불가능한 시험: 2024년 해결 불가능한 데이터 세트 및 AGI 퀴즈
본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)이 해결 불가능한 문제에 직면했을 때 불확실성을 인지하고 "모른다"라고 답할 수 있는지를 평가하여 AGI의 가능성을 탐구하는 새로운 접근 방식을 제시합니다.
2024年：LLMは「不可能なテスト」を解けるのか？ -- 解決不能な問題データセットによるAGI評価
本稿では、解決不可能な問題のデータセットを用いて、大規模言語モデル（LLM）が不確実性を認識できるかどうかを評価する新しい枠組みを提案しています。真の知能は自身の限界を認識できる能力と関連しているという考えに基づき、LLMが「わからない」と回答できるかどうかを評価します。
차세대 의료 에이전트를 향하여: o1 모델이 의료 시나리오의 의사 결정을 어떻게 재편하는가
o1 모델은 향상된 추론 능력과 적응성을 통해 의료 AI 에이전트의 진단 정확성과 안정성을 향상시켜 의료 분야에서 인간 의사의 의사 결정을 지원하는 강력한 도구로서의 잠재력을 보여줍니다.
次世代医療エージェントに向けて： o1は医療現場の意思決定をどのように再構築しているのか？
医療AIエージェントは、従来のモデルベースのアプローチと比較して、リアルタイムの適応性、マルチステップ推論、複雑な医療タスクの処理において優れており、医療現場の意思決定を再構築する可能性を秘めている。
Evaluating the o1 Model's Impact on Decision-Making in Medical AI Agents
Integrating the o1 model into medical AI agents significantly improves diagnostic accuracy and reasoning consistency, particularly in complex medical scenarios, but potential drawbacks like increased computational demands require further investigation.
Predicting Windstorm Economic Losses in Spain Using Machine Learning and Open Data
Machine learning, particularly the Random Forest Classifier, can effectively predict the economic impact levels of windstorms in Spanish provinces by analyzing open-source meteorological and socio-economic data, offering valuable insights for disaster preparedness and mitigation strategies.
克服對參考時間的需求：具有潛在疾病年齡的聯合模型
本文提出了一種新的聯合模型，利用潛在疾病年齡來克服神經退化性疾病中缺乏可靠參考時間的問題，並展示了其在預測疾病進程和分析疾病異質性方面的優勢。
잠재적 질병 연령을 사용한 공동 모델: 기준 시간의 필요성 극복
본 논문에서는 신경퇴행성 질환의 질병 진행을 모델링하기 위해 잠재적 질병 연령을 활용한 새로운 공동 모델을 제안하며, 기존 모델과 달리 명확한 기준 시간 없이도 우수한 예측 성능을 보여줍니다.
潜在的な疾患年齢を用いた統合モデル：基準時点の必要性を克服する
本稿では、信頼性の低い基準時点の問題を克服するために、潜在的な疾患年齢を用いた新しい統合モデリングアプローチを提案し、神経変性疾患の予測と個別化治療戦略への道を拓く。
Joint Model with Latent Disease Age for Predicting Amyotrophic Lateral Sclerosis Progression
This paper introduces a novel joint modeling approach using a latent disease age to predict Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS) progression, overcoming limitations of traditional models reliant on unreliable reference times like symptom onset.
