대규모 언어 모델 기반 코드 생성 에이전트 CURA는 언어적 과정 감독(VPS)을 통해 기존 모델 대비 성능을 크게 향상시켰으며, 복잡한 소프트웨어 엔지니어링 문제 해결에 새로운 가능성을 제시했습니다.

이화여대 연구팀이 개발한 VeriSafe Agent(VSA)는 대규모 언어 모델 기반 모바일 GUI 에이전트의 안전성과 신뢰성을 높이는 혁신적인 형식적 검증 시스템입니다. 자동 형식화 기술을 통해 사용자 의도와 에이전트 행동의 일치 여부를 정확하게 검증하여 오류를 방지하고 작업 완료율을 크게 향상시킵니다.

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 네트워크 공격 탐지 시스템에 대한 새로운 구조와 사례 연구를 제시합니다. LLM의 세 가지 역할(분류기, 인코더, 예측기)을 중심으로 모델링 패러다임, 기회, 과제를 분석하고, DDoS 공격 탐지 사례 연구를 통해 기존 시스템 대비 약 35%의 성능 향상을 보여주었습니다. 이는 LLM이 네트워크 보안 분야에 혁신적인 변화를 가져올 가능성을 시사합니다.

캘빈 바오 등 연구팀은 학문 분야 간 전문 용어 장벽을 극복하기 위해, 비지도 학습 기반의 다국어 단어 임베딩 정렬 기법을 활용한 혁신적인 번역 지원 시스템을 개발했습니다. 도메인 특화 임베딩 기반의 시제 검색 엔진을 통해 학문 간 개념적 연결을 지원하며, 학제 간 연구의 새로운 가능성을 제시합니다.

Pan Zhenyu와 Liu Han 연구팀이 개발한 MetaSpatial은 강화학습 기반의 3D 공간 추론 프레임워크로, VLMs의 한계를 극복하여 현실적이고 일관성 있는 3D 장면 생성을 가능하게 합니다. 물리적 제약 조건과 렌더링된 이미지 평가를 통합한 메타스페이셜은 메타버스, AR/VR, 디지털 트윈 등 다양한 분야에 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다.