파일러, AI 연구 논문 2편 NeurIPS 2026 채택…12월 10일 시드니 발표

벤처스퀘어2026년 10월 20일

한눈에 보기

동영상 이해 AI 기업 파일러(PYLER, 대표 오재호)의 AI 연구팀 논문 2편(CoAT, GAPO)이 국제 학술대회 NeurIPS 2026에 채택됐으며, 두 연구는 12월 10일 호주 시드니 메인 행사에서 발표될 예정이다.
CoAT(Continuous Audio Thinking)는 음성을 문장으로 풀지 않고 AI 내부의 별도 추론 공간에서 소리 정보를 직접 처리해, 감정·억양 같은 비언어적 정보를 추론에 반영하는 기술이다.
CoAT를 Qwen2-Audio, Qwen2.5-Omni, Audio Flamingo 3에 적용해 검증한 결과 평가지표 42개 중 38개가 향상됐고, IEMOCAP에서 Qwen2.5-Omni의 음성 감정 인식 정확도는 약 55%에서 약 79%로 올랐다.
GAPO(Geometric Anchor Preference Optimization)는 현재 모델에 미세한 변화를 준 가상의 비교 모델과 평가 차이인 앵커 갭을 계산해 불안정한 데이터의 학습 비중을 낮추고 안정적인 데이터의 비중을 높여, 오류가 포함된 데이터에서도 학습 안정성을 높이는 기술이다.
GAPO는 Mistral, Llama-3, Gemma-2 등 AI 모델 4종에서 DPO, SimPO 등 기존 학습 기법 8종과 비교해 전반적으로 우수한 성능을 보였다고 회사는 설명했고, 학습 데이터의 20%를 잘못 표기한 실험에서는 기존 강건성 특화 기법보다 안정적이었다.
파일러는 이번 연구 결과를 자사 동영상 이해 AI 기술에 적용할 계획이며, 김종석 AI Head는 영상 안전성 판단에서 목소리의 어조와 배경음도 중요한 요소가 될 수 있다고 말했다.

외국어 요약

PYLER, a video-understanding AI company led by CEO Jaeho Oh, has had two papers from its AI research team accepted at NeurIPS 2026. CoAT (Continuous Audio Thinking) lets AI reason over non-verbal speech information such as emotion and intonation, improving 38 of 42 metrics across three audio AI models and lifting Qwen2.5-Omni's accuracy on IEMOCAP from about 55% to about 79%. GAPO (Geometric Anchor Preference Optimization) improves training stability on noisy data by down-weighting unstable samples; both will be presented in Sydney on December 10, and the company plans to apply them to its video-understanding AI.

Learn more

视频理解AI企业PYLER（代表吴在镐）旗下AI研究团队的两篇论文被NeurIPS 2026录用。CoAT（Continuous Audio Thinking）使AI在推理时利用语音中的情感、语调等非语言信息，在3个音频AI模型上42项指标中有38项得到提升，Qwen2.5-Omni在IEMOCAP上的准确率从约55%提高到约79%。GAPO（Geometric Anchor Preference Optimization）通过降低不稳定数据的学习权重，提高含错误数据时的训练稳定性；两项研究将于12月10日在悉尼发表，公司计划将其应用于自家的视频理解AI技术。

了解更多

動画理解AI企業PYLER（代表：オ・ジェホ）のAI研究チームによる論文2本が、NeurIPS 2026に採択された。CoAT（Continuous Audio Thinking）は音声に含まれる感情や抑揚などの非言語情報をAIの推論に反映する技術で、音声AIモデル3種で42指標中38指標が向上し、IEMOCAPではQwen2.5-Omniの精度が約55%から約79%に上昇した。GAPO（Geometric Anchor Preference Optimization）は不安定なデータの学習比重を下げ、誤りを含むデータでも学習の安定性を高める技術で、両研究は12月10日にシドニーで発表される予定であり、同社は自社の動画理解AI技術への適用を予定している。

詳しく見る

PYLER, entreprise d'IA de compréhension vidéo dirigée par Jaeho Oh, a vu deux articles de son équipe de recherche en IA acceptés à NeurIPS 2026. CoAT (Continuous Audio Thinking) permet à l'IA d'exploiter dans son raisonnement les informations non verbales de la voix, comme l'émotion et l'intonation : 38 des 42 indicateurs s'améliorent sur trois modèles audio, et la précision de Qwen2.5-Omni sur IEMOCAP passe d'environ 55 % à environ 79 %. GAPO (Geometric Anchor Preference Optimization) renforce la stabilité de l'entraînement face aux données erronées en réduisant le poids des données instables ; les deux travaux seront présentés à Sydney le 10 décembre, et l'entreprise prévoit de les appliquer à sa technologie d'IA de compréhension vidéo.