파일러, NeurIPS 2026에 AI 논문 2편 채택… 목소리의 감정 이해하고 AI 학습 안정성 높인다

AI 요약

동영상 이해 AI 기업 파일러(PYLER, 대표 오재호)는 자사 AI 팀의 논문 2편이 세계적 학술대회 NeurIPS 2026에 채택돼 12월 10일 호주 시드니에서 발표될 예정이며, 해당 기술들을 브랜드 세이프티와 콘텐츠 검수 등 자사 분야에 활용할 계획이라고 21일 밝혔습니다. CoAT(Continuous Audio Thinking)는 목소리의 떨림·감정·억양 등 비언어적 소리 정보를 AI 내부의 별도 생각 공간에서 음향 복원·음성 내용·소리 종류·감정·음높이 등 5개 영역 모델로 처리하도록 해 Qwen2-Audio·Qwen2.5-Omni·Audio Flamingo 3 등 3종에 적용한 결과 42개 평가지표 중 38개가 향상됐고, IEMOCAP에서 Qwen2.5-Omni의 정확도는 약 55%에서 약 79%로 개선됐습니다. GAPO(Geometric Anchor Preference Optimization)는 학습 중인 모델에 작은 변화를 준 가상의 비교 모델로 앵커 갭을 측정해 불안정한 데이터의 영향력을 낮추는 방식으로 Mistral·Llama-3·Gemma-2 등 4종에 적용했을 때 AlpacaEval 2.0과 Arena-Hard에서 DPO·SimPO를 포함한 기존 8개 기법보다 전반적으로 우수한 성능을 보였으며, 일부 실험에서는 GSM8k·ARC-C 성능을 유지하거나 개선했고 데이터��� 20%를 잘못 표기한 실험에서도 기존 강건성 기법보다 안정적인 성능을 기록했습니다.