Shan Shan의 연구는 양자 컴퓨팅과 생성형 AI를 결합하여 사회 규범의 생성과 진화를 시뮬레이션하는 혁신적인 모델을 제시합니다. 25명의 생성형 에이전트와 5가지 시나리오를 통해 사회 시스템의 불확실성, 긴급성, 상호의존성을 모델링하고, 규범적 질서로의 수렴, 저항의 확산, 새로운 평형점 출현 등의 패턴을 발견했습니다. 이 연구는 사회과학에 양자 컴퓨팅을 적용하는 새로운 가능성을 제시하며, 사회 시스템을 이해하고 재설계하는 데 중요한 의미를 가집니다.

본 기사는 Guo et al.(2025)의 연구를 바탕으로, AI 활용 학술 논문 작성에 대한 윤리적 문제와 기존 AI 탐지 기술의 한계를 지적하고, 인간의 개입 정도를 정량적으로 측정하는 새로운 방법을 소개합니다. BERTScore와 RoBERTa 기반의 회귀 분석기를 활용한 이 방법은 기존 기술보다 월등한 성능을 보이며, AI 시대의 학문적 정직성 확보에 중요한 의미를 갖습니다.

미국과 중국의 AI 거버넌스 접근 방식의 차이점을 분석하고, 국제 협력의 중요성을 강조하는 기사입니다. 두 국가의 규제 초점, 핵심 원칙, 국제 협력 방식의 차이가 국제적인 AI 안전 및 보안 문제 해결에 미치는 영향을 분석합니다.

EpiCoDe는 추가 학습 없이 모델 외삽과 대조적 디코딩을 통해 데이터 부족 상황에서 LLM의 성능을 향상시키는 혁신적인 방법입니다. 실험 결과 우수한 성능 향상을 보였으며, 이론적 토대까지 마련되어 그 효과성을 더욱 뒷받침합니다.

Yi Lu 박사 연구팀이 개발한 RSVP는 다중 모달 대규모 언어 모델의 추론 능력과 시각적 이해를 결합한 혁신적인 시각적 분할 프레임워크입니다. 시각적 프롬프트와 두 단계 구조를 통해 최첨단 성능을 달성, 다양한 분야에서의 응용 가능성을 제시합니다.