Ooha Lakkadi Reddy의 연구는 딥러닝 기술을 활용, 인더스 문자와 티베트-이 코리도르 문자 간의 놀라운 시각적 유사성을 밝혀냈습니다. 이는 고대 문명 간의 예상치 못한 연결고리를 제시하며, 기존 역사적 해석에 대한 새로운 시각을 제공합니다.

Hedong Yan 박사의 연구는 AI 모델 평가의 효율성을 획기적으로 높이는 새로운 계산 이론을 제시했습니다. 평가 모델을 통해 오류를 최대 99%까지 줄이고, 평가 시간을 3~7자릿수 단축하는 놀라운 성과를 거두었습니다. 이는 AI 기술 발전에 중요한 기여를 할 것으로 기대됩니다.

Fei Tang 등 15명의 연구진이 발표한 논문 "A Survey on (M)LLM-Based GUI Agents"는 LLM 기반 GUI 에이전트의 4가지 핵심 구성 요소와 기술적 과제, 그리고 미래 연구 방향을 제시하며, 이 기술이 인간-컴퓨터 상호작용에 미칠 혁신적인 영향을 강조합니다.

스웨덴 룬드 대학교 연구팀은 모바일 로봇의 자율 탐색에서 기존의 정보 이득 극대화 방식의 한계를 극복하는 새로운 '거리 우선' 전략을 제시했습니다. 시뮬레이션 결과, 이 전략은 총 경로 길이를 상당히 단축시키는 것으로 나타나, 품질 제약 탐색 분야의 패러다임 전환을 가져올 가능성을 제시했습니다.

AI 기반 골격 분석을 통해 재활 운동 중 발생하는 오류를 정확하게 분류하고 환자에게 맞춤형 피드백을 제공하는 새로운 알고리즘이 개발되었습니다. Transformer 기반 모델을 활용하여 기존 기술보다 높은 정확도를 달성하였으며, 각 운동에서 관절의 중요도를 분석하여 보다 효과적인 피드백을 제공하는 방안을 제시했습니다.