심볼릭 회귀를 통해 딥러닝 모델을 해석 가능한 수학 방정식으로 변환하는 라이브러리 ‘SymTorch’가 소개되었다. 훈련된 모델이 어떤 것을 배웠는지 알아보는 것이 중요한데, 이를 실현하기 위한 기술이다.
CIFAR-10 데이터셋에서 레이블 조작을 통한 데이터 오염 공격을 시연하고 모델 동작에 미치는 영향을 살펴봄. 깨끗한 훈련과 오염된 훈련 파이프라인을 구축하고, ResNet 스타일의 컨볼루션 신경망을 사용하여 안정적이고 비교 가능한 학습 역학을 보장함.
Skala는 Kohn-Sham 밀도 기능 이론(DFT)을 위한 딥러닝 교환-상관 기능으로, 반 하이브리드 수준 정확도를 반 공간 비용에서 달성한다. W4-17에서 MAE는 약 1.06 kcal/mol(단일 참조 하위집합에서 0.85), WTMAD-2는 약 3.89 kcal/mol이다. 주요 분자화학에 적합하며 D3(BJ) 분산 보정을 사용한다.
2025년 현재 인공지능 개발에서 PyTorch와 TensorFlow 사이의 선택은 여전히 가장 논란이 되는 문제 중 하나이다. Alfaisal 대학의 종합 조사 논문을 통해 최신 동향을 탐색하며 사용성, 성능, 배포, 생태계 고려 사항을 종합적으로 분석한다.
구글 AI가 UC Santa Cruz Genomics Institute와 협력하여 개발한 DeepPolisher는 염기 수준 오류를 정확하게 교정하여 유전체 조립의 정확도를 크게 향상시키는 새로운 딥러닝 도구이다. 최근 인간 판유전체 참조물을 발전시키는 데 효과적으로 활용되었다.
