LG AI연구원이 표형 데이터의 핵심 정보를 유지하며 학습 효과를 극대화하는 RaTab 기법을 AAAI-25에서 발표했다.
LG AI Research가 시계열 데이터의 변수 중복성을 줄여 학습 효율을 높이는 VarDrop 알고리즘을 AAAI-25에서 발표했다.
LG AI연구원은 변수 간 중복성을 줄여 시계열 예측 모델의 학습 효율을 극대화하는 VarDrop 알고리즘을 제안했다.
LG AI Research가 비전 트랜스포머(ViT)의 효율성을 높이기 위해 NLP의 서브워드 토큰화 방식을 적용한 ImagePiece 기술을 발표했다.
LG AI연구원이 NLP의 토큰화 방식에서 영감을 얻어 비전 모델의 연산 효율을 높이는 ImagePiece 기법을 제안했다.
LG AI Research가 확산 모델을 활용해 의미론적 특징을 정교하게 제어하는 새로운 OOD 탐지 프레임워크 SONA를 발표했다.
LG AI연구원이 Diffusion 모델을 활용해 Near-OOD 데이터를 정교하게 생성하는 SONA 프레임워크를 개발했다.
LG AI Research가 언어 모델의 역량을 정밀하게 진단하기 위한 새로운 벤치마크 BiGGen Bench를 개발해 NAACL 2025 최우수 논문상을 수상했다.
LG AI연구원이 인간의 정밀한 평가 기준을 LLM에 반영한 새로운 벤치마크 BiGGen Bench를 개발해 NAACL 2025 Best Paper를 수상했다.
LG AI Research가 PDF 문서에서 화학 분자 구조와 반응식을 직접 추출하는 특화 모델 MolMole을 공개했다.
LG AI연구원이 병리 이미지 분석을 통해 유전자 변이를 초고속으로 예측하는 EXAONE Path 2.0을 오픈소스로 공개했다.
LG AI Research가 추론 능력이 강화된 차세대 하이브리드 AI 모델 EXAONE 4.0을 공개했다.
LG AI Research가 기업 분석과 포트폴리오 최적화를 수행하는 금융 특화 AI 에이전트 EXAONE BI를 선보였다.
AI 활용도가 높아짐에 따라 인간의 역할이 문제 해결사에서 검증자로 변화하고 있으며, 적절한 신뢰 수준을 유지하는 것이 핵심이다.
LG AI Research는 AI 시스템의 편향성을 이해하고 이를 해결하여 신뢰할 수 있는 AI 생태계를 구축하기 위한 윤리 세미나를 진행한다.
AI 편향의 정의와 주요 사례를 통해 인공지능의 공정성을 확보하기 위한 과제를 살펴본다.
LG AI Research가 데이터가 누락된 불완전한 임상 환경에서도 높은 정확도를 유지하는 알츠하이머 예측 프레임워크 MOIRA를 개발했다.
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