카네기멜론대학교 연구진이 LLM과 QD 최적화 기법을 결합하여 다양한 인간 유사 팀워크를 생성하는 알고리즘을 개발했습니다. 54명 참가자 대상 실험을 통해 알고리즘의 효과를 검증하여 AI 기반 협업 시스템 개발에 새로운 가능성을 제시했습니다.

CORTEX-AVD는 CARLA 시뮬레이터와 Scenic을 활용, 유전 알고리즘 기반의 극단적 상황(Corner Cases) 자동 생성 오픈소스 프레임워크입니다. 다중 요소 적합도 함수를 통해 고위험 사건 발생률을 높이고 시뮬레이션 효율을 개선하여 자율주행차 안전성 향상에 기여합니다.

V-CEM은 개념 기반 설명 가능한 AI 모델로, 변분 추론을 통해 기존 모델들의 한계를 극복하고 성능과 개입 가능성을 동시에 향상시켰습니다. 새로운 지표인 CRC를 활용하여 모델의 설명 가능성을 더욱 객관적으로 평가할 수 있게 되었습니다.

OLAF는 LLM을 활용하여 자연어로 생물정보학 분석을 가능하게 하는 혁신적인 오픈소스 플랫폼입니다. 사용자 친화적인 인터페이스와 재현 가능한 환경을 제공하며, 생물정보학 분야의 접근성을 높이고 연구의 효율성을 향상시킬 것으로 기대됩니다.

GREATERPROMPT는 다양한 LLM에 적용 가능한 통합 프롬프트 최적화 도구로, 사용자 맞춤 설정과 높은 성능을 제공하며, 오픈소스로 공개되어 접근성을 높였습니다.