구글 TabFM 공개, 학습 없이 표 데이터를 예측하는 파운데이션 모델의 등장
정형 데이터를 다루는 실무자라면 매번 반복되는 피처 엔지니어링과 하이퍼파라미터 튜닝에 지쳐본 경험이 있을 것이다. 구글 리서치는 2026년 6월 30일, 이 과정을 생략하고 곧바로 예측값을 뽑아내는 파운데이션 모델 TabFM 을 공개했다. 이번 포스팅에서는 TabFM의 작동 원리와 벤치마크 성적, 그리고 실무 통합 계획까지 살펴본다.
글
Figure AI F.03 로봇 200시간 자율 가동 — 25만 개 패키지 분류 성공
8시간짜리 시연이 일주일 마라톤으로 바뀌었습니다. Figure AI의 F.03 휴머노이드 로봇 세 대가 단 한 건의 하드웨어 결함 없이 총 249,560개의 패키지를 분류하며 200시간 자율 스트레스 테스트를 완주했습니다. 이번 포스팅에서는 테스트 경과, 인간과의 직접 대결 결과, 그리고 물류 자동화 시장에 던지는 시사점까지 정리합니다. 8시간 목표가 200시간으로 — 테스트 경과 테스트는 2026년 5월 13일 캘리포니아주 서니베일에서 라이브스트리밍으로 시작됐다. 세 대의 F.03 로봇이 Helix-02 신경망 시스템을 활용해 컨베이어 라인 위 소형 패키지를 바코드 인식, 파지, 스캔, 배치까지 완전 자율로 처리했다. 초기 목표는 단 8시간이었으나, 그 시간이 지나도 오류가 전혀 발생하지 않자 CEO 브렛 애드콕은 가동 중단을 미뤘다. 테스트가 24시간을 넘어서자 애드콕은 X(구 트위터)에 "원래 목표는 8시간 가동이었습니다. 어제 단 한 건의 오류도 발생하지 않아 계속 진행하기로 했습니다"라고 밝혔다. 이후 로봇들은 24시간 무중단 가동을 이어갔고, 정확히 200시간 후 테스트가 종료됐다. 패키지당 평균 처리 시간은 약 2.8초로, 인간 숙련 작업자에 근접한 수치를 기록했다. Figure AI F.03 휴머노이드 로봇 패키지 분류 200시간 테스트 인간 대 기계 — 결과는 192개 차이 테스트 진행 도중인 5월 17일, Figure AI는 별도의 '인간 대 기계' 대결 이벤트를 마련했다. F.03 로봇 한 대와 에이메(Aime)라는 이름의 대학생 인턴이 10시간 동안 택배 분류 경쟁을 벌인 것이다. 결과는 인간의 아슬아슬한 승리였다. 인간이 12,924개, 로봇이 12,732개를 분류해 192개 차이가 났으며, 평균 처리 속도 격차는 패키지당 0.04초(인간 2.79초, 로봇 2.83초)에 불과했다. 이 결과를 두고 애드콕 CEO는 "인간이 이기는 건 이번이 마지막일 것"이라고 선언했다. ...
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