FLock.io는 합성 데이터 생성에 관한 두 편의 논문이 ACL 2026에 채택되었다고 발표했습니다. "CircuitSynth: Reliable Synthetic Data Generation"은 Findings에 게재될 예정이며, "GraphSynth: Resolving the Diversity-Reliability Trade-off with Probabilistic Factor Graphs"는 메인 컨퍼런스에서 발표될 예정입니다. 이 논문들은 고위험 응용 분야에서 중요한 합성 데이터의 다양성과 신뢰성 간 균형 문제를 다룹니다. CircuitSynth는 의미적 추론과 언어 생성을 분리하기 위해 확률적 명제 결정 다이어그램을 사용하며, GraphSynth는 속성 중복을 모델링하기 위해 팩터 그래프를 활용합니다. 이 연구는 의료 진단 및 기상 예측과 같이 데이터가 부족한 분야에서 AI 훈련을 향상시킬 수 있습니다.