포즈가 지정되지 않은 이미지에서의 고밀도 4D 재구성은 여전히 중요한 과제이며, 현재 방법들은 느린 테스트‑타임 최적화에 의존하거나 단편적이고 작업‑특화된…

초에서 분 단위로 비디오 생성 규모를 확장하는 것은 중요한 병목 현상에 직면합니다: short‑video 데이터는 풍부하고 high‑fidelity하지만, coherent long‑form data는 …

Adam 및 Muon과 같은 최신 옵티마이저는 대규모 언어 모델을 훈련하는 데 핵심적이지만, 1차 및 2차 모멘텀에 의존함으로써 상당한…

Transformers는 최근 시퀀스 모델링에서 대부분의 진보를 이끄는 사실상의 백본으로 확립되었으며, 주로 그들의 확장되는 메모리 용량 때문에 …

표현 학습에서 식별 가능성은 일반적으로 알려진 실제 요인이 있는 합성 벤치마크에서 표준 메트릭(예: MCC, DCI, R^2)을 사용하여 평가됩니다.

많은 독자들은 오늘날 신뢰할 수 있는 보도가 허위 정보와 공존하기 때문에 온라인 뉴스의 신뢰성을 평가하는 데 어려움을 겪고 있습니다. TREC 2025 DRAGUN (Detectio...

Diffusion 기반 Real-World Image Super-Resolution (Real-ISR)은 인상적인 지각 품질을 달성하지만, 반복적인 과정으로 인한 높은 계산 비용이 문제입니다.

GPU-accelerated 서버 플랫폼은 대부분의 하드웨어 아키텍처를 공유하지만, 사소한 하드웨어 차이 때문에 별도의 펌웨어 이미지가 필요합니다—다양…

안전이 중요한 작업 계획은 로봇 시스템에서 여전히 도전 과제이다: 고전적인 플래너는 확장성이 부족하고, Reinforcement Learning (RL) 기반 방법은…

현대 microscopy는 일상적으로 gigapixel 이미지를 생성하며, 이는 미세한 세포 형태에서부터 더 넓은 조직까지 다양한 spatial scales에 걸친 구조를 포함합니다.

Diffusion models는 state-of-the-art 비디오 생성 품질을 달성하지만, 순차적인 denoising 단계가 많이 필요하기 때문에 inference가 여전히 비용이 많이 듭니다....

그들의 능력에도 불구하고, Multimodal Large Language Models (MLLMs)는 그럴듯하지만 오류가 있는 출력을 생성할 수 있어 신뢰할 수 있는 배포를 방해합니다. 정확한 불확…