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[논문] ARM-Thinker: 멀티모달 생성 보상 모델 강화와 에이전시 툴 사용 및 시각적 추론
Reward models는 인간 선호와 vision-language 시스템을 정렬하는 데 핵심적이지만, 현재 접근 방식은 hallucination, 약한 visual grounding 등으로 고통받고 있다...
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[Paper] ShadowDraw: 어떤 물체든 그림자-드로잉 구성 예술로
우리는 ShadowDraw를 소개합니다. 이 프레임워크는 일반적인 3D 객체를 그림자 드로잉 구성 예술로 변환합니다. 3D 객체가 주어지면, 우리 시스템은 장면 …
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[Paper] NeuralRemaster: 위상 보존 Diffusion을 이용한 구조 정렬 생성
표준 확산은 푸리에 계수의 무작위 크기와 무작위 위상을 가진 가우시안 노이즈를 사용해 데이터를 손상시킵니다. 무조건적이거나 …에 효과적이지만
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[Paper] Semantic Soft Bootstrapping: LLMs에서 Reinforcement Learning 없이 긴 컨텍스트 추론
대규모 언어 모델(LLMs)에서의 장기 컨텍스트 추론은 체인‑오브‑쓰레드(Chain‑of‑Thought, CoT) 추론을 통해 인지 능력의 향상을 입증했습니다. 훈련…
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[Paper] EvoIR: 올인원 이미지 복원을 위한 진화적 주파수 변조
All-in-One Image Restoration (AiOIR) 작업은 종종 다양한 열화를 포함하며, 이는 강인하고 다재다능한 전략을 필요로 합니다. 그러나 대부분의 기존 접근 방식은 …
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[Paper] TV2TV: 언어와 비디오가 교차하는 생성에 대한 통합 프레임워크
Video generation models는 빠르게 발전하고 있지만, 여전히 의미적 분기나 반복적인 고수준 작업을 요구하는 복잡한 비디오 출력에서 어려움을 겪을 수 있습니다.
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[Paper] 구조화된 문서 번역을 위한 포맷 강화 학습
최근 구조화된 텍스트 번역에 관한 연구는 문장 수준에 국한되어 있으며, 복잡한 문서 수준의 XML이나 HTML을 효과적으로 처리하는 데 어려움을 겪고 있다.
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[Paper] SA-IQA: 다차원 보상을 통한 공간 미학을 위한 이미지 품질 평가 재정의
최근 몇 년간 AI 생성 이미지(AIGI)를 위한 이미지 품질 평가(IQA)가 급속히 발전했지만, 기존 방법들은 주로 초상화와 ar...
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[Paper] 일반 상태 공간에서의 Diffusion Models의 기초: 자체 포함된 소개
비록 diffusion models가 현재 생성 모델링에서 중심적인 위치를 차지하고 있지만, 입문서에서는 일반적으로 Euclidean 데이터를 가정하고 그들의 con...
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[Paper] 지능의 기하학: Deterministic Functional Topology을 실제 세계 인식의 기반으로
실제 물리적 과정은 임의의 변동성을 생성하지 않는다: 그들의 신호는 compact하고 low-variability인 functional space의 부분집합에 집중한다. This ...
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[Paper] 다윗과 골리앗: 소형 모델이 하드웨어 설계에서 Agentic AI로 큰 성공을 거둘 수 있을까?
Large Language Model(LLM) 인퍼런스는 막대한 컴퓨팅과 에너지를 요구하여 도메인 특화 작업을 비용이 많이 들고 지속 가능하지 않게 만든다. foundation models가 계속 스케일링함에 따라…
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[Paper] Multi-LLM 협업을 통한 약물 추천
보건 의료가 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 clinical decision support를 위해 AI를 점점 더 활용함에 따라, 모델 추론의 신뢰성을 보장하는 것이 여전히 중요한 과제로 남아 있습니다.