Peng, Li, Li 연구팀은 스마트 계약의 전 생애주기(배포, 실행, 업그레이드, 파기)에 걸친 보안 취약점을 최초로 경험적으로 분석한 연구 결과를 발표했습니다. 7가지 특징 분석과 5가지 머신러닝 모델을 통해 각 단계별 취약한 계약의 특징을 정확히 식별하고, 취약 계약의 고유한 트랜잭션 특징과 자아 네트워크 속성을 밝혀냄으로써 스마트 계약 보안에 대한 새로운 패러다임을 제시했습니다.

Egon Peršak과 Miguel F. Anjos의 연구는 의사결정의 질적 향상에 초점을 맞춘 새로운 데이터 획득 모델 OPO를 제시합니다. 차별화 가능한 최적화 기법을 활용하여 드론 경로 계획 문제에 적용, 무작위 검색보다 우수한 성능을 보였습니다. 이는 AI가 현실 세계 문제 해결에 기여할 가능성을 보여주는 중요한 연구입니다.

본 기사는 입력 분산에 따라 동적으로 조정되는 새로운 활성화 함수 VeLU에 대한 소개입니다. 기존 활성화 함수의 한계를 극복하고 다양한 모델과 벤치마크에서 우수한 성능을 검증한 VeLU는 딥러닝 분야의 혁신을 이끌 기술로 평가받고 있으며, GitHub 공개를 통해 연구 확산에 기여할 것으로 예상됩니다.

본 기사는 자연어 지도를 활용한 강화학습(RL)의 혁신적인 연구 결과를 소개합니다. Zhang 등 10명의 연구진이 개발한 텍스트-결정 에이전트(T2DA)는 자연어 명령을 통해 제로샷 일반화를 달성하고, 기존 RL 시스템의 한계를 극복하는 뛰어난 성능을 보여주었습니다. 이는 AI 에이전트의 자연어 이해 및 복잡한 작업 수행 능력 향상에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.

본 기사는 생성형 AI의 급증하는 수요를 충족하기 위해 개발된 테라비트급 뉴로모픽 광학 프로세서에 대한 연구 결과를 소개합니다. 기존 DSP 방식의 한계를 극복하고 지연 시간과 에너지 소비를 획기적으로 줄인 이 기술은 차세대 AI 인프라 구축에 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.