날다람쥐 드론은 접이식 날개와 TWCC, paRNN 기술을 활용, 기존 드론 대비 13.1% 향상된 추적 성능을 달성했습니다. 생체모방 기술의 성공적인 적용 사례입니다.

동, 루, 양 연구팀은 LLM을 CFD 시뮬레이션에 특화하여 자연어로 시뮬레이션을 제어하는 기술을 개발했습니다. 다중 에이전트 프레임워크를 통해 높은 정확도와 효율성을 달성하여, LLM 기반 엔지니어링 자동화의 새로운 가능성을 제시했습니다.

Zhixuan Pan, Shaowen Wang, Jian Li 세 연구원은 압축 이론을 활용하여 LLM의 작동 원리를 규명하는 연구를 발표했습니다. Kolmogorov 복잡도와 Shannon 정보 이론을 기반으로, Syntax-Knowledge 모델을 제시하여 LLM의 지식 습득, 확장 법칙, 환각 현상 등을 설명하고 실험적으로 검증했습니다. 이 연구는 LLM의 발전에 중요한 시사점을 제공합니다.

중국 과학원 연구팀이 개발한 BROS 시스템은 실시간 및 최선형 요청을 효율적으로 처리하는 혁신적인 LLM 서빙 시스템으로, 지연 시간 단축 및 서비스 수준 목표 달성률 향상에 큰 효과를 보입니다.

카이스트 연구팀이 개발한 TextSplat은 텍스트 기반 안내를 통해 의미론적 이해를 높인 최초의 텍스트 기반 Generalizable Gaussian Splatting 프레임워크입니다. 세 개의 병렬 모듈을 통해 심도, 의미, 다중 뷰 정보를 추출하고 통합하여 고충실도 3D 재구성을 달성하며, 향후 공개될 코드를 통해 재현성과 확장성을 확보할 예정입니다.