AlphaZero-Edu는 모듈화된 아키텍처와 효율적인 학습 방식을 통해 누구나 AlphaZero 알고리즘을 접하고 활용할 수 있도록 만든 교육용 오픈소스 프로젝트입니다. 단일 GPU에서도 효과적으로 학습이 가능하며, 오목 게임에서 높은 승률을 기록했습니다. AI 연구의 대중화에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.

토마스 베버의 연구는 소프트웨어 개발자들이 AI 시스템 개발에 있어 설명 가능한 AI(XAI) 도구의 필요성을 절실히 느끼고 있지만, 현재의 XAI 시스템은 이러한 기대에 미치지 못한다는 점을 강조합니다. 고품질 AI 내장 소프트웨어 개발을 위해서는 개발자를 위한 효과적인 XAI 도구 및 지원 메커니즘의 개발이 시급합니다.

중국 연구진이 개발한 CircuitMind는 다중 에이전트 프레임워크와 집단 지성을 활용, LLM의 한계를 극복하고 인간 수준의 효율적인 회로 설계를 가능하게 했습니다. 특히 14B Phi-4 모델은 기존 최고 성능 모델들을 능가하며 오픈소스로 공개되어 학계 및 산업계의 협력을 기대하게 합니다.

폴리나 고르디엔코 등의 논문은 동적 합리성 개념을 도입, AI를 이용한 정치적 합의 도출에 새로운 가능성을 제시합니다. 순차적 학습을 통해 변화하는 정보에도 일관된 집단 신념을 유지하며, 베이지안 조건화와 공통 기반을 활용해 효율적인 합의 도출 과정을 제시합니다. 하지만 실제 적용을 위한 추가 연구가 필요합니다.

한, 게, 유, 류, 정 연구팀이 개발한 VM-BHINet은 단일 RGB 이미지를 통해 두 손의 상호 작용을 정확하게 이해하고 3D 모델을 재구성하는 획기적인 AI 기술입니다. 상태 공간 모델(SSM)을 활용하여 계산 효율을 높이고 정확도를 향상시켰으며, InterHand2.6M 데이터셋 실험에서 기존 최첨단 기술 대비 2~3%의 성능 향상을 기록했습니다. VR, AR, 로봇 공학 등 다양한 분야에서 혁신적인 발전을 가져올 것으로 기대됩니다.