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[Paper] Feature Selection이 적용된 BERT를 이용한 혐오 발언 탐지와 Vocabulary Augmentation

소셜 미디어에서의 악성 발언은 지속적이고 진화하는 과제로, 새로운 은어와 은폐된 용어가 지속적으로 등장하면서 ...

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[Paper] EfficientFlow: 효율적인 동변성 Flow 정책 학습을 위한 Embodied AI

Generative modeling은 최근 visuomotor policy learning에 있어 놀라운 가능성을 보여주었으며, 다양한 embodied AI 작업 전반에 걸쳐 유연하고 표현력 있는 제어를 가능하게 합니다.

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[Paper] Maximum Entropy Reinforcement Learning을 위한 Diffusion Model 프레임워크

Diffusion 모델은 데이터 기반 학습과 복잡하고 정규화되지 않은 목표 분포에서의 샘플링에서 놀라운 성공을 거두었습니다. 이러한 진보를 바탕으로...

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[Paper] 데이터 중심 시각적 개발 for Self-Driving Labs

Self-driving laboratories는 노동 집약적이고 시간 소모가 크며 종종 재현이 어려운 생물학적 과학 워크플로우를 감소시키는 유망한 경로를 제공합니다.

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[Paper] Visual Sync: 다중 카메라 동기화 via 교차 시점 객체 움직임

오늘날 사람들은 콘서트, 스포츠 이벤트, 강연, 가족 모임, 생일 파티 등 다양한 기억에 남는 순간들을 쉽게 기록할 수 있습니다, 여러...

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[Paper] 생성된 비디오의 객체는 보이는 것보다 느리다: 모델은 Sub‑Earth Gravity에 시달리고 Galileo's Principle을 모른다... 아직은

Video generators는 잠재적인 world models로서 점점 더 평가되고 있으며, 이는 physical laws를 인코딩하고 이해하도록 요구합니다. 우리는 그들의 표현을 조사합니다.

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[Paper] 3D 포인트 트랙을 활용한 생성 비디오 모션 편집

카메라와 객체 움직임은 비디오 내러티브의 핵심입니다. 그러나 캡처된 이러한 움직임을 정밀하게 편집하는 것은 특히 …

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[Paper] TUNA: 네이티브 통합 멀티모달 모델을 위한 Unified Visual Representations 다루기

Unified multimodal models (UMMs)는 단일 프레임워크 내에서 멀티모달 이해와 생성을 동시에 수행하는 것을 목표로 합니다. 우리는 TUNA, 네이티브 UMM을 제시합니다, that bu...

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[Paper] 향상된 Mean Flows: Fastforward Generative Models의 도전 과제

MeanFlow (MF)는 최근에 일단계 생성 모델링을 위한 프레임워크로 확립되었습니다. 그러나 그 “fastforward” 특성은 핵심적인 도전을 야기합니다.

4일 전 · ai

[Paper] Four Over Six: Adaptive Block Scaling을 이용한 더 정확한 NVFP4 양자화

대형 언어 모델이 점점 커짐에 따라, NVFP4와 같은 저정밀 수치 형식이 속도와 메모리 이점 때문에 점점 더 인기를 얻고 있습니다 ...

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[Paper] AirSim360: 드론 뷰 내 파노라마 시뮬레이션 플랫폼

360-degree omnidirectional understanding 분야는 공간 지능을 향상시키기 위해 점점 더 많은 관심을 받고 있습니다. 그러나 대규모 ...

4일 전 · ai

[Paper] Large Language Models를 위한 Test-Time Compute 스케일링의 기술

Test-time scaling (TTS) — 추론 중에 컴퓨팅을 동적으로 할당하는 것 — 은 대형 언어 모델(LLMs)에서 추론 능력을 향상시키는 유망한 방향이다.