본 논문은 머신러닝 시스템 개발 과정에서 사용자 자율성 보장의 중요성을 강조하며, 실질적인 가이드라인을 제시합니다. 유럽의 규범적 출판물에서 언급된 자율성 개념을 실제 ML 시스템에 적용하여 윤리적인 AI 개발을 위한 중요한 이정표를 제시합니다.

Qingqing Zhao 등 15명의 연구진이 개발한 CoT-VLA는 시각적 사고 연쇄(CoT) 추론을 도입한 혁신적인 시각-언어-행동 모델로, 실제 조작 작업 및 시뮬레이션 벤치마크에서 기존 최고 성능 모델을 뛰어넘는 성능을 보였습니다. 미래 이미지 프레임 예측 및 행동 시퀀스 생성 능력을 통해 AI의 실세계 상호 작용 방식에 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다.

삼성의 CMM-H는 CXL 기술을 활용하여 DRAM의 한계를 극복하고, AI 등 데이터 집약적 애플리케이션에 적합한 고성능, 저비용, 지속적인 메모리 솔루션을 제공합니다. 최근 연구는 CMM-H의 성능을 종합적으로 분석하여 실제 활용 가능성을 검증하고 효율적인 사용법을 제시하였습니다.

본 기사는 파킨슨병 진단에 AI 기반 EEG 분석을 활용하는 연구에 대해 다룹니다. 특히, 약물 복용 상태가 AI 모델의 성능에 미치는 영향을 분석한 연구 결과를 중심으로, AI 모델 개발의 중요성과 향후 연구 방향을 제시합니다.

Hang Zhou 등 연구팀이 개발한 BOOTPLACE는 객체 배치 문제를 객체 탐지 문제로 접근하여 기존 방식의 한계를 극복한 혁신적인 이미지 합성 기술입니다. 부트스트래핑 기법과 다중 객체 감독을 통해 정확도와 일반화 성능을 크게 향상시켰으며, Cityscapes와 OPA 데이터셋에서 최고 성능을 기록했습니다.