텐센트, 위챗 WeLM에 후훈련 연구원 합류

텐센트(Tencent) 혼원 후훈련 연구 인력이 위챗 WeLM 팀으로 이동하면서 위챗의 AI 에이전트 개발 흐름이 구체화되고 있다. 위챗은 대화형 챗봇을 넘어 앱 기능과 미니프로그램을 자연어로 호출하는 실행형 AI를 다루고 있다.

동차 비팅(动察 Beating)은 쉬찬(Can Xu) 텐센트 혼원 선임연구원이 최근 위챗 WeLM 팀으로 옮겨 대형언어모델 연구개발을 맡았다고 전했다. 쉬찬은 야오순위가 혼원 대형언어모델 연구개발을 맡기 전 혼원 LLM 후훈련의 한 방향을 담당한 인물로 소개됐다.

후훈련은 사전학습을 마친 대형언어모델을 지시 수행, 대화, 도구 사용 같은 실제 서비스 목적에 맞게 다듬는 단계다. 위챗이 AI를 앱 안의 기능 호출과 미니프로그램 조작으로 연결하려면 모델이 사용자의 의도를 이해하고 여러 단계를 처리하는 능력이 필요하다. 이번 인사 이동이 에이전트 연구와 맞물려 해석되는 이유다.

쉬찬은 마이크로소프트($MSFT) WizardLM 프로젝트와도 연결돼 있다. 마이크로소프트 리서치의 WizardLM 논문 페이지는 쉬찬을 저자 명단 첫머리에 올렸고, Evol-Instruct를 통해 기존 지시문을 더 복잡한 지시 데이터로 바꾸는 방식을 설명했다. 동차 비팅도 쉬찬이 합성 데이터, 지시 훈련, 대형언어모델 후훈련을 장기간 연구했다고 전했다.

위챗의 채용 공고도 같은 방향을 가리킨다. 공개 채용 정보에는 WeLM 팀이 추론 최적화와 에이전트 연구 인력을 모집하고, 범용 Long-Horizon LLM Agent 훈련 전략을 다루는 직무가 포함됐다. 긴 작업을 여러 단계로 나눠 수행하는 에이전트 역량을 모델 훈련 단계에서 다루겠다는 의미다.

제품 쪽 변화도 이어졌다. 위챗 개발자 공식 채널은 6월 8일 개발자 접속 지침에서 위챗 AI가 내부 테스트 단계에 있으며, 미니프로그램 개발자가 자동 모드와 개발 모드로 위챗 AI 생태에 접속할 수 있다고 밝혔다. 자동 모드는 플랫폼이 미니프로그램 소스와 화면을 분석해 AI가 조작할 수 있게 하는 방식이고, 개발 모드는 개발자가 별도 기능을 만들어 평가와 심사를 거친 뒤 AI가 호출하게 하는 방식이다.

위챗의 자체 AI 비서 샤오웨이도 소규모 테스트 단계에 들어갔다. 텐센트 고객센터는 샤오웨이가 문자나 음성 대화로 위챗의 기본 기능을 조작하고 미니프로그램을 호출할 수 있다고 설명했다. 공개된 내용상 샤오웨이는 별도 앱보다 위챗 내부 기능을 자연어로 연결하는 입구에 가깝다.

모델 연구도 병행되고 있다. 텐센트 위챗 AI팀이 공개한 Hidden Decoding 저장소에는 7월 7일 WeLM-HD4-80B와 WeLM-HD4-617B 결과가 추가됐다고 적혀 있다. 이 저장소는 같은 트랜스포머 골격을 유지하면서 토큰당 잠재 계산량을 늘리는 접근을 소개했다.

한국 독자가 볼 지점은 중국 대형 플랫폼이 AI를 별도 서비스가 아니라 기존 메신저와 미니프로그램 생태 안에 넣고 있다는 점이다. 본지는 앞서 중국 AI 기업이 기반 모델 경쟁에 머물지 않고 실행 계층으로 무게중심을 옮기는 흐름을 전했다. 현재 확인되는 범위는 위챗이 WeLM, 후훈련, 에이전트 훈련 전략을 함께 다루고 있다는 점까지다.

검증 출처: BlockBeats 원문, Microsoft Research WizardLM, Tencent Hidden Decoding GitHub, IT之家 위챗 AI 개발자 지침 보도, IT之家 샤오웨이 보도