Seed1.5-VL은 비교적 작은 크기에도 불구하고 다양한 벤치마크에서 최고 성능을 기록하고, 에이전트 중심 작업과 추론 과제에서 뛰어난 성능을 보이는 혁신적인 비전-언어 모델입니다. 본 기술 보고서는 모델 개발 과정 전반에 대한 상세한 정보를 제공하여 향후 연구에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다.

본 기사는 Lakshit Arora 등 연구진의 XAI(설명 가능한 인공지능) 관련 논문을 바탕으로, 소프트웨어 개발 생명주기 전 단계에 걸친 XAI 적용의 중요성과 다양한 XAI 기술 활용 방안을 소개합니다. AI의 블랙박스 문제 해결을 위한 혁신적인 시도로, 더 안전하고 신뢰할 수 있는 소프트웨어 개발의 미래를 제시합니다.

TrumorGPT는 소셜 미디어 시대의 가짜 건강 정보 확산 문제를 해결하기 위해 개발된 혁신적인 AI 팩트체킹 시스템입니다. GraphRAG 기술을 통해 최신 의료 정보를 반영하여 정확성을 높였으며, 다양한 플랫폼에서 효과적으로 팩트체킹을 수행합니다.

본 논문은 기존의 블록 구조적 제한을 극복하여 비 블록 구조적 의사결정을 효과적으로 모델링하는 새로운 방법을 제시합니다. POWL 확장 및 선택 그래프 도입을 통해 실제 프로세스를 더욱 정확하게 반영하는 모델을 생성하며, 실험 결과를 통해 그 효율성을 검증했습니다.

중국과학원 자동화연구소 연구팀이 개발한 DialogueReason은 독백 방식 추론의 한계를 극복하기 위해 대화형 추론 패러다임을 제시합니다. 규칙 기반 강화학습을 통해 오픈소스 LLM을 대화형 추론 모델로 학습시켜 다양한 벤치마크에서 성능 향상을 달성하였으며, 추론 과정의 해석력 향상 및 다중 에이전트 시스템 발전에도 기여할 것으로 기대됩니다.