Sahil Rajesh Dhayalkar의 연구는 ReLU 신경망 분석에 혁신적인 'ReLU 전이 그래프(RTG)'를 도입, RTG의 기하학적 특성과 신경망의 표현력, 일반화 능력, 강건성 간의 밀접한 관계를 규명하고, RTG 분석 기반의 신경망 압축, 규제, 복잡도 제어 가능성을 제시합니다.

Sim4IA 2025 워크샵은 시뮬레이션을 활용한 정보 접근 연구의 중요성을 강조하며, 연구자와 실무자 간의 협력을 통해 IA 분야의 미래를 모색하고 향후 TREC/CLEF 캠페인을 계획하는 것을 목표로 합니다.

Cassandra Overney의 논문은 AI 기술이 시민 참여 프로세스를 개선할 수 있는 잠재력을 제시하면서, 동시에 AI의 위험성을 인지하고 인간-AI 협업을 통한 안전하고 효율적인 활용 방안을 제시합니다. 인간의 의사결정 권한을 유지하면서 AI의 효율성을 극대화하는 디자인 고려사항이 핵심입니다.

Yiming Zhang, Sitong Liu, Alex Cloninger 연구진이 개발한 OT Score는 기존 비지도 도메인 적응(UDA) 방법의 한계를 극복하는 혁신적인 신뢰도 지표입니다. Semi-Discrete Optimal Transport(SDOT)를 활용하여 계산 효율성과 이론적 타당성을 확보했으며, 저신뢰도 예측 제거를 통해 분류 정확도 향상을 이끌었습니다. 실험 결과는 OT Score가 기존 방법들을 능가하는 성능을 보임을 증명했습니다.

DesignFromX는 GenAI 기반의 소비자 중심 디자인 탐색 시스템으로, 이미지 기반의 피처 조합을 통해 소비자의 디자인 참여를 높이고 만족도를 향상시키는 효과를 보였습니다. 24명의 참가자 연구 결과를 통해 그 효과가 검증되었습니다.