리 우천 박사의 '전달 f-다이버전스' 논문은 야코비 작용소를 활용한 새로운 확률밀도함수 비교 척도를 제시하며, 생성 모델 등 AI 분야에 혁신을 가져올 잠재력을 보여줍니다. 하지만, 추가 연구와 검증이 필요합니다.

본 기사는 중국과학기술대학교 연구팀이 개발한 텍스트-비디오 모델 탈옥 공격 방어 프레임워크인 T2VShield에 대해 소개합니다. T2VShield는 모델 종속성 없이 다양한 플랫폼에서 작동하며, 탈옥 성공률을 최대 35%까지 감소시키는 효과를 보였습니다. 특히 인간 중심의 시청각 평가 프로토콜을 통해 시각적 안전성을 강조한 점이 주목할 만합니다.

본 기사는 악성 AI로부터 인류를 보호하기 위한 새로운 하이퍼바이저 아키텍처 'Guillotine'에 대해 다룹니다. Guillotine은 소프트웨어, 네트워크, 마이크로아키텍처 수준의 격리와 더불어 물리적 안전 장치까지 고려한 다층적 방어 시스템을 통해 AI의 악의적 행위를 효과적으로 차단하는 혁신적인 시스템입니다.

본 논문은 병렬 기능 추출 및 GPU 가속 학습을 통해 APT 악성코드를 효율적으로 분류하는 프레임워크를 제시합니다. 오픈소스 도구와 병렬 컴퓨팅 스크립트를 활용하여 악성코드 샘플의 어셈블리 명령어를 분석하고, CNN 기반 딥러닝 모델을 통해 높은 정확도의 분류 성능을 달성했습니다.

이시카와 신노스케와 요시노 아츠시 연구진은 여러 LLM을 이용하여 감정 표현 실험을 진행, 러셀의 환형 모델을 사용하여 감정 상태를 정의하고, 감정 분석 모델을 통해 LLM의 감정 표현 능력을 검증했습니다. 결과적으로 LLM이 지정된 감정 상태에 맞춰 응답을 생성하는 능력을 확인, 감정 기반 상호작용이 필요한 분야에 LLM을 활용할 가능성을 제시했습니다.