Reece O'Mahoney, Wanming Yu, Ioannis Havoutis 연구팀의 새로운 경로 계획 기술은 생성 모델과 경로 이어붙이기 개선을 통해 기존 한계를 극복하고, 실제 로봇 실험에서 월등한 장애물 회피 능력을 증명했습니다. 이는 AI 기반 로봇 기술 발전에 중요한 이정표가 될 것으로 예상됩니다.

Wang 등(2025)의 연구는 대규모 언어 모델의 지속적 사전 훈련(CPT) 과정의 학습 역학을 심층 분석하여 CPT 손실 곡선의 이면 메커니즘을 밝히고, 분포 변화와 학습률 어닐링의 영향을 분리했습니다. 새롭게 도출된 CPT 스케일링 법칙은 훈련 단계와 학습률 일정에 따른 손실 예측을 가능하게 하여 CPT의 효율성 향상과 LLM 개발에 기여할 것으로 기대됩니다.

본 연구는 장문 맥락 처리 효율 향상을 위한 반복적 하위 2차 LLM 모델 연구를 통해, 고정 크기 순환 메모리의 한계를 극복하는 청크 기반 추론 절차를 제시하고, 놀라운 성능 향상 결과를 제시합니다. 이는 순환 모델의 장거리 의존성 활용에 대한 새로운 질문을 제기하며, 향후 LLM 개발에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

본 기사는 AI 기반 설득 기술의 긍정적 측면과 윤리적 위험을 모두 다루며, AI를 설득자, 설득 대상, 설득 평가자로서의 세 가지 관점에서 분석한 최신 연구 논문을 소개합니다. 연구는 AI 기반 설득 시스템의 안전성, 공정성, 효과성 향상을 위한 미래 연구 방향을 제시하며, AI 기술의 윤리적 책임과 사회적 영향에 대한 중요성을 강조합니다.

Sina Fazelpour와 Will Fleisher의 논문은 AI 개발 과정에서의 의견 불일치를 단순한 문제가 아닌, 윤리적·인식론적 위험을 야기할 수 있는 중요한 요소로 보고, 이를 해결하기 위한 규범적 프레임워크를 제시합니다. '관점의 동질화'라는 개념을 도입하여 다양한 관점의 억압으로 인한 위험을 강조하고, 의견 불일치의 긍정적 활용 방안을 제시함으로써 AI 개발의 새로운 패러다임을 제시합니다.