AI를 활용한 이중 스트레인지니스 초핵 연구의 획기적인 결과 발표. 기계 학습과 몬테카를로 시뮬레이션의 결합으로 핵 유제에서 이중 쌍극자 핵을 관측. 핵력과 중성자별 핵 구성 이해에 기여하는 중요한 발견. 이중 스트레인지니스 연구의 새로운 시대를 열었다는 의미를 가짐.

중국과학기술대학교 연구진이 개발한 MxMoE는 MoE 모델의 크기와 연산량 문제를 해결하는 혼합 정밀도 양자화 기법으로, 알고리즘 및 시스템 최적화를 통해 기존 방법 대비 월등한 성능 향상을 달성했습니다. 이는 거대 AI 모델의 실제 배포에 중요한 의미를 갖습니다.

본 기사는 HVAC 시스템의 에너지 효율과 사용자 편의성을 향상시키기 위한 인간 참여형 AI 프레임워크에 대한 연구를 소개합니다. 실시간 사용자 피드백과 전력 가격 변동을 고려하여 시스템 성능을 최적화하고, 시뮬레이션을 통해 비용 절감 효과와 사용자 만족도 향상을 확인했습니다.

본 기사는 광자 칩 기반의 차세대 AI 컴퓨팅 하드웨어가 거대 언어 모델(LLM)의 에너지 소비 및 성능 한계를 극복할 잠재력을 제시하는 최근 연구 결과를 소개합니다. 광자 신경망 아키텍처와 뉴로모픽 소자의 가능성, 그리고 메가급 LLM 모델 확장을 위한 핵심 기술 발전 및 난제들을 다루면서, 메모리 및 초대용량 데이터 저장 기술의 중요성을 강조합니다.

Yang Li, Zhi Chen, Steve Yang이 개발한 FlowHFT는 다양한 시장 상황에 적응 가능한 고주파 매매(HFT) 프레임워크입니다. 여러 전문가 모델로부터 전략을 학습하고 그리드 서치 미세 조정을 통해 최적의 성능을 달성하며, 실제 시장 테스트에서 기존 최고 성능 모델을 능가하는 결과를 보였습니다.