**맷 다이크(Matt Deitke)**는 미국 출신의 인공지능(AI) 연구원으로 메타 초지능 연구소 (MSL)에서 근무하고 있습니다. 그는 다중 모달 AI, 구현된 AI, 대규모 3D 데이터셋 분야에서의 연구로 잘 알려져 있으며, 몰모(Molmo), 오브자버스(Objaverse), 프로크THOR(ProcTHOR)와 같은 주목할 만한 프로젝트의 개발을 주도했습니다. ^{[1] [2]}

교육

다이크는 워싱턴 대학교에 재학하여 폴 G. 앨런 컴퓨터 과학 & 공학대학(Paul G. Allen School of Computer Science & Engineering)에서 학부 과정을 마쳤습니다. 이후 같은 대학교의 박사 과정에 진학하여 앨런 인공지능 연구소(Allen Institute for AI, AI2)와 협력하여 연구를 계속했습니다. 2024년 12월, 다이크는 새로운 회사를 공동 창립하기 위해 박사 과정을 수료 전에 중퇴한다고 발표했습니다. ^{[1] [2] [4]}

경력

다이크는 18세에 시애틀의 앨런 인공지능 연구소(AI2)에서 연구 과학자로 일하면서 동시에 대학 교육을 받으며 연구 경력을 시작했습니다. AI2에서 그의 연구는 강력하고 다중 모달 AI 시스템을 만드는 데 중점을 두었습니다. 재직 기간 동안 그는 널리 사용되는 공개 데이터셋과 모델을 만들어낸 여러 중요한 연구 프로젝트를 주도했습니다.

2024년 11월, 다이크는 인터넷 기반 소프트웨어를 작동하도록 설계된 자율적인 AI 에이전트를 구축하는 스타트업인 버셉트(Vercept)를 공동 창립했습니다. 이 회사는 구글 전 CEO인 에릭 슈미트를 포함한 투자자들로부터 1,650만 달러의 투자를 성공적으로 유치했습니다.

2025년 7월, 다이크는 AI 기능 향상에 중점을 둔 부서인 메타의 초지능 연구소 (MSL)에 합류했다고 발표했습니다. 그의 채용은 메타가 최고의 AI 연구원 팀을 구성하기 위한 광범위하고 주목받는 인재 영입 노력의 일환이었습니다.

메타 채용 및 보상

2025년 다이크의 메타 이직은 그의 보상 패키지의 가치 때문에 주요 언론의 주목을 받았습니다. 보도에 따르면 메타는 처음에 다이크에게 4년 동안 약 1억 2,500만 달러에 달하는 "저가" 패키지를 제안했지만 그는 거절했습니다. 메타 CEO 마크 저커버그와의 개인적인 만남 이후, 제안은 약 2억 5,000만 달러로 두 배가 되었고, 첫 해에 1억 달러가 지급될 가능성이 있다고 합니다. 이는 최근 기업 역사상 가장 큰 고용 패키지 중 하나로 여겨지며 엘리트 AI 인재 확보 경쟁의 강도를 반영합니다.

이 제안의 규모는 최고 AI 연구원의 가치에 대한 논평을 불러일으켰습니다. MIT 경제학자 데이비드 아우터는 "컴퓨터 과학자들이 프로 운동선수처럼 대우받을 때, 우리는 '덕후들의 복수'의 절정에 도달했습니다!"라고 말했습니다. 저커버그는 투자자들과의 수익 컨퍼런스 콜에서 회사의 전략을 설명하며 "우리는 엘리트이고 인재가 풍부한 팀을 구축하고 있습니다... 최고의 연구원 50명 또는 70명, 또는 그 이상을 확보하기 위해 정말 열심히 경쟁하고 필요한 모든 것을 하는 것이 합리적입니다."라고 덧붙였습니다. 그는 "최고이자 가장 재능 있는 사람들에게는 절대적인 프리미엄이 있습니다."라고 말했습니다. ^{[3] [6] [7]}

다이크는 특히 비전-언어 모델, 3D 데이터, 구현된 AI 분야에서 인공지능 분야의 여러 영향력 있는 프로젝트를 주도하거나 주요 기여자였습니다.

• 몰모(Molmo) 및 픽스모(PixMo): 처음부터 개발된 오픈소스 비전-언어 모델의 패밀리입니다. 이 프로젝트는 자세한 이미지 캡션, 질문과 답변 쌍, 2D 포인팅 데이터를 포함하는 새로운 데이터셋인 픽스모(PixMo)도 공개했습니다. 720억 개의 매개변수를 가진 몰모(Molmo) 모델은 학술 벤치마크에서 여러 독점 모델과 비교하거나 능가하는 성능을 보여주었습니다.
• 오브자버스(Objaverse): 대규모의 공개 3D 객체 데이터셋입니다. 초기 출시에는 80만 개 이상의 주석이 달린 3D 모델이 포함되어 있습니다. 생성 모델, 2D 인스턴스 분할, 개방형 어휘 객체 탐색 분야의 연구를 발전시키도록 설계되었습니다.
• 오브자버스-XL(Objaverse-XL): 1,000만 개 이상의 3D 객체를 포함하는 오브자버스(Objaverse) 데이터셋의 확장 버전입니다. 이 데이터셋은 이미지에서 3D로, 텍스트에서 3D로와 같은 3D 생성 작업을 위한 기반 모델인 제로123-XL(Zero123-XL)을 훈련하는 데 사용되었습니다.
• 프로크THOR(ProcTHOR): 절차적 생성을 사용하여 대규모, 다양하고 상호 작용적인 시뮬레이션된 3D 환경을 만드는 플랫폼입니다. 훈련 데이터의 다양성을 확장함으로써 프로크THOR(ProcTHOR)는 다양한 작업에서 구현된 AI 에이전트의 일반화 및 성능을 크게 향상시키는 것으로 나타났습니다.
• 폰2프로크(Phone2Proc): 스마트폰으로 촬영한 실제 공간의 짧은 비디오 스캔으로 의미적으로 일치하는 시뮬레이션된 훈련 환경을 생성하는 시스템입니다. 이러한 사용자 지정 생성 장면에서 객체 탐색 에이전트를 훈련하면 시뮬레이션에서 실제로의 전이 성능이 35%에서 71%로 향상되는 것으로 나타났습니다.
• 로보THOR(RoboTHOR): 개방형 시뮬레이션에서 실제로 구현된 AI 플랫폼입니다. 이 프로젝트에는 실제 아파트 레이아웃의 계산적으로 모델링된 디지털 트윈을 만드는 것이 포함되어 있어 연구자들은 시뮬레이션에서만 훈련된 에이전트가 물리적 로봇에 대한 기술을 얼마나 잘 전이할 수 있는지 연구할 수 있습니다.
• AI2-THOR: 다이크는 시각적 AI 연구를 위한 이 대화형 3D 시뮬레이션 프레임워크에 기여했습니다. 이 플랫폼은 에이전트가 탐색하고 객체와 상호 작용할 수 있는 사실적인 실내 장면을 제공하여 시각적 탐색 및 작업 완료와 같은 분야의 연구를 가능하게 합니다.

이러한 프로젝트는 주요 AI 컨퍼런스에서 발표되었으며 공개 과학과 AI 연구 발전에 대한 기여로 널리 인정받고 있습니다.

다이크는 그의 연구 공헌으로 여러 상을 수상했습니다.

• CVPR 2025 최우수 논문 가작: "몰모(Molmo) 및 픽스모(PixMo): 최첨단 비전-언어 모델을 위한 공개 가중치 및 공개 데이터" 논문으로 수상했습니다.
• NeurIPS 2022 우수 논문상: "프로크THOR(ProcTHOR): 절차적 생성을 사용한 대규모 구현 AI" 논문으로 수상했습니다. 이는 1만 건이 넘는 컨퍼런스 제출물 중 소수에게만 수여되는 AI 연구 커뮤니티의 중요한 영예입니다.
• CVPR 2023 우수 심사위원상: 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 컨퍼런스(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition)의 동료 심사 과정에 대한 기여로 인정받았습니다.

이러한 상 외에도 다이크는 2022년에 출판된 리처드 스젤리스키(Richard Szeliski)의 교과서 컴퓨터 비전: 알고리즘 및 응용의 두 번째 판에 기여했습니다. ^{[1] [2] [4] [5]}