BoTTA는 모바일 및 에지 기기의 제약 조건을 고려한 Test-Time Adaptation (TTA) 벤치마크로, 제한된 데이터, 범주 노출, 분포 변화 등 현실적인 문제를 평가하여 실제 환경에서의 TTA 알고리즘 성능 향상에 기여합니다.

GeoUni는 기하학 문제 해결, 도형 생성, 문제 생성을 통합한 혁신적인 모델로, 15억 개의 매개변수만으로 6710억 개 매개변수 모델과 유사한 성능을 보이며, 정확한 도형 생성 및 특정 지식 기반 문제 생성 능력으로 교육 및 학습 분야에 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다.

홍콩과기대 연구진은 VLM을 활용한 GUI 에이전트의 데이터 효율적인 학습 방법을 제시, 다양한 중간 학습 과제를 통해 상호 모달 일반화를 달성하고, 기존 가정과 달리 GUI 인식 데이터의 효과가 제한적임을 밝혔습니다. 최적의 중간 학습 과제 조합을 통해 WebArena와 AndroidWorld에서 각각 8.0%, 12.2%의 성능 향상을 달성, 코드와 데이터 공개를 통해 학계와 산업계에 기여할 것으로 기대됩니다.

본 기사는 Andreas Happe와 Jürgen Cito의 연구 논문을 바탕으로 LLM 기반 공격 시스템 평가의 현황과 과제, 그리고 향후 연구 방향을 제시합니다. 실제 침투 테스트와 CTF 간의 차이점을 강조하며, 보다 현실적인 평가를 위한 테스트베드 개선, 지표 개발, 질적 분석의 중요성을 역설합니다.

자원 제약 에지 컴퓨팅 환경에서 데이터 신뢰성과 효율적인 분산 처리를 위한 혁신적인 경량 분산 클러스터링 알고리즘이 개발되었습니다. 추가적 비밀 공유와 안전한 다자간 연산 기술을 활용하여 데이터 정확성과 보안을 보장하며, 자율 주행, 스마트 팩토리 등 다양한 분야에 적용될 것으로 기대됩니다.