Jie Su 등 연구진이 개발한 MFH 알고리즘은 소프트웨어 검증 알고리즘을 자동으로 선택하는 혁신적인 방법입니다. 휴리스틱 기반의 다면적 접근과 코드 속성 그래프(CPG) 활용을 통해 91.47%의 높은 예측 정확도와 강력한 확장성을 달성했습니다.

중국과학원 연구진이 개발한 LIT는 시각적 지시 조정(VIT)의 문제점을 해결하여 다중 모달 거대 언어 모델의 성능을 향상시킨 혁신적인 기술입니다. 추가 데이터나 계산 비용 없이 성능을 크게 개선하여 다양한 분야에 활용될 가능성이 높습니다.

Lu Yiren 등 연구진이 개발한 Segment then Splat은 기존 2D 기반 3D 객체 분할의 한계를 극복하고, 가우시안 스플래팅 기반의 3D-인식 오픈 보카불러리 분할을 통해 정적 및 동적 장면 모두에서 효과적인 객체 분할을 달성하는 혁신적인 기법입니다.

알리바바의 AI 기반 e커머스 시스템은 '만들기 전에 팔기'라는 혁신적인 비즈니스 모델을 제시하며, 개인 맞춤형 AI 이미지 생성 기술 PerFusion을 통해 클릭률과 전환율을 13% 이상 향상시켰습니다. 이는 AI가 e커머스 산업에 가져올 혁신적인 변화를 보여주는 중요한 사례입니다.

본 논문은 인간-AI 공동 모험 관계를 위한 e-person 아키텍처와 프레임워크를 제안합니다. 불확실성 감소를 중심으로 한 통합적 AI 윤리 개발을 지향하며, 자유 에너지 원리를 기반으로 구체적인 구현 방안을 제시합니다.