[Metadata] Project Page: 3DreamBooth ArXiv ID: 2603.18524 Tags: #VideoGeneration #3D #Diffusion #Dreambooth 비디오 생성 모델로 특정 피사체를 커스텀해 본 개발자라면 다들 치가 떨리는 지점이 하나 있을 겁니다. 정면 샷은 기가 막히게 뽑히는데, 카메라가...

요즘 현업에서 AI 코딩 어시스턴트 안 쓰시는 분들, 아마 거의 없을 겁니다. 웹 브라우저에서 코드를 복사해 나르던 시절을 지나 Cursor나 Copilot 같은 IDE 통합 툴을 거쳐, 이제는 아예 터미널에 상주하며 내 로컬 환경을 직접 제어하는 Anthropic의 ‘Claude Code’ CLI까지 등장했죠. 새로운 툴이 나올 때마다 우리는 환호합...

개발자로 10년 구르다 보면, ‘자동화’라는 단어에 묘한 애증이 생기기 마련입니다. 다들 깊이 공감하시죠? 어제까지만 해도 CI/CD 파이프라인에서 완벽하게 돌아가던 E2E 테스트 스크립트가, 프론트엔드 신입 개발자가 무심코 추가한 div 태그 하나 때문에 시뻘건 에러를 뿜어내던 아침. Selenium이나 Appium으로 QA 테스트를 짜거나 데이터를...

[Metadata] Paper: SAMA: Factorized Semantic Anchoring and Motion Alignment for Instruction-Guided Video Editing ID: 2603.19228 Link: https://arxiv.org/abs/2603.19228 인스트럭션 기반 비디오 편집(Inst...

요즘 개발자들 모이면 꼭 나오는 이야기가 있죠. “너 아직도 코파일럿 써? 난 커서(Cursor)로 넘어갔어.” 혹은 “클로드(Claude)가 코드 훨씬 잘 짜더라.” 맞습니다. 지난 1~2년 동안 우리는 IDE 안에서 실시간으로 코드를 자동 완성해주는 ‘동기식(Synchronous) 코딩 어시스턴트’의 축복을 듬뿍 받았습니다.하지만 현업에서 복잡한 ...

요즘 LLM 애플리케이션 개발, 참 재밌으면서도 피곤하죠. 다들 비슷하실 겁니다. 2년 전쯤 LangChain이 처음 등장했을 때, 우리는 마치 전능한 마법 지팡이를 얻은 것 같았습니다. 복잡한 프롬프트를 체이닝하고, 외부 툴을 연결해 에이전트를 만드는 게 단 몇 줄의 코드로 가능했으니까요. 하지만 실무에서 프로덕션 레벨의 RAG(Retrieval-A...

[Metadata] Paper ID: 2603.19235 Arxiv Link: Generation Models Know Space: Unleashing Implicit 3D Priors for Scene Understanding Github: https://github.com/H-EmbodVis/VEGA-3D 멀티모달 LLM(MLL...

1. 시작하며: 현타와 호기심 사이에서현업에서 데이터 사이언티스트나 ML 엔지니어로 구르다 보면 가끔 깊은 현타가 찾아오곤 하죠. “이 컬럼에 로그 씌우고, 저 컬럼이랑 묶어서 이동평균 내보면 스코어가 0.001이라도 오르려나?” 밤새 노트북 팬을 비행기 이륙 소리처럼 울려가며 파이썬 스크립트를 돌려놓고, 다음 날 아침 제발 OOF(Out-of-Fol...

개발자라면 누구나 공감할 겁니다. 터미널 창 하나, IDE 화면 하나 띄워놓고 숨 막히는 디버깅을 하던 중 마주친 정체불명의 에러 로그. 우리는 반사적으로 브라우저를 켭니다. 스택오버플로우를 뒤지거나, 혹은 ChatGPT나 Claude 화면에 로그를 복사+붙여넣기 하죠. “이거 왜 이래?” 하고 물어보면, AI는 그럴싸한 코드를 던져줍니다. 다시 복사...

[Metadata] Paper: Video-CoE: Reinforcing Video Event Prediction via Chain of Events Code & Models: Coming Soon Tags: #MLLM #VideoPrediction #GRPO #RLHF 비디오 데이터를 다뤄본 개발자라면 다들 뼈저리게 공감하실 ...