Joss Moorkens, Andy Way, Séamus Lankford의 연구는 기계 번역(MT)의 환경적 영향(탄소 배출), 사회적 영향(번역가 일자리, 윤리적 문제), 그리고 위기 상황에서의 긍정적 활용 가능성을 심도 있게 논의하며, 지속 가능하고 윤리적인 MT 기술 개발의 중요성을 강조합니다.

Caspar Meijer 등 연구진이 개발한 TS-Inverse는 시계열 예측 모델에 대한 새로운 기울기 역전 공격 기법으로, 기존 방법보다 최대 10배 향상된 성능을 보였습니다. 이는 분산 학습 환경에서의 시계열 데이터 보안에 대한 심각한 위협을 제기하며, 보안 강화 연구의 필요성을 강조합니다.

Song 외 (2025)의 연구에서 제시된 DEMENTIA-PLAN은 다중 지식 그래프와 자기 반성 계획 에이전트를 활용하여 치매 환자의 기억 상실과 감정 불안정을 해결하는 혁신적인 AI 기반 프레임워크입니다. 일상 루틴과 삶의 기억을 통합하여 개인 맞춤형 지원을 제공하고, AI의 지속적인 학습과 발전을 통해 더욱 효과적인 치매 케어 시스템 구축에 기여할 것으로 기대됩니다.

LATTE-MV는 단안 비디오를 이용한 3D 재구성과 불확실성 인식 제어기를 결합하여 탁구 경기에서 상대의 행동을 예측하는 AI 시스템입니다. 시뮬레이션 결과, 성공적인 공 반환율을 9% 향상시켰으며, AI 기반 예측 기술의 스포츠 분야 적용 가능성을 보여줍니다.

인도 연구진이 개발한 PGBD는 생성 AI 시대의 다양한 백도어 공격에 효과적으로 대응하는 새로운 방어 기술입니다. 활성화 공간의 기하학적 변위를 이용한 독창적인 접근 방식으로, 기존 방어 기법이 해결하지 못했던 의미론적 트리거에도 효과적이며, 향후 AI 보안 강화에 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.