VIBE: Visual Instruction Based Editor - 저비용 고효율 이미지 편집의 새로운 지평 1. Executive Summary (핵심 요약) 최근 생성형 AI 분야, 특히 이미지 편집 영역에서는 ‘Instruction-based image editing(지시어 기반 이미지 편집)’이 비약적인 발전을 거듭해 왔습니다. 하지만 ...
10B 모델의 반란: STEP3-VL-10B가 증명한 고효율 멀티모달 추론의 미래와 기술적 심층 분석 1. 핵심 요약 (Executive Summary) 인공지능 연구의 흐름이 단순히 파라미터 수를 늘리는 ‘거대 모델(Large-scale Models)’의 시대를 지나, 효율성과 고도화된 추론 능력을 결합한 ‘고성능 컴팩트 모델(High-perfo...
[심층 분석] 위성 영상 인식의 패러다임 전환: SocioReasoner를 통한 도시 소셜 시맨틱 세그멘테이션 기술 분석 1. Executive Summary (핵심 요약) 인공지능 기반의 원격 탐사(Remote Sensing) 기술은 지난 수년간 괄목할만한 성장을 거두었습니다. 하지만 기존의 세그멘테이션(Segmentation) 모델들은 건물의 ...
비디오 생성 AI의 ‘움직임’을 지배하다: Motive 프레임워크를 통한 데이터 속성 분석과 큐레이션의 혁신 1. Executive Summary (핵심 요약) 최근 Sora, Gen-3, Kling과 같은 대규모 비디오 생성 모델(Video Generation Models)의 등장은 가히 혁명적입니다. 그러나 이들 모델이 학습 데이터로부터 ‘움직...
[혁신적 분석] MHLA: 선형 어텐션의 표현력 한계를 돌파한 토큰 레벨 멀티헤드 기술 심층 탐구 1. Executive Summary (핵심 요약) 현대 생성형 AI의 근간인 트랜스포머(Transformer) 아키텍처는 토큰 수의 제곱에 비례하는($O(N^2)$) 셀프 어텐션 연산 비용이라는 고질적인 문제를 안고 있습니다. 이를 해결하기 위해 등...
1. Executive Summary (핵심 요약) 인공지능 연구의 흐름이 단순한 패턴 인식에서 자율적인 ‘에이전트(Agent)’로 진화함에 따라, 비디오 이해 모델 역시 새로운 국면을 맞이하고 있습니다. 기존의 VideoQA(Video Question Answering)가 비디오 내의 시각적 정보만을 처리하는 데 그쳤다면, 최근의 요구사항은 비디오...
[심층 분석] 지도를 읽는 AI: Thinking with Map, 강화학습과 병렬 탐색으로 Geolocalization의 한계를 넘다 1. Executive Summary (핵심 요약) 오늘날 대형 시각 언어 모델(LVLM)은 이미지 인식과 텍스트 생성에서 놀라운 성과를 거두고 있지만, 특정 이미지가 촬영된 위도와 경도를 정확히 맞추는 이미지 지...
VLM 보안의 새로운 아킬레스건: 고엔트로피 토큰 집중 공격(EGA) 기술 심층 분석 1. 핵심 요약 (Executive Summary) 최근 시각-언어 모델(Vision-Language Models, VLMs)은 GPT-4V, LLaVA, CogVLM 등 다양한 형태로 발전하며 자율 주행, 의료 분석, 보안 시스템 등 비판적인 도메인에 통합되고 ...
비디오 AI의 효율적 혁명: VideoAuto-R1의 ‘Thinking Once, Answering Twice’ 심층 분석 1. Executive Summary (핵심 요약) 최근 대규모 언어 모델(LLM)과 멀티모달 모델(MLLM) 분야에서 Chain-of-Thought (CoT) 추론은 복잡한 문제를 해결하기 위한 필수적인 도구로 자리 잡았습니...
로봇 조작 학습의 패러다임 시프트: Visual Identity Prompting(VIP)을 통한 다중 뷰 비디오 생성 기술(RoboVIP) 심층 분석 1. Executive Summary (핵심 요약) 현대 로보틱스 연구의 가장 큰 병목 현상은 ‘데이터의 부족’입니다. 특히 다양한 환경에서의 정교한 로봇 조작(Manipulation)을 학습시키기...