덴마크 공과대학교 Jørgen Villadsen 교수가 개발한 MiniCalc 웹 앱은 최소 추론 계산과 Isabelle 증명 보조 시스템을 활용하여 1차 논리 교육의 효율성을 높였습니다. 이를 통해 학생들은 증명 과정을 직접 경험하고 즉각적인 피드백을 받으며 학습 효과를 극대화할 수 있습니다.

Chico Sundermann 등의 연구진은 Pseudo-Boolean d-DNNF 컴파일을 통해 기존 CNF 기반 특징 모델링의 한계를 극복하고, 더욱 효율적이고 표현력 있는 시스템 분석을 가능하게 하는 새로운 방법을 제시했습니다. 실험 결과는 제안된 방법의 우수성을 입증하며, AI 기반 시스템 설계 및 분석 분야에 큰 영향을 미칠 것으로 기대됩니다.

Özlem Tuğfe Demir과 Sinan Gezici의 연구는 비대각 재구성 지능형 표면(BD-RIS)을 활용하여 도청 위협 하에서도 매개변수 추정 성능을 크게 향상시키는 방법을 제시합니다. 피셔 정보 행렬을 이용한 성능 평가와 BD-RIS 응답 행렬 최적화 알고리즘을 통해 기존 대각 RIS 기반 시스템보다 우수한 성능을 달성함을 보여줍니다.

소음에 강한 준지도 학습 그래프 오토인코더 모델이 중첩된 의미 공동체 탐지에서 기존 최고 성능을 뛰어넘는 결과를 보였으며, 특히 잡음이 많은 환경에서도 안정적인 성능을 유지하는 것이 특징입니다. 그래프 멀티-헤드 어텐션과 모듈성 극대화를 통해 구조, 속성, 사전 정보를 효과적으로 통합하는 설계가 핵심입니다.

20억 매개변수의 거대 언어 모델 Gemma2에 대한 지속적 학습 실험에서 EWC(탄력적 가중치 통합) 기법의 효과가 입증되었습니다. 리투아니아어 데이터를 사용한 실험 결과, EWC는 기존 지식 손실 없이 새로운 언어 학습을 가능하게 할 뿐만 아니라, 새로운 작업 학습에도 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났습니다.