논문번역

Mavors: MLLM을 위한 멀티-Granularity 비디오 표현 - 긴 영상도 문제없어요!🔗 https://arxiv.org/pdf/2504.10068.pdf요즘 AI는 이미지뿐 아니라 비디오도 이해하려고 노력 중!특히 긴 영화나 유튜브 영상처럼 긴 영상을 이해하는 건 아직 어려운 숙제 😥왜냐? 긴 영상을 효율적으로, 그리고 꼼꼼하게 보는 게 쉽지 않거든요.이 논문은 Mavors라는 새로운 방법을 제시해서, AI가 긴 영상도 똑똑하게 이해하도록 도와줍니다! ✨서론멀티모달 LLM(MLLM)에서 긴 영상 이해는 매우 중요한 능력!긴 영상 이해는 AI가 긴 영화, 다큐멘터리, 스트리밍 영상 등을 처리하는 데 필수적입니다.기존 MLLM은 짧은 영상은 잘 이해하지만, 긴 영상은 어려워했어요.특히 효율성과..

🤔 VL-Rethinker: 비전-랭귀지 모델의 느린 사고 능력을 강화하는 강화 학습최근 GPT-o1, DeepSeek-R1 같은 느린 사고 방식 모델들이 수학, 과학 문제에서 뛰어난 성능을 보여주고 있어요.하지만, 이런 모델들의 멀티모달(이미지-텍스트) 추론 능력은 아직 빠른 사고 모델들과 비슷해요.이 논문은 **비전-랭귀지 모델(VLM)**이 사람처럼 깊이 생각하고 추론하는 능력을 키우는 새로운 방법을 제시합니다.특히, 강화 학습을 사용해서 VLM의 "느린 사고" 능력을 직접 훈련시키는 방법을 제안했다는 점에서 의미가 큽니다. 마치 학생에게 스스로 답을 검토하고 다시 생각해보도록 가르치는 것과 같아요.📜 서론GPT-o1, DeepSeek-R1 같은 느린 사고 모델은 복잡한 문제 해결에 강하지만, ..

🎨 텍스트와 이미지가 하나로! FUSION 모델, AI가 세상을 이해하는 새로운 방식 제시🔗 https://arxiv.org/pdf/2504.09925.pdf사람들은 세상을 볼 때 눈으로 보이는 것뿐만 아니라, 언어와 주변 상황까지 고려해서 이해한다고 합니다. 마치 우리가 책을 읽을 때 글자만 보는 게 아니라, 문맥과 배경지식을 함께 생각하는 것처럼요.기존 AI 모델들은 이미지와 텍스트를 따로따로 처리하고, 나중에 대충 합치는 방식이라 사람처럼 깊이 있게 이해하기 어려웠습니다.하지만 FUSION 모델은 이미지를 볼 때부터 텍스트 정보를 함께 고려하고, 질문에 맞춰서 이미지 정보를 똑똑하게 활용하는 새로운 방식을 제시했습니다.덕분에 FUSION 모델은 더 적은 정보로도 기존 모델보다 훨씬 뛰어난 성능을..

🏡 집에서도 70B 거대 언어 모델을?! Prima.cpp 쉽게 파헤쳐보기 💡🔗 https://arxiv.org/pdf/2504.08791.pdf짧은 요약최근 DeepSeek, Qwen 등 오픈소스 LLM이 발전하면서, 전문가가 아닌 일반 사용자들도 최첨단 AI를 개인 기기에서 사용하고 싶다는 니즈가 커지고 있어요.하지만 70B(700억 매개변수)와 같이 거대한 모델은 높은 사양의 GPU, RAM을 요구하기 때문에, 일반 가정에서 사용하는 PC, 폰으로는 구동하기 어려웠죠.이 논문에서는 prima.cpp라는 시스템을 개발하여, 집에 있는 여러 기기들을 연결하고 CPU, GPU, 저장 공간 등 자원을 효율적으로 사용하여 70B 모델을 빠르게 구동하는 방법을 제시합니다.고사양 장비 없이도 최신 AI 모..

🌊 가성비 끝판왕 비디오 생성 모델, Seaweed-7B 논문 쉽게 알아보기🔗 https://arxiv.org/pdf/2504.08685.pdf🔥 작은 고추가 맵다! 7B 모델로 벤치마크 1등 비디오 모델들과 어깨를 나란히?비디오 생성 AI 모델은 점점 발전하고 있지만, 여전히 학습에 엄청난 비용이 든다는 문제가 있습니다. 마치 비싼 재료로만 맛있는 요리를 만들 수 있다고 생각하는 것과 같죠. 하지만 오늘 소개할 Seaweed-7B 논문은 **"저렴하고 효율적인 재료로도 최고급 요리를 만들 수 있다!"**는 것을 보여줍니다. 70억 개의 파라미터(모델 크기)만으로도 기존의 거대 모델들과 견줄 만큼 뛰어난 비디오 생성 모델을 만들 수 있다는 것을 증명한 논문입니다. 그 비결은 무엇일까요? 함께 살펴봅..

PreSelect: 똑똑한 AI는 똑똑한 데이터를 좋아해! (데이터 선별, 이제 예측으로 한다!)🔗 https://arxiv.org/pdf/2503.00808.pdf전체 내용 쉽게 풀어쓰기마치 좋은 선생님이 좋은 학생을 알아보고 가르치듯이, 똑똑한 AI 모델도 좋은 데이터를 알아보고 학습해야 효율이 좋겠죠? PreSelect는 AI가 어떤 데이터를 "좋아할지" 미리 예측해서, 학습 효율을 확 높이는 똑똑한 데이터 선별 방법입니다!이 논문이 왜 중요해?거대 AI 모델을 학습시키려면 엄청난 양의 데이터가 필요하지만, 데이터 품질이 낮으면 학습 효과가 떨어지고 시간과 비용이 낭비돼요.기존 데이터 선별 방식들은 사람이 직접 규칙을 만들거나 복잡한 모델을 사용해서 비효율적이거나 주관적이었어요.PreSelect는..

작지만 강력한 AI: Phi-4-Mini, Phi-4-Multimodal 논문 쉽게 이해하기🔗 https://arxiv.org/pdf/2503.01743.pdf전체 내용 쉽게 풀어쓰기마치 레고 블록처럼, 작고 가벼운 AI 모델인데, 똑똑하기까지 해요! 텍스트는 기본, 그림과 음성까지 척척 이해하는 만능 모델이죠. 특히 "LoRA"라는 특별한 기술 덕분에, 여러 기능을 섞어도 서로 방해하지 않고 제 성능을 낸대요. 마치 여러 개의 작은 전문가 모듈을 붙여서 하나의 큰 전문가처럼 만든 거죠!이 논문이 왜 중요해?작은 모델인데 전문가 수준의 능력을 보여줬어요.특히 수학, 코딩, 추론 능력이 뛰어나요.텍스트, 이미지, 음성/오디오를 모두 다루는 "멀티모달" 모델인데, 성능도 좋아요."LoRA"라는 새로운 기술..

수학 문제 풀이 AI, 강화 학습으로 더 똑똑하게 만들기! 🔗 https://arxiv.org/pdf/2503.14476.pdf전체 내용 쉽게 풀어쓰기마치 어려운 수학 문제 푸는 AI에게 '칭찬 스티커'를 붙여주면서 실력 향상을 돕는 코치처럼, DAPO는 AI가 스스로 학습하며 더 나은 문제 해결 능력을 갖추도록 돕는 새로운 훈련 방식입니다. 기존 방식보다 훨씬 효율적이고 안정적으로 AI를 똑똑하게 만들 수 있다는 사실! 마치 운전 연수할 때, 칭찬과 격려를 적절히 섞어주면 실력이 쑥쑥 느는 것과 같아요. DAPO는 AI 운전 연수의 '맞춤형 코칭' 시스템이라고 할 수 있죠!이 논문이 왜 중요해?AI 연구의 '재현성' 문제 해결: 다른 연구자들이 똑같이 따라하기 어려운 강화 학습 연구의 고질적인 문제 ..

Gemma 3: 똑똑해진 구글의 새로운 AI 모델, 그림도 보고 말도 더 잘한다!🔗 https://arxiv.org/pdf/2503.19786.pdf전체 내용 쉽게 풀어쓰기마치 스마트폰이 새 모델로 업그레이드된 것처럼, 구글이 만든 AI 모델 Gemma가 'Gemma 3'로 더 똑똑하게 돌아왔어요! 이전 모델보다 그림도 이해하고, 여러 나라 말도 잘하고, 이야기도 훨씬 길게 나눌 수 있게 되었답니다. 마치 동생이 형보다 더 똑똑해진 것처럼, Gemma 3는 이전 버전보다 훨씬 강력해졌어요.이 논문이 왜 중요해?오픈 소스 AI 모델의 발전: 누구나 사용할 수 있는 똑똑한 AI 모델이 더 좋아졌다는 것은 AI 기술이 우리 삶에 더 가까워지고 있다는 뜻이에요.멀티모달 AI의 가능성: Gemma 3는 텍스트뿐..

AI가 게임 엔진을 바꾼다? Interactive Generative Video의 등장! 🔗 https://arxiv.org/pdf/2503.17359.pdf 전체 내용 쉽게 풀어쓰기마치 레고 블록처럼, AI가 스스로 게임 속 세상과 물건들을 뚝딱 만들어내고, 플레이어의 행동에 맞춰 실시간으로 반응하는 차세대 게임 엔진이 나온다면 어떨까요? 이 논문은 바로 그런 꿈같은 엔진, **"생성형 게임 엔진"**의 핵심 기술로 **"Interactive Generative Video (IGV)"**를 제안합니다. 마치 우리가 영상을 보면서 "저기 뛰어!" 하면 캐릭터가 진짜 뛰고, "문 열어!" 하면 문이 열리는 것처럼 자유로운 상상이 게임으로 뿅! 하고 나타나는 미래를 그리고 있는 거죠.이 논문이 왜 중요해?..