Induction Labs Photon-1, 한 번의 사전 학습으로 데스크톱을 시뮬레이션하고 체커를 두며 당구 물리까지 모델링

Induction Labs는 행동 라벨 없이 컴퓨터 사용 원본 비디오로 사전학습한 대형 MoE 모델 Photon-1을 공개한 뒤, 데스크톱 제어용으로 미세조정했다고 밝혔습니다.

이 모델은 imagination 모델 방식과 next-latent-token prediction을 활용해 비디오만으로 유용한 정책을 학습하도록 설계됐습니다.

회사 내부 벤치마크에서는 Gemini 3.1 Flash-Lite보다 더 나은 성능을 보였고, 학습 및 서빙 비용도 훨씬 낮았다고 합니다.

이 접근이 검증되면 고가의 행동 라벨 데이터 의존도를 줄여 컴퓨터-사용 에이전트를 더 저렴하게 만들 수 있습니다.