확산 모델4 LLM 최적화부터 비전-언어 모델까지 핵심 기술 총정리 [AI 연구 동향 리포트] 2025년 5월 21일~5월 27일 arXiv 논문 분석 분석 기간: 2025년 5월 21일 ~ 2025년 5월 27일 1. 대규모 언어 모델(LLM) 최적화 및 추론 LLM의 성능과 효율성을 향상시키기 위한 다양한 기술이 제안되었습니다. 특히 다국어 정렬, 강화학습, 메모리 최적화, 추론 가속화 등이 주요 연구 주제였습니다. How does Alignment Enhance LLMs' Multilingual Capabilities? A Language Neurons Perspective - 언어별 뉴런과 언어 중립적 뉴런을 식별하는 세분화된 알고리즘 제안 - 다국어 정렬이 LLM의 다국어 역량을 어떻게 향상시키는지 언어 뉴런 관점에서 분석 .. 2025. 5. 28. 2025년 5월 최신 AI 연구 동향: 언어 모델 강화부터 멀티모달 통합까지 한눈에 보는 최신 연구 [AI 연구 동향 리포트] 2025년 5월 4일~5월 7일 arXiv 논문 분석 분석 기간: 2025년 5월 4일 ~ 2025년 5월 7일 1. 언어 모델 최적화 및 강화 대규모 언어 모델의 성능 개선과 효율성 향상을 위한 다양한 연구가 진행되고 있습니다. 레이어 프루닝, 피드백 학습, 효율적인 파인튜닝, 그리고 실제 임상 데이터를 활용한 추론 능력 강화 등이 주요 주제로 나타나고 있습니다. ReplaceMe: Network Simplification via Layer Pruning and Linear Transformations - 트랜스포머 블록을 선형 연산으로 대체하여 네트워크를 단순화하는 학습 필요 없는 프루닝 방법 제안 - 소규모 보정 데이터셋만으로 최대 25.. 2025. 5. 7. 2025년 5월 최신 AI 연구 트렌드: 멀티모달 비전부터 LLM 추론까지 최신 연구 흐름 분석 [AI 연구 동향 리포트] 2025년 5월 1일~5월 4일 arXiv 논문 분석 분석 기간: 2025년 5월 1일 ~ 2025년 5월 4일 1. 비전-언어 모델 및 비디오 분석 시각과 언어를 결합한 멀티모달 이해 능력을 향상시키는 연구와 비디오 분석을 위한 고급 기법들이 주목받고 있습니다. 특히 3D 이해와 추론 능력이 강화된 모델들이 발표되었습니다. MINERVA: Evaluating Complex Video Reasoning - 비디오 추론을 위한 새로운 데이터셋과 평가 프레임워크 제안 - 시각적 인식 오류와 시간적 정보 처리 오류 분석을 위한 체계적 접근법 제시 - [논문 링크] T2I-R1: Reinforcing Image Generatio.. 2025. 5. 4. 비전-언어 모델부터 로봇 시스템까지 한눈에 보기 [AI 연구 동향 리포트] 2025년 4월 29일~5월 1일 arXiv 논문 분석 분석 기간: 2025년 4월 29일 ~ 2025년 5월 1일 1. 비전-언어 모델 및 멀티모달 학습 시각 데이터와 언어를 통합하여 더 강력한 이해와 추론 능력을 갖춘 모델들이 계속해서 발전하고 있습니다. 텍스트-이미지 생성, 시각적 추론, 비디오 이해 등 다양한 분야에서 진전이 이루어지고 있습니다. T2I-R1: Reinforcing Image Generation with Collaborative Semantic-level and Token-level CoT - 사고 연쇄(Chain-of-Thought)와 강화학습을 텍스트-이미지 생성에 적용한 혁신적인 접근법 - 의미 수준과 토큰 수준의.. 2025. 5. 2. 이전 1 다음
