Horizon
계획됨플래그십 추론
복잡한 엔지니어링과 장기 작업을 위한 플래그십 추론 방향으로, 여러 제약 조건 속에서도 깊이 있는 분석, 일관된 의사 결정, 결과 검증을 탐구합니다.
- 대상 작업
- 복잡한 엔지니어링 및 장기 작업
- 역량 초점
- 깊이 있는 추론 및 일관된 의사 결정
Corepass Models
지능의 한계를 넓히다.
복잡한 엔지니어링을 위한 깊은 추론부터 일상적인 개발과 특화 작업까지, 서로를 보완하는 모델 역할을 탐구해 역량과 효율을 실제 업무에 더 가깝게 가져옵니다.
모델
강점은 달라도, 목표는 하나입니다.
작업마다 필요한 추론 깊이, 응답 속도, 예산은 다릅니다. 어려운 작업을 위한 플래그십 추론, 일상적인 개발을 위한 균형 잡힌 역량, 특화 작업을 위한 전문 모델이라는 세 방향으로 모델을 연구합니다.
Voyager
개발 중균형 잡힌 역량
일상적인 개발, 테스트, 디버깅을 위한 주력 코딩·추론 방향으로, 작업 품질과 속도, 비용 사이의 균형을 탐구합니다.
- 대상 작업
- 일상적인 개발 및 반복
- 역량 초점
- 코딩, 추론 및 효율
Scout
Remy에서 사용 중경량 특화
Scout는 에이전트 워크플로에서 명확하게 정의되고 검증 가능한 단계를 위한 특화 모델 제품군입니다. 코드 검색과 코딩 하위 작업을 연구하며, 특화 모델과 메인 에이전트 간의 효과적인 협업에 집중합니다.
- 대상 작업
- 빈번한 특화 작업
- 역량 초점
- 특화 및 협업
외부 모델 API는 아직 제공되지 않습니다. 모델 사양과 가격은 서비스가 준비되는 대로 공개할 예정입니다.
개발 현황
모델별 개발 현황.
각 모델 방향의 단계별 목표, 현재 작업, 지금까지의 진행 상황, 그리고 다음에 검증할 과제를 살펴보세요.
Horizon
플래그십 추론
- 단계 목표
- 장기 엔지니어링 작업을 위한 깊고 일관되며 검증 가능한 추론.
- 현재 작업
- 복잡한 추론과 장기 실행 에이전트의 요구 사항을 정의하고 있습니다.
- 진행 상황
- 결과는 아직 공개되지 않았습니다.
- 다음 단계
- 추론 깊이, 제약 조건 유지, 검증 가능한 결과를 평가할 예정입니다. 세부 계획은 추후 공개합니다.
Voyager
균형 잡힌 역량
- 단계 목표
- 코딩 에이전트를 위한 사후 학습 방법을 검증해 이후 Voyager 학습의 근거로 삼습니다.
- 현재 작업
- 데이터와 평가를 구축하고, 소형 모델에서 도구 사용과 피드백 학습을 테스트하고 있습니다.
- 진행 상황
- 파이프라인을 연결하고 전체 학습 단계 하나를 검증했습니다. Voyager의 성능 향상은 아직 확인되지 않았습니다.
- 다음 단계
- 결과와 독립 평가가 뒷받침될 때 학습을 진행합니다.
Scout
경량 특화
- 단계 목표
- 특화 작업에서 검색 정밀도, 재현율, 속도의 균형을 맞춥니다.
- 현재 작업
- 코드 검색 모델을 학습시키고, 코딩 특화 모델을 준비하고 있습니다.
- 진행 상황
- 4B 검색 모델이 Remy Quick Search에서 운영 중이며, 평가 결과를 공개했습니다.
- 다음 단계
- 독립 작업에서 검색 성능을 개선하고, 코딩 특화 모델을 준비합니다.
실제로 쓰이는 Scout
근거로 증명하는 진전.
모델 프로그램의 적용 사례로, Scout의 첫 코드 탐색 모델이 Remy의 작업을 지원하고 있습니다. 아래 공개 평가는 코드 검색 성능과 작업 시간을 측정한 결과입니다.
Scout · 첫 번째 모델
Scout
수정할 코드를 찾아내는 4B 모델.
Scout가 검색 단계를 맡아, 메인 에이전트가 올바른 파일과 코드 줄에서 작업을 시작할 수 있습니다.
작동 방식
- 작업필요한 변경 사항
- Scout파일과 코드 줄 탐색
- 메인 에이전트구현 및 검증
코드 검색 평가
강화 학습 전 기본 모델과 비교, 848개 코드 작업 기준.
- 기본 모델
- Scout
2.3×
더 정확한 검색
0.077
0.180
기본 모델Scout
29%
작업당 더 빠른 속도
기본 모델
Scout29% 단축
RSI 연구
스스로 발전하는 지능을 향해.
재귀적 자기 개선(RSI)은 저희의 장기 연구 방향입니다. AI가 실험의 설계와 평가에 참여해 모델과 에이전트 시스템을 함께 개선하고, 다음 연구 주기를 더 잘 뒷받침하도록 합니다.
- 01실험 제안
- 02실행 및 평가
- 03모델 및 시스템 개선
- 04다음 주기 지원