AI Briefing#lg-ai-research
#lg-ai-research와 관련된 AI·개발 뉴스를 최신순으로 모았습니다. 원문 출처와 한국어 요약을 함께 확인할 수 있습니다.
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LG AI 연구원이 고차원 데이터 환경에서도 안정적인 인과 관계 규명이 가능한 SciNO 프레임워크를 발표했다.
LG AI Research가 고차원 데이터에서도 안정적인 인과 관계 추론을 지원하는 SciNO 프레임워크를 발표했다.
LG AI Research는 기술 혁신을 넘어 인간의 삶을 풍요롭게 만드는 신뢰할 수 있는 AI를 구축하기 위해 AI 윤리 세미나를 운영한다.
LG AI 연구원은 AI가 인간의 능동적 성장을 돕는 도구가 되어야 한다는 철학적 관점에서 AI 윤리 세미나를 진행한다.
LG AI Research가 산업 자동화의 효율성을 높이기 위해 설계 및 분석이 용이한 RAPID 플랫폼을 개발했다.
LG AI Research가 복잡한 산업 현장에 최적화된 멀티 페이즈 강화학습 프레임워크와 RL-Studio를 선보였다.
LG AI연구원이 복잡한 단계별 전환이 가능한 다단계 강화학습(Multi-Phase RL) 프레임워크와 플랫폼 RL-Studio를 선보였다.
LG AI Research가 전문가의 지식과 AI의 협업을 통해 제조 현장의 이상치를 탐지하는 AEGIS 플랫폼을 AAAI 2026에서 발표했다.
LG AI연구원이 도메인 전문가의 지식과 AI가 협업하여 제조 현장의 이상을 탐지하는 플랫폼 AEGIS를 발표했다.
단순 텍스트 생성을 넘어 목표를 수행하는 에이전틱 AI 시대를 대비해 온톨로지를 활용한 관찰 가능성 확보가 핵심이다.
LG AI 연구원이 AAAI 2026에서 지식 그래프와 LLM을 결합한 구조적 추론 기술을 선보이며 에이전트의 신뢰성과 효율성을 증명했다.
LG AI Research가 텍스트와 이미지를 동시에 이해하는 멀티모달 모델 EXAONE 4.5를 오픈 웨이트 방식으로 공개했다.
LG AI연구원이 시각 정보와 언어를 동시에 처리하는 오픈 웨이트 VLM인 EXAONE 4.5를 공개했다.
LG AI Research와 VUMC가 협력하여 3D 공간 생물학 및 병리 AI를 활용한 차세대 암 연구 모델을 선보였다.
LG AI연구원이 VUMC와 협력하여 3D/4D 공간생물학 및 AI를 접목한 차세대 암 연구 성과를 발표했다.
LG AI연구원이 LLM을 활용해 리튬 가격의 인과관계를 구조화한 Causal Map 기반의 중장기 예측 모델을 개발했다.
LLM 서비스의 트래픽 변동으로 발생하는 유휴 GPU 자원을 모델 학습 및 연구에 재할당하여 인프라 효율을 극대화하는 기술을 소개한다.
물리적 환경에서 직접 상호작용하며 과업을 수행하는 로봇 파운데이션 모델(RFM)의 개념과 주요 기술 방향을 다룬다.
LG AI Research가 기존 Dense 모델을 MoE로 변환할 때 전문가 간 중복 문제를 해결하는 'Cluster-Aware Upcycling' 기술을 제안했다.
LG AI연구원이 Dense 모델을 MoE로 변환할 때 전문가의 중복성을 줄이고 전문성을 극대화하는 Cluster-Aware Upcycling 기술을 공개했다.
LG AI연구원이 vLLM 지표를 활용해 유휴 GPU를 연구 작업에 재활용하며 인프라 효율을 극대화했다.