구글이 2025년 연구 성과를 정리한 블로그 포스트를 올렸어요. 작년이 멀티모달 모델의 기반을 쌓은 해였다면, 올해는 AI가 사람과 함께 생각하고 행동하며 세상을 탐구하기 시작한 해라고 평가하고 있는데요.

AI 모델 분야에서는 Gemini 3 시리즈와 이미지 모델 Nano Banana, 비디오 모델 Veo 3.1, 오픈소스 Gemma 3를 주요 성과로 꼽았습니다. 과학 분야에서는 AlphaFold, AlphaGenome 등 자연과학 모델과 수학·프로그래밍 대회에서 금메달 수준 성적을 낸 모델도 소개했고요. 양자 컴퓨팅, 에너지 효율성, 기상 예측, 도시 계획 같은 실제 세계(real-world)에 도움이 되는 연구도 진행해 왔다고 합니다.

허깅페이스 Transformers가 2020년 v4 출시 이후 5년 만에 v5를 내놨습니다. 이번 버전에서는 특히 토크나이저(tokenizer)를 대폭 개선했는데요. 토크나이저는 자연어 텍스트를 모델이 처리할 수 있는 정수 시퀀스로 변환하는 역할을 해요.

기존 v4에서는 토크나이저 구조가 체크포인트 파일에 숨겨져 있어서 내부를 파악하기 어려웠는데, v5에서는 토크나이저 구조와 학습된 파라미터를 분리해서 구조를 쉽게 확인할 수 있게 됐어요. 또한 v4에서는 파이썬 기반 '느린' 토크나이저와 러스트 백엔드 '빠른' 토크나이저가 따로 있었는데, v5에서는 러스트 기반 빠른 토크나이저로 통합되면서 중복 코드가 제거됐습니다.