AI BriefingLG AI Research 뉴스
LG AI Research에서 수집한 AI·개발 최신 뉴스와 한국어 요약입니다.
원문 사이트 방문 →[AI 윤리 세미나 EP.3] 신뢰할 수 있는 AI 경험 설계를 위한 주요 AI Toolkit 소개 및 실무 적용 가이드라인 - LG AI Research BLOG
신뢰할 수 있는 AI 경험을 설계하기 위해 Microsoft와 Google의 AI Toolkit을 분석하고 실무 적용 가이드라인을 제시한다.
[AI 윤리 세미나 EP.4] AI Agent를 통해 살펴본 책임 있는 AI 사회 구현
AI Agent의 자율적 의사결정과 협력 방식을 시뮬레이션을 통해 분석하고 윤리적 메커니즘의 필요성을 제시한다.
LG AI Research, EXAONE 3.5 오픈소스 모델 공개
LG AI Research가 성능과 효율성을 극대화한 EXAONE 3.5 오픈소스 모델 3종을 공개했다.
EXAONE 3.5 3개 모델 오픈소스로 공개 - Frontier AI급 성능, Instruction Following 및 Long Context 최고 수준 달성
LG AI연구원이 성능과 경제성을 모두 잡은 EXAONE 3.5 모델 3종을 오픈소스로 공개했다.
LG AI Research 510
LG AI Research가 복잡한 PCB 설계 공정을 효율화하기 위한 AI 기반 자동 배선(Auto-routing) 기술을 연구한다.
LG AI 연구원의 PCB 자동 배선 기술 연구
LG AI 연구원이 복잡한 제약 조건을 해결하기 위해 Grid 기반과 Continuous Space 방식을 결합한 PCB 자동 배선 기술을 개발했다.
LG AI Research: AI 윤리 연구의 중요성
AI 서비스의 UI/UX 설계 과정에서 발생할 수 있는 기만적 패턴을 분석하고 윤리적 설계 방안을 제시한다.
LG AI Research: 비정형 데이터셋에서의 신경 상호 정보량 추정 평가를 위한 벤치마크 스위트
LG AI Research는 기존 가우시안 데이터 중심의 한계를 넘어 비정형 데이터에서 상호 정보량(MI) 추정 성능을 검증할 수 있는 새로운 벤치마크를 제안했다.
LG AI Research 513
LG AI연구원이 비정형 데이터 환경에서 상호 정보량(MI) 추정 성능을 엄밀하게 검증할 수 있는 새로운 벤치마크를 제안했다.
[NeurIPS 2024 시리즈] B-spline 기반의 정형 데이터 입력값 정규화 방법 - LG AI Research BLOG
LG AI Research가 B-spline을 활용해 정형 데이터의 복잡한 분포에 맞춰 동적으로 정규화하는 새로운 기술을 제안했다.
[NeurIPS 2024 시리즈] Tabular Data를 위한 B-splines 기반 입력값 정규화 방식
LG AI연구원이 B-spline을 활용해 데이터 특성에 맞춰 동적으로 변환되는 Tabular 데이터 정규화 기법을 제안했다.
LG AI Research 519
LG AI연구원이 테이블 데이터의 구조적 특징을 보존하며 학습 성능을 극대화하는 새로운 증강 기법 AGATa를 발표했다.
LG AI Research: 멀티모달 시계열 예측을 위한 적응형 정보 라우팅 기술
LG AI Research가 시계열 데이터와 텍스트 데이터의 특성을 반영한 멀티모달 시계열 예측 기술인 AIR를 제안했다.
LG AI Research: 멀티모달 시계열 예측을 위한 적응형 정보 라우팅 기술
LG AI연구원이 텍스트 정보를 활용해 시계열 모델의 동작을 조절하는 멀티모달 시계열 예측 기법 'AIR'를 제안했다.
LG AI Research 534
LG AI Research가 복잡한 데이터셋의 라이프사이클을 추적하고 법적 리스크를 분석하는 Agent AI 시스템 'NEXUS'를 선보였다.
LG AI Research: 기초 과학과 AI의 융합
LG AI Research가 3D 구조를 활용한 분자 사전 학습 모델로 신소재 개발 기간을 획기적으로 단축했다.