# 파일러, NeurIPS 2026에 음성·학습 안정성 논문 2편 채택

> CoAT는 음성의 감정·억양을 추론에 활용하고, GAPO는 오류가 섞인 선호도 데이터의 영향을 줄이도록 설계됐다.

Oossa · 2026-10-21 · https://oossa.com/ko/neurips-2026-2

동영상 이해 AI 기업 파일러(PYLER)의 논문 2편이 NeurIPS 2026에 채택됐다. 회사는 두 연구를 12월 10일 발표할 예정이라고 밝혔다. CoAT는 감정과 억양 같은 음성 정보를 AI의 추론에 반영하는 기술이다. 파일러에 따르면 Qwen2.5-Omni의 IEMOCAP 정확도는 CoAT 적용 후 약 55%에서 약 79%로 올랐다.

GAPO는 사람 선호도 데이터에 오류나 불확실성이 있을 때 불안정한 데이터의 학습 비중을 낮춘다. 파일러는 모델 4종을 평가하고, 데이터 20%를 일부러 잘못 표시한 실험에서도 기존 강건성 기법보다 안정적이었다고 밝혔다. 두 기술은 연구 결과이며, 실제 제품 적용 시점이나 독립적인 검증 결과는 공개되지 않았다.

## 팩트

- CoAT의 Qwen2.5-Omni 정확도: IEMOCAP에서 약 55%에서 약 79%로 상승했다고 파일러가 보고했다.
- GAPO는 학습 데이터 20%를 의도적으로 잘못 표기한 실험에서 평가됐다.

## 왜 중요한가

영상 콘텐츠를 검수하는 파일러 고객에게 음성의 감정과 어조를 분석할 가능성이 생기지만, 실제 제품에서 정확도가 개선되는지는 아직 확인되지 않았다.

## 출처 및 참고 자료

1. [파일러, NeurIPS 2026에 AI 논문 2편 채택…음성 감정 인식·AI 학습 안정성 기술 개발](https://www.venturesquare.net/1121622/) – VentureSquare, 2026-10-20

최종 업데이트: 2026-10-21