중국과학원, AI의 가장 어색한 약점인 사회적 지능 해결
Институт вычислительных технологий Китайской академии наук (Institute of Computing Technology, Chine
중국과학원의 'ZhiJing' 팀은 대규모 모델을 위한 사회적 마음의 완전한 기술 시스템을 출시했습니다. 여기에는 SoMBench 벤치마크, Zing 훈련 프레임워크, Actio 배포 아키텍처가 포함됩니다. SoMBench는 71개의 세부 작업에서 사회적 지능을 평가하고, Zing은 적응형 훈련을 통해 성능을 개선하며, Actio는 명시적 정신 상태 배포를 가능하게 합니다. 테스트에서 Zing-27B는 사회적 마음 벤치마크에서 GPT-5.5를 능가했습니다.
2026년 7월 24일, 중국과학원 컴퓨팅기술연구소 지능형 알고리즘 보안 중점연구실의 'ZhiJing' 팀은 공식적으로 ZhiJing 사회적 마인드(SoMBench)라는 대규모 모델 기술 시스템을 발표했습니다. 이 시스템에는 3개의 주요 차원, 17개의 세부 차원, 71개의 세분화된 작업에 걸쳐 3481개의 인스턴스를 포함하는 벤치마크인 SoMBench가 포함되어 있으며, 사회적 지능의 결함을 정확히 파악하도록 설계되었습니다. Zing은 FLARE 데이터 플라이휠, 2단계 훈련(일반화 후 특화), 그리고 OPD 온라인 증류(Online Distillation)를 특징으로 하는 훈련 시스템으로, 사회적 추론을 적응적으로 개선합니다. Actio는 PRISM, Starling Memory, SAGE 및 Gated RAG와 같은 구성 요소를 사용하여 명시적인 정신 상태 관리를 갖춘 배포 아키텍처입니다. 국제 벤치마크에서 Zing-27B는 평균 점수 79.80점을 기록하여 GPT-5.5의 78.44점을 능가했으며, Zing-32B는 76.32점으로 DeepSeek-V4-Pro의 75.90점을 약간 상회했습니다. Zing-8B 및 Zing-14B와 같은 소형 모델도 특히 고차원 신념 추론에서 유의미한 성능 향상을 보였습니다. 이 시스템은 사회적 지능을 측정 가능하고 훈련 가능한 엔지니어링 역량으로 만드는 것을 목표로 합니다.
출처: QbitAI 量子位 —
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