GRANITE는 악성 노드의 공격에도 강인한 분산 학습 프레임워크로, HaPS와 APT라는 두 가지 핵심 구성 요소를 통해 최대 30%의 악성 노드 존재 하에서도 학습 수렴을 유지하며 학습 속도를 향상시킵니다. 기존 이론보다 최대 9배 더 희소한 그래프에서도 효과적이며, 분산 시스템 보안 및 머신러닝 분야에 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다.

본 연구는 기후변화로 인한 극심한 강우에 대응하기 위해 머신러닝 기반의 도시 하수 시스템 예측 모델을 제시하고, 그 예측 성능, 복잡도, 강건성을 평가함으로써 지속가능한 도시 하수 관리에 기여하는 내용을 담고 있습니다.

중국과학원 연구진이 개발한 HMI 시스템은 계층적 지식 관리를 통해 단일 GPU에서 최대 10,000개의 초거대 언어 모델을 효율적으로 운영할 수 있음을 보여주는 획기적인 연구 결과입니다. 계층적 PLM 구축, 효율적인 지식 관리, 시스템 최적화를 통해 메모리 사용량 감소와 성능 향상을 동시에 달성했습니다.

NVIDIA 연구진이 개발한 FRAG는 긴 비디오와 문서 이해를 위한 혁신적인 AI 모델입니다. 기존 LMM을 활용하여 핵심 프레임만 선택적으로 처리함으로써 연산 비용을 줄이고, MLVU, Video-MME, MP-DocVQA 데이터셋에서 최첨단 성능을 달성했습니다. 오픈소스로 공개되어 다양한 분야에 활용될 것으로 기대됩니다.

본 연구는 소스 코드 주석을 분석하여 소프트웨어 노화 부채(Aging Debt)를 탐지하고 분류하는 새로운 방법론을 제시합니다. 9,000개 이상의 오픈소스 저장소 분석 결과, 21% 이상에서 노화 부채 징후가 발견되어 소프트웨어 유지보수의 중요성을 강조합니다.