[Paper] 자신이 모르는 것을 아는 World Models: Calibrated Uncertainty를 활용한 Controllable Video Generation
최근 생성 비디오 모델의 발전으로 고품질 비디오 합성에서 큰 돌파구가 마련되었으며, 특히 제어 가능한 비디오 생성 분야에서 눈에 띄는 진전이 이루어졌습니다.
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우리는 균형 잡힌 k-means 클러스터링의 근본적인 문제를 고려한다. 특히, 우리는 교대 최소화에 대한 optimal transport 접근법을 소개한다.
출판된 AI 논문에는 얼마나 많은 실수가 포함되어 있을까요? Peer-reviewed 출판물은 새로운 연구와 지식이 구축되는 기반을 형성합니다. 오류가 …
Orthognathic surgery는 dentofacial skeletal 변형을 교정하여 occlusal 기능과 facial aesthetics를 향상시키는 중요한 중재입니다. 정확한…
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멀티 리포지토리 마이크로서비스 아키텍처에서 버그 로컬라이제이션은 자연어 버그 보고서와 코드 사이의 의미 격차 때문에 어려우며, LLM ...
스파이킹 뉴럴 네트워크(SNNs)는 계산 신경과학 및 뉴로모픽 머신 러닝(ML)의 핵심이며, 효율적인 시뮬레이션과 그래디언트 기반 …
Cursor는 코드를 작성하는 데는 뛰어나지만 디자인에 관해서는 그리 좋지 않습니다. The post The Step-by-Step Process of Adding a New Feature to My IOS App with Cursor appe...
이번 주 초에, OpenAI가 Google의 Gemini 생성 AI 모델 현황에 대해 약간 당황한 상태라는 보도가 있었습니다. 이른바 “code red” ...
MLIR와 같은 현대의 확장 가능한 컴파일러 프레임워크는 도메인 특화 언어 다이얼렉트를 빠르게 생성할 수 있게 합니다. 그러나 이러한 유연성은 정확성을 보장하기 어렵게 만듭니다.
이 기사에서는 Gaussian Mixture Model을 k-Means의 자연스러운 확장으로 소개하며, 분산과 Mahalanobis 거리를 통해 거리 측정 방식을 개선합니다.
의료 질문‑응답(QA) 시스템은 대형 언어 모델(LLMs)의 발전으로 혜택을 볼 수 있지만, LLM을 임상 분야에 직접 적용하는 것은 도전 과제를 안고 있다.