CityLens는 위성 및 거리 사진을 이용하여 도시의 사회경제 지표를 예측하는 대규모 언어-비전 모델(LLVM)의 성능을 평가하는 벤치마크 시스템입니다. 전 세계 17개 도시의 데이터를 활용하며, 11가지 예측 과제와 3가지 평가 방법을 통해 LLVM의 강점과 한계를 분석합니다. 코드와 데이터 세트는 공개되어 있으며, 더욱 효과적이고 실용적인 AI 기반 도시 분석 시스템 개발에 기여할 것으로 기대됩니다.

Ren Runtao, Jian Ma, Jianxi Luo 연구팀의 MQG-RFM은 LLM을 활용하여 지적재산권 검색의 정확도와 효율성을 크게 향상시킨 혁신적인 기술입니다. 중국 ScholarMate에서의 실제 적용 사례와 오픈소스 공개를 통해, 중소기업의 지적재산권 관리에 큰 도움을 줄 것으로 기대됩니다.

Muhammad Islam, Tao Huang, Euijoon Ahn, Usman Naseem 등이 발표한 논문은 텍스트와 움직임 데이터를 결합한 멀티모달 생성형 AI를 통해 텍스트만으로도 사실적인 인간의 움직임을 생성하는 기술을 제시합니다. 이 기술은 의료, 로봇공학, 게임, 애니메이션 등 다양한 분야에 혁신을 가져올 잠재력을 지니고 있습니다.

Ashutosh Gupta 등의 연구진이 개발한 AI 모니터링 시스템 'Clemont'는 실시간으로 AI 모델의 견고성과 개별적 공정성을 모니터링하여 신뢰성을 높입니다. FRNN 알고리즘 개선 및 BDD 기반 알고리즘, 병렬 처리 기술을 활용하여 효율성을 극대화하였으며, 다양한 벤치마크 테스트를 통해 성능을 검증했습니다.

본 연구는 AI와 유한요소법을 활용하여 소프트 핀레이 그리퍼의 설계를 최적화하는 혁신적인 방법을 제시합니다. 다중 목표 최적화 기법을 통해 섬세함과 강력함의 균형을 이루는 최적 설계를 도출하여, 다양한 작업에 적용 가능한 그리퍼 개발의 가능성을 열었습니다.