망막에서 영감을 얻은 뉴로모픽 프레임워크를 통해 실시간, 에너지 효율적인 움직임 예측을 가능하게 하는 획기적인 연구 결과가 발표되었습니다. GlobalFoundries 22nm FDSOI 기술과 3D Cu-Cu 하이브리드 본딩을 활용하여 설계의 소형화와 성능 향상을 동시에 달성하였습니다. 이 기술은 에지 인텔리전스 분야에 혁신적인 발전을 가져올 것으로 기대됩니다.

Distill-C는 대규모 LLM을 활용하여 고품질 합성 데이터를 생성하고, 이를 통해 소규모 LLM의 성능을 향상시키는 NL2SQL 프레임워크입니다. 다양한 벤치마크에서 기존 모델 대비 36%의 정확도 향상을 달성하며, 실제 고객 데이터에서도 22.6%의 성능 개선을 보였습니다.

딥러닝 기반 자동 초점 및 실시간 세포 분할 기술을 활용한 EAP4EMSIG 시스템은 미세유체 단일 세포 분석의 속도와 정확성을 크게 향상시켜 미생물 세포 공장 연구에 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다.

소셜 미디어 데이터와 AI 기술을 결합한 혁신적인 재난 대응 시스템이 개발되어 재난 상황 정보의 효율적인 수집, 분석 및 전달을 가능하게 했습니다. BERT와 ChatGPT 등 최신 AI 기술을 활용하여 정확하고 맞춤화된 정보를 각 이해관계자에게 제공함으로써 더욱 안전하고 효율적인 재난 대응 체계 구축에 기여할 것으로 기대됩니다.

CrossWordBench는 낱말 퍼즐을 이용해 LLM과 LVLMs의 추론 능력을 평가하는 새로운 벤치마크입니다. 제어 가능한 퍼즐 생성 프레임워크와 다양한 평가 전략을 통해, AI 모델의 강점과 약점을 효과적으로 분석하고 향후 연구 방향을 제시합니다.