스페인 SRC(espSRC)는 SKA Observatory의 방대한 데이터를 처리하면서 AI와 오픈 사이언스 기술을 활용하여 에너지 소비를 줄이고 연구의 재현성을 높이는 지속가능한 연구 환경 구축에 힘쓰고 있습니다. 이는 단순한 기술적 발전을 넘어, 책임감 있는 과학 연구의 새로운 표준을 제시하는 중요한 시도입니다.

Cao, Li, Fan, Zhu 연구팀은 불완전 발화 재작성(IUR) 모델의 한계를 극복하는 EO-IUR을 제시했습니다. 편집 작업 가이드와 발화 증강 전략을 통해 기존 최고 성능을 뛰어넘는 성능을 달성하였으며, GitHub를 통해 코드를 공개했습니다.

GreenIQ는 AI 기반 딥 서치 플랫폼으로, 탄소 시장 데이터 분석의 효율성과 정확성을 극대화하여 기존 방식 대비 99% 이상의 시간 및 비용 절감 효과를 제공합니다. 다양한 AI 에이전트와 16명의 도메인 전문가 AI 페르소나 기반 평가를 통해 그 우수성을 입증했습니다.

중국과학원 연구진이 개발한 HICom은 MLLM의 비디오 처리 비용을 줄이면서 성능을 향상시키는 혁신적인 비디오 압축 전략입니다. 지시어 기반 하이브리드 압축 방식과 HICom-248K 데이터셋을 통해 기존 SOTA 대비 성능 향상과 토큰 감소를 달성했습니다.

Sunqi Fan, Meng-Hao Guo, Shuojin Yang 연구팀이 개발한 AKeyS 알고리즘은 언어 에이전트를 활용하여 비디오 질의응답(VideoQA)의 효율성과 정확성을 크게 향상시켰습니다. EgoSchema 및 NExT-QA 데이터셋 실험 결과 기존 방법들을 능가하는 성능을 입증하였으며, 공개된 코드를 통해 더 많은 연구와 발전이 기대됩니다.