Jinesh Jhonsa 등 연구팀이 개발한 0.44mm² 크기의 CMOS 확률적 컴퓨팅 칩은 하드웨어 인식 학습 알고리즘을 통해 공정 변동 문제를 해결하고, 논리 게이트 및 최적화 작업 수행을 통해 AI 및 머신러닝 분야에 혁신적인 가능성을 제시합니다.

중국 연구진이 개발한 CMSwinKAN 모델은 신경모세포종 진단의 정확성과 해석력을 높이는 혁신적인 AI 기반 솔루션입니다. 다중 스케일 특징 융합과 대조 학습, 그리고 임상적 통찰력을 기반으로 한 소프트 보팅 메커니즘을 통해 기존 모델들을 능가하는 성능을 보였습니다.

본 기사는 생성형 AI의 새로운 시대, 'Act II'를 소개합니다. 테스트 시간 확장 기술을 통해 AI가 사고 구성 엔진으로 진화하며 인지 공학의 발전을 가속화하고 있음을 보여줍니다. Xia 등의 연구는 이러한 흐름을 체계적으로 분석하고, 실무자들이 AI 발전에 참여할 수 있도록 지원합니다. 하지만 기술 발전과 더불어 윤리적, 사회적 책임에 대한 논의도 필수적임을 강조합니다.

Lin, Tseng, Chen, Yoo 연구팀은 하이젠베르크 그림에 기반한 적응형 비국소 관측값을 활용하여 기존 변분 양자 회로(VQC)의 한계를 극복하는 새로운 양자 신경망 모델을 제시했습니다. 이 모델은 분류 작업에서 기존 VQC보다 우수한 성능을 보이며, 양자 머신러닝 분야의 획기적인 발전을 가져올 것으로 기대됩니다.

Yao Xufeng 등 연구진이 LLM 기반 유전 알고리즘을 이용해 글로벌 플레이스먼트 최적화 알고리즘을 자동으로 설계하는 데 성공, 최대 17% 성능 향상을 기록하며 EDA 분야에 혁신을 가져왔습니다.