중국과학원 자동화연구소 연구팀이 개발한 AirVista-II는 에이전트 기반 시스템을 통해 UAV의 동적 환경 인지 및 의사결정 능력을 향상시켰습니다. 제로샷 설정에서의 높은 성능은 실용성을 입증하며, 향후 다양한 분야에 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다.

본 연구는 의료 지식 발견의 어려움을 해결하기 위해 최소한의 감독만으로도 효과적인 지식 발견이 가능한 새로운 비지도 학습 기반 알고리즘을 제시합니다. 점진적 비지도 학습 접근 방식을 통해 잡음이 있는 데이터에서도 강건한 성능을 보이며, 데이터 효율적인 지식 발견 시스템 구축을 위한 중요한 발걸음을 내딛었습니다.

본 논문은 기존 최적화 알고리즘의 한계를 극복한 개선된 FOX 최적화 알고리즘(IFOX)을 제안합니다. IFOX는 적응적 탐색-활용 균형 메커니즘과 하이퍼파라미터 감소를 통해 51개의 벤치마크 함수에서 우수한 성능을 보였으며, 다양한 응용 분야에서의 활용 가능성을 높였습니다.

인간의 직관적 물리적 추론을 설명하는 새로운 이중 과정 모델(SHM)이 제시되었습니다. 구슬 쏟기 실험을 통해, 단순한 상황에서는 정신적 시뮬레이션, 복잡한 상황에서는 휴리스틱이 사용됨을 밝혔습니다. SHM은 다양한 상황에서 인간의 행동을 정확하게 예측하며, 인공지능 개발에도 시사하는 바가 큽니다.

Yu Hao 등 연구진은 다중 모달 기반 모델과 몸에 깃든 행동 사슬 추론을 활용하여 휴머노이드 로봇의 자율적 로코매니퓰레이션 기술을 개발했습니다. 실제 환경 실험을 통해 효과성을 입증하여, 인간과 로봇의 협업 시대를 앞당길 핵심 기술로 평가받고 있습니다.