Seaweed-7B는 제한된 자원으로 뛰어난 성능을 보이는 비용 효율적인 70억 매개변수 비디오 생성 모델입니다. 다양한 하위 애플리케이션에 적용 가능하며, AI 기술의 대중화에 기여할 것으로 기대됩니다.

Genius는 외부 감독 없이 LLM의 추론 능력을 향상시키는 순수 비지도 자기 학습 프레임워크입니다. 단계적 예측 재샘플링 전략과 ACO 손실 함수를 통해 최적의 응답 순서를 찾고 추정 불일치를 완화합니다. 이는 LLM 추론 확장 법칙에 대한 새로운 패러다임을 제시합니다.

Nomisha Kurian의 연구는 디즈니 애니메이션의 디자인 원칙을 분석하여 아동 친화적인 AI 인터페이스 디자인을 위한 6가지 핵심 원칙을 제시했습니다. 피아제의 인지 발달 이론을 바탕으로, 감성적 표현, 시각적 명료성, 음악적 요소 등을 활용하여 아동의 인지 발달 단계에 맞춘 직관적인 인터페이스를 구축하는 방법을 제시하며, AI 디자인의 새로운 패러다임을 제시합니다.

Huaxi 연구진의 논문은 LLM과 TCA를 결합하여 소프트웨어 제품 라인의 사용자 스토리 생성을 자동화하고, 변동성을 고려한 체계적인 요구사항 관리를 가능하게 하는 혁신적인 방법론을 제시합니다. 이는 소프트웨어 개발의 효율성과 생산성 향상에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.

AI 기반 도면 검색 시스템 개발을 통해 AEC 산업의 도면 정보 추출 시간을 획기적으로 단축하고, 효율성을 높이는 혁신적인 연구 결과가 발표되었습니다. 경량 CNN과 GPT-4를 결합한 새로운 파이프라인은 복잡한 과거 도면에서도 높은 정확도를 보였으며, 실제 프로젝트 적용을 통해 시간 절약 효과를 검증했습니다.