중국 연구진이 개발한 1350억 매개변수의 밀집형 초거대 언어 모델 'Pangu Ultra'는 Ascend NPU를 활용한 효율적인 학습 시스템과 depth-scaled sandwich normalization 기법을 통해 기존 모델들을 능가하는 성능을 달성했습니다. 향후 상용화를 통해 AI 분야에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

독일 선거를 중심으로 한 온라인 정치 담론에 대한 에이전트 기반 시뮬레이션 연구는, AI 모델을 활용하여 과거 대화 기록, 사용자 동기, 자원 제약 등을 고려함으로써, 사회 미디어 사용자 참여의 복잡성을 실제적으로 반영하고 미래 예측 및 정책 수립에 중요한 통찰을 제공합니다.

LLM 에이전트의 한계 극복을 위해 Case-Based Reasoning (CBR)을 통합하는 연구가 진행되었으며, CBR을 통해 LLM 에이전트의 지식 활용, 유연성, 책임 있는 의사결정 능력 향상이 가능하다는 것을 수학적 모델링과 비교 분석을 통해 제시했습니다.

DPImageBench는 차별적 프라이버시(DP) 이미지 합성 분야의 통합 벤치마크로, 기존 연구의 부족한 점을 보완하고 새로운 연구 방향을 제시합니다. 11가지 방법론, 9개 데이터 세트, 7개 평가 지표를 활용하여 엄격한 평가를 수행, 사전 훈련 데이터와 노이즈 추가 전략의 중요성을 밝히는 등 혁신적인 결과를 도출했습니다.

Sixu Li 등 연구팀이 GPU 레이스터라이저를 개선하여 3D Gaussian Splatting (3DGS) 알고리즘의 처리 속도를 23배, 에너지 효율을 24배 향상시키는 기술을 개발했습니다. 이는 실시간 3D 렌더링을 가능하게 하여 게임, AR, VR 등 다양한 분야에 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다.