구글 딥마인드 연구팀이 AI 에이전트가 과거 탐색 기록을 재생해 새로운 검색 전략을 저비용으로 시험할 수 있게 하는 'Dream-RSI'를 공개했다. 기존 방식은 고정된 전략이라 같은 막다른 길을 반복하거나, 전략을 실시간으로 바꾸려면 값비싼 재계산이 필요했지만, Dream-RSI는 완료된 탐색 데이터를 재생해 모델이나 평가자를 다시 호출하지 않고도 수천 개의 대안 전략을 검증한다. 제미나이 3.1 프로와 3.7 플래시를 이용한 실험에서, 유전체학·금융에 쓰이는 통계 계산 프로그램 작성 과제의 경우 평균 실행시간이 3587밀리초에서 2931밀리초로 줄고 시도 횟수는 550회에서 317회로 감소했으며, 경쟁 시스템 심플TES(5만1200회 필요)보다 훨씬 적은 시도로 같은 성과를 냈다. GPU 커널 작업에서도 최대 2.43배 적은 시도로 동일 성능을, 같은 예산으로 최대 2.09배 높은 성능을 달성했다. 다만 후속 분석에서는 탐색 기록을 구체적 지시문으로 압축하는 방식이 탐색 범위를 지나치게 좁혀 오히려 성능을 떨어뜨렸다고 밝혔다.

• •구글 딥마인드, 과거 탐색 기록을 재생해 전략을 저비용 검증하는 'Dream-RSI' 공개
• •통계 계산 프로그램 과제에서 실행시간 3587→2931ms, 시도 횟수 550→317회로 감소
• •경쟁 시스템 심플테스(5만1200회 필요) 대비 훨씬 적은 시도로 동일 성과 달성
• •GPU 커널 작업에서 최대 2.43배 적은 시도로 동일 성능 또는 최대 2.09배 높은 성능 달성
• •탐색 기록을 구체적 지시문으로 압축하는 방식은 탐색 범위를 과도하게 좋혀 오히려 성능 저하