PAVE는 기존 비디오 거대 언어 모델의 한계를 극복하고 다양한 작업에 효율적으로 적용 가능하도록 설계된 혁신적인 프레임워크입니다. 경량 어댑터를 통해 최소한의 비용으로 최첨단 성능을 달성하며, 다양한 작업과 모델에 대한 뛰어난 일반화 능력을 보입니다.

Gemma 3은 다중 모달 기능, 다양한 언어 지원, 128K 토큰 이상의 긴 문맥 처리 능력을 갖춘 경량 오픈 모델로, 지역적/전역적 주의 레이어 비율 조정을 통한 효율적인 메모리 관리와 훈련 후 기술을 통해 기존 모델보다 뛰어난 성능을 달성했습니다. 모든 모델은 오픈 소스로 공개됩니다.

Yannic Talavera와 Bernd Ulmann의 연구 논문 'Brain Organoid Computing - an Overview'을 바탕으로, 뇌 오가노이드 컴퓨팅이 AI의 미래를 혁신적으로 바꿀 가능성을 조명하는 기사입니다. 기존 컴퓨팅의 한계를 극복하고, 고차원 문제 해결에 새로운 가능성을 제시하는 뇌 오가노이드 컴퓨팅의 특징과 장점, 그리고 미래 전망 및 과제를 다루고 있습니다.

Jorge Fandinno와 Yuliya Lierler의 연구는 술어의 인자와 맥락까지 고려한 논리 프로그램 분할 기법을 제시하여, 안정 모델 계산 성능 향상 및 프로그램 정확성 증명에 기여합니다. 실제 응용 프로그램의 적용 범위를 확장하여 AI 및 논리 프로그래밍 분야의 실용성을 높일 것으로 기대됩니다.

Xu Chuanzhi 등이 발표한 논문은 이벤트 카메라를 이용한 3D 재구축 기술의 현황과 미래를 조망하는 종합적인 연구입니다. 고시간 해상도와 고다이나믹 레인지 등 이벤트 카메라의 장점을 활용한 다양한 3D 재구축 기법과, NeRF 및 3D Gaussian splatting 등의 최신 기술 동향을 소개하고, 향후 연구 방향을 제시하여 이 분야의 발전에 크게 기여할 것으로 예상됩니다.