본 기사는 생성형 AI의 두 번째 시대(Act II)를 소개하며, 테스트 시간 확장 기술을 통해 AI가 지식 검색 시스템에서 사고 구성 엔진으로 발전하고 있음을 강조합니다. Xia Shijie 등의 연구 논문을 바탕으로 인지 공학의 중요성을 설명하고, GitHub 저장소를 통해 제공되는 자료를 활용하여 AI 발전에 대한 이해를 높입니다.

딥러닝 기술을 활용한 알고리즘 트레이딩 연구는 금융 시장의 예측 정확도와 효율성을 크게 높일 수 있는 잠재력을 지닙니다. 본 연구는 다양한 금융 데이터를 통합 분석하고, 특히 호가잔 데이터를 혁신적으로 처리하는 방법을 제시함으로써 고주파 트레이딩 알고리즘에서 최첨단 성능을 달성했습니다.

LangCoop은 자연어 기반의 협업 자율주행 시스템으로, M³CoT와 LangPack 기술을 통해 통신 대역폭을 획기적으로 줄이면서도 높은 주행 성능을 유지합니다. CARLA 시뮬레이션 결과를 통해 그 효과가 입증되었습니다.

15명의 연구진이 개발한 AI 시스템 MOFGen은 거대 언어 모델, 확산 모델, 양자 역학 에이전트 등의 협업을 통해 수십만 개의 새로운 MOF 구조를 생성하고, 실제 5개의 MOF를 성공적으로 합성하며 AI 기반 신소재 발견의 가능성을 입증했습니다.

Jennifer Hu, Michael A. Lepori, Michael Franke 연구팀은 Transformer 모델의 계층별 처리 과정(layer-time dynamics)이 인간의 실시간 정보 처리 과정을 예측하는 데 중요한 역할을 한다는 것을 5개의 연구를 통해 밝혔습니다. 이는 AI 모델이 인간 인지 과정을 이해하는 데 활용될 수 있는 새로운 가능성을 제시합니다.