Salesforce AI Research가 개발한 ActionStudio는 에이전트 기반 액션 모델 학습의 어려움을 해결하는 경량 프레임워크입니다. 표준화된 데이터 형식, 다양한 학습 패러다임 지원, 강력한 전처리 및 검증 도구를 통해 효율성과 성능을 향상시켰으며, 오픈소스로 공개되어 연구 커뮤니티에 기여할 것으로 기대됩니다.

Francesca Pezzuti, Sean MacAvaney, Nicola Tonellotto 연구팀의 연구에 따르면, 대규모 언어 모델 순위 모방 방식의 크로스 인코더 미세 조정이 기존 대조 학습 방식과 비슷한 성능을 보이며, 수동 라벨링 데이터에 대한 의존도를 낮출 수 있음을 확인했습니다.

Frank J. Brooks와 Rucha Deshpande의 연구는 기존 의료 영상 합성 기술 평가의 한계를 극복하기 위해 Tversky Index를 활용한 새로운 평가 방법을 제시합니다. 실제 및 시뮬레이션 데이터를 통해 검증된 이 방법은 더욱 객관적이고 직관적인 평가를 가능하게 하여 의료 영상 합성 기술의 발전에 기여할 것으로 기대됩니다.

AI 기반 자동화된 렌즈 모델링 파이프라인 '돌핀'이 개발되어 천문학 연구의 효율성을 획기적으로 높일 전망입니다. '돌핀'은 신경망을 이용하여 강력한 렌즈 구성 요소를 인식하고 모델을 설정, lenstronomy 엔진으로 조정하는 등 전 과정을 자동화합니다. 이는 인간 연구자의 시간과 노력을 절감시키고, 더욱 광범위한 우주 연구를 가능하게 할 것으로 기대됩니다.

중국 연구진이 텍스트 데이터만을 사용하여 비전-언어 모델 학습에 필요한 데이터를 생성하는 Unicorn 프레임워크를 개발했습니다. 이는 기존의 고비용 이미지 데이터 수집 문제를 해결하고, VLM 학습의 효율성과 확장성을 크게 높일 수 있는 혁신적인 기술입니다.