중국과학원 연구팀의 VLM 기반 객체 탐지 및 분할 평가 연구는 8가지 탐지 및 분할 시나리오에서 VLM의 성능을 분석하고, 미세 조정 전략의 영향과 향후 VLM 설계 방향을 제시했습니다. GitHub를 통해 공개된 데이터와 코드는 VLM 기술 발전에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.

중국과학원 자동화연구소 연구팀이 개발한 DwT는 MLLM을 활용, 훈련 없이 과학 다이어그램을 XML 코드로 변환하는 프레임워크입니다. Plot2XML 벤치마크를 통해 높은 정확도와 시각적 만족도를 검증, 과학 그래픽의 기계 이해 발전에 기여할 것으로 예상됩니다.

생체모방과 AI를 결합한 혁신적인 드론 기술이 개발되었습니다. 비행 다람쥐에서 영감을 얻은 접이식 날개와 강화학습 기반 제어 시스템을 통해 좁은 공간에서의 높은 기동성을 확보하였습니다. 하지만 향후 안정성 및 에너지 효율 개선을 위한 추가 연구가 필요합니다.

Pucheng Dang 박사 연구팀이 개발한 MigGPT는 거대 언어 모델(LLM)을 활용하여 Linux 커널 패치의 자동 마이그레이션 문제를 해결하는 혁신적인 프레임워크입니다. 실제 프로젝트 기반의 벤치마크 테스트에서 일반 LLM 대비 50.74% 향상된 72.59%의 완료율을 달성하여, LLM 기반 자동화 기술의 가능성을 보여주었습니다.

중국 연구진이 개발한 공병 질환 고려 전이 학습(CITL) 프레임워크는 fMRI를 이용한 신경 발달 장애 진단의 정확도를 크게 향상시켰습니다. 강화된 표상 생성 네트워크와 반지도 학습 및 전이 학습의 통합을 통해 자폐 스펙트럼 장애와 주의력 결핍 과잉 행동 장애 진단 정확도가 향상되었으며, 이는 AI 기반 의료 진단의 새로운 가능성을 보여줍니다.