거대 언어 모델(LLM)과 600,000건 이상의 과학적 리뷰 데이터를 활용한 과학적 아이디어 생성 시스템 'Spark'가 개발되었습니다. 이 시스템은 계산적 창의성 원칙에 기반하여 아이디어 생성 및 평가를 수행하며, 훈련 데이터셋 공개를 통해 연구 협력을 촉진합니다.

SmartAuditFlow는 동적 계획-실행 프레임워크를 통해 스마트 계약 보안 감사의 정확도와 효율성을 획기적으로 향상시킨 혁신적인 기술입니다. LLM의 한계를 극복하고, 외부 지식 소스와의 통합을 통해 높은 정확도와 적응력을 자랑합니다.

본 연구는 AI 기반 합성 PTSD 치료 대화의 현실성을 평가하여, 합성 데이터의 가능성과 한계를 동시에 제시했습니다. 실제 대화와의 비교 분석을 통해, 구조적 유사성은 높지만 임상적 충실도 측면에서는 개선이 필요함을 밝혔으며, 향후 연구 방향을 제시했습니다.

대규모 언어 모델(LLM)과 지식 그래프를 활용한 알츠하이머병 연구에서 환자 ID 매칭 없이 다양한 모달리티 데이터 통합 및 새로운 병리 기전 규명에 성공. 이는 알츠하이머병 연구의 패러다임을 바꿀 잠재력을 가지고 있습니다.

LinkedIn의 새로운 데이터 기반 어트리뷰션 모델 'LiDDA'는 트랜스포머 기반의 통합 접근 방식을 통해 회원 수준, 집계 수준 데이터, 외부 요소를 고려하며, LinkedIn에서의 성공적인 구현을 통해 마케팅 효율성 향상에 기여합니다. 본 논문은 LiDDA의 구체적인 구현 방식과 성공 사례를 제시하며, 마케팅 및 광고 기술 분야에 폭넓게 적용 가능한 통찰력을 제공합니다.