추샹샹

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개요

추샹샹(初祥祥, Xiangxiang Chu)은 알리바바 AMAP의 Senior Director로, 내비게이션과 로컬 서비스 측 AIGC 솔루션을 책임지는 팀을 이끌고 있습니다. NAS(신경망 구조 탐색), 비전 트랜스포머 아키텍처, 인터랙티브 세계 모델에 걸쳐 50편 이상의 논문을 발표했으며, 1저자 논문만 20편이 넘습니다. 2023년 AMiner Top 100 AI Scholar에 선정되었고, 국내외 특허를 50건 이상 보유하고 있습니다.

FairNAS, Twins, CPVT 세 편이 PaperDigest 영향력 높은 논문 목록에 이름을 올렸으며, 이 업적은 아키텍처 연구자로서의 대표적인 성과로 자주 언급됩니다.

생애

추샹샹은 동남대학교(Southeast University)에서 전기공학 학사(2010)를, 칭화대학교(Tsinghua University)에서 전기공학 석사(2012)를 취득했습니다.

졸업 후 샤오미(Xiaomi)에서 연구 개발 업무를 맡으며 AI 분야에 본격적으로 진입했습니다(2017~2020). 이후 메이투안(Meituan)으로 이직해 AutoML 팀의 시니어 매니저를 역임했으며(2020~2024), 이 시기 FairNAS, Twins, CPVT 등 영향력 높은 논문들이 집중적으로 발표되었습니다.

2024년부터 알리바바 AMAP으로 이직해 Senior Director 직책을 맡고 있습니다. AMAP-ML 팀의 공개 GitHub 조직을 통해 다수의 오픈소스 연구 프로젝트를 배포하고 있습니다.

업적

추샹샹의 연구 이력은 크게 두 단계로 나뉩니다. 첫 번째 단계는 NAS와 비전 트랜스포머 아키텍처 연구입니다. FairNAS는 NAS 평가 과정에서의 공정성 문제를 다룬 논문으로 널리 인용되었습니다. Twins는 공간 어텐션을 재정의해 비전 트랜스포머의 효율성과 성능을 개선했으며, CPVT는 조건부 위치 인코딩(conditional positional encoding)을 도입해 기존 ViT의 한계를 보완했습니다.

두 번째 단계는 AMAP 합류 이후의 인터랙티브 세계 모델과 비디오 생성 연구입니다. DreamX-World 1.0(2026)에서는 DreamX Team의 핵심 기여자로, E-PRoPE 카메라 제어, Memory-Conditioned Scene Persistence, 자기회귀 증류, RL 후처리까지 포괄하는 풀스택 인터랙티브 세계 모델 설계를 이끌었습니다. 레이자첸, 주자슈와 함께 이 연구의 핵심 기여자로 참여했습니다.

2026년에는 ICLR 2026에 채택된 MathForge(수학적 추론을 위한 난이도 인식 GRPO)와 ACL 2026 Findings에 채택된 Thinking with Map(강화 학습 기반 지리 위치 추론 에이전트) 연구에도 참여했습니다.

여담

추샹샹의 개인 홈페이지(cxxgtxy.github.io)에는 그간의 연구 성과와 논문 목록이 정리되어 있습니다. 아키텍처 설계와 산업 응용 사이의 경계를 오가는 연구자로, 메이투안 시절 쌓은 AutoML 경험이 AMAP에서의 세계 모델 연구와 자연스럽게 연결됩니다.

AMAP-ML GitHub 조직은 S²-Guidance, VMBench, MACE-Dance, Omni-Effects, ImagerySearch 등 다양한 비디오 생성 및 평가 도구를 공개하고 있으며, 추샹샹은 이 흐름의 시니어 이름으로 자주 등장합니다. 연구 결과를 오픈소스로 적극 공개하는 팀 문화의 중심에 있습니다.

주요 논문