본 기사는 대규모 언어 모델의 테스트 시간 확장(TTS)에 대한 최초의 종합적인 조사 연구를 소개합니다. '무엇, 어떻게, 어디서, 얼마나 잘'이라는 4가지 핵심 질문을 중심으로 TTS 연구를 분석하고, 향후 연구 방향을 제시하며 AI 기술 발전에 대한 기대를 높입니다.

카림 라두안 등 연구팀이 개발한 MB-ORES는 원격 감지 영상 분석에서 객체 검출과 시각적 근거 확인을 통합한 혁신적인 프레임워크로, 최첨단 성능과 GitHub 공개를 통한 접근성을 제공합니다.

본 기사는 지중해 지역의 폭우 예측 정확도를 향상시키기 위해 관측 데이터와 수치예보 모델 데이터를 결합한 신경망 모델을 개발한 연구에 대한 내용을 담고 있습니다. 해당 연구는 하이브리드 모델이 단기 및 장기 예측 모두에서 우수한 성능을 보이며, 특히 희귀 폭우 사건 예측에 효과적임을 밝혔습니다. 이 연구는 지중해 지역의 기후 변화 대응 및 재해 예방에 중요한 시사점을 제공합니다.

최근 연구에서 AI 모델이 3세 어린이 수준의 Theory of Mind (ToM) 테스트를 통과하여, AI의 인지 능력 발전에 대한 새로운 가능성과 윤리적, 사회적 함의에 대한 논의를 제기했습니다.

이승준, 김희 교수 연구팀이 개발한 DiET-GS는 이벤트 기반 카메라와 확산 사전을 활용하여 모션 블러 문제를 해결하는 혁신적인 3D 모델링 기술입니다. 합성 및 실제 데이터에서 우수한 성능을 입증하며, 다양한 분야에 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다.