Michael Bowling과 Esraa Elelimy의 논문 "Rethinking the Foundations for Continual Reinforcement Learning"은 기존 강화학습의 4가지 기본 개념(마르코프 결정 과정, 최적 정책, 기대 보상 합계, 에피소드 기반 환경)이 지속적 강화학습에는 부적합할 수 있다는 점을 지적하고, 지속적 학습 환경에 적합한 새로운 기반에 대한 연구 필요성을 제기합니다.

Di Xu의 연구는 AI 기반 의료 영상 재구성 기술이 방사선 치료의 효율성과 정확성을 크게 향상시킬 수 있음을 보여줍니다. AI를 통해 CT와 MRI 영상 재구성 속도가 빨라지고, 영상 질이 개선되며, DECT 다중 물질 분해 및 4D MRI 획득 속도 또한 향상될 것으로 기대됩니다. 이는 환자에게 더욱 정확하고 효율적인 방사선 치료를 제공하는 데 크게 기여할 것으로 예상됩니다.

MIT 링컨 연구소 연구팀이 개발한 LoRAX는 매개변수 효율적인 지속적 학습 알고리즘으로 합성 이미지의 기원을 효과적으로 추적합니다. 기존 방법의 한계를 극복하고 최첨단 성능을 달성한 LoRAX는 GitHub를 통해 공개되어, 미디어 무결성 확보에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.

본 기사는 기업 환경에서 대규모 언어 모델(LLM)을 효과적으로 활용하기 위한 새로운 아키텍처를 제시하는 연구에 대한 보고입니다. '스트림' 기반의 에이전트 및 데이터 조정을 통해 기업의 자체 모델과 데이터를 활용하는 복합 AI 시스템 구축 방안을 제시하고, HR 분야 활용 사례를 통해 그 실현 가능성을 보여줍니다.

아이들이 직접 디자인한 로봇 얼굴이 기존 로봇보다 훨씬 높은 사회적 지능(PSI)을 보였다는 연구 결과 발표. 사용자 중심 디자인의 중요성을 강조하며, 로봇과의 감성적인 상호작용에 대한 새로운 가능성을 제시.