어려운 현상을 복제 할뿐만 아니라 그럴듯한 연구 설계를 생성하여 연구원들이보다 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.

음악 생성과 마찬가지로 과학 시뮬레이션은 일상적인 비즈니스에 직접 적용되지 않을 수 있습니다. 그러나 많은 대기업들은 제품 설계, 위험 계획 및 최적화를위한 시뮬레이션에 의존합니다.

과학 시뮬레이션에서 생성 AI의 예에는 다음이 포함됩니다 Nvidia Earth2studio,,, Google Deepmind의 Alphafold그리고 메타 오 펜 카탈리아. 이 도구는 2026이 주류 과학 및 엔지니어링에 AI 중심 시뮬레이션을 가져 오는 방법을 강조합니다.

과학 시뮬레이션의 생성 AI는 컴퓨팅 비용을 줄이고 고급 모델링을보다 쉽게 ​​액세스 할 수있게하여 새로운 혁신의 길을 열어줍니다.

틀 5. 비디오 및 3D 컨텐츠 제작

정적 이미지 외에도 생성 AI는 비디오 및 3D를 포함한 동적 컨텐츠 생성으로 빠르게 발전하고 있습니다. 2026 년까지 인상적인 동적 컨텐츠를 생성 할 수있는 광범위한 모델과 도구가 예상됩니다.

최신 비디오 모델은 텍스트 프롬프트, 참조 이미지 또는 짧은 클립에서 일관된 멀티 초 영상을 생성하면서 유연한 카메라 이동, 조명 및 스타일을 제공 할 수 있습니다. 마찬가지로, 3D 컨텐츠 생성 시스템은 추가 개선을 위해 편집 가능한 메쉬, 재료 및 장면 레이아웃을 만들 수 있습니다.

예를 포함합니다 활주로 gen-4,,, Openai의 소라,,, 루마 3D 대화식이 있습니다그리고 LGM 모델. 이 도구는 비디오 및 3D 컨텐츠 생성의 경계를 넓힐 것입니다.

정적 이미지를 넘어서는 이러한 변화는 2026 년의 가장 흥미로운 생성 AI 트렌드 중 하나가 될 것입니다.

틀 결론

우리는 이미 생성 AI가 워크 플로의 일부인 시대에 있지만 혁신은 거기서 멈추지 않습니다. 2026 년에 생성 AI는 이미지 생성을 넘어 확장 될 것입니다. 구조화 된 데이터 생성에서 코드 합성, 과학 시뮬레이션 및 그 이후에이어야 할 최첨단의 진보.

이들은 앞으로 1 년 동안 면밀히 감시 할 준비가되어 있어야합니다.

이것이 도움이 되었기를 바랍니다!

Cornellius Yudha Wijaya 데이터 과학 보조 관리자 및 데이터 작성자입니다. 그는 Allianz Indonesia에서 풀 타임으로 일하는 동안 소셜 미디어 및 작문 미디어를 통해 Python과 데이터 팁을 공유하는 것을 좋아합니다. Cornellius는 다양한 AI 및 기계 학습 주제에 대해 글을 씁니다.