Xiaoyu Xu 등 연구팀이 개발한 OBLIVIATE는 대규모 언어 모델(LLM)에서 특정 데이터를 제거하는 강력한 머신 언러닝 프레임워크입니다. 저순위 어댑터(LoRA)를 활용하여 효율성을 높였으며, 다양한 데이터셋에서 실험을 통해 그 효과를 검증했습니다. 개인정보 보호 및 저작권 보호에 중요한 의미를 지닙니다.

YABLoCo는 대규모 코드 컨텍스트에서의 코드 생성 능력을 평가하는 새로운 벤치마크로, C/C++ 언어 지원, 대규모 저장소 활용, 효율적인 평가 파이프라인 등의 특징을 통해 LLM 기반 소프트웨어 개발의 발전에 기여할 것으로 예상됩니다.

실리콘 포토닉스 기반의 초고속 다중 파장 광학적 시간 통합 기술 개발로 AI 연산 속도 향상 및 에너지 효율 증대 가능성 제시. 광열 히터-라이트패스(PHIL) 유닛을 이용한 혁신적인 방법으로 기존 기술의 한계 극복. 대규모 벡터 크기 처리 가능한 확장 가능한 아키텍처 구현 가능성 제시.

본 기사는 개념 변화에 실시간으로 적응하는 학습 기반 데이터베이스 연산 프레임워크 FLAIR에 대한 소개입니다. FLAIR은 문맥 내 적응이라는 새로운 패러다임을 통해 재학습 없이 동적 환경에 적응하며, 기존 모델 대비 월등한 성능 향상을 보여줍니다.

본 연구는 466편의 논문을 분석하여 블록체인 데이터 분석 분야의 현황과 미래 방향을 제시합니다. 불법 활동 탐지 및 금융 분석 분야의 연구는 활발하지만, 홀리스틱한 비즈니스 인텔리전스 활용은 미개척 분야로 남아있습니다.