RAFT가 정답 문서와 방해 문서를 섞어 근거 선택을 학습하는 원리, 데이터 구성 예시, 검색기 변화와 인용 오류를 검증하는 절차를 설명합니다.

Sora의 시공간 latent patch와 Diffusion Transformer 생성 과정을 따라가며 물리, 정체성, 시간 연속성 오류를 구분하고 실제 제작 판단 기준을 설명합니다.

Veo 2 프롬프트를 장면, 동작, 카메라, 스타일로 나누는 법과 4K 소개, 720p 평가, 시간 일관성을 구분해 실제로 검수하는 절차를 설명합니다.

Google Whisk에서 Subject, Scene, Style 참조를 한 축씩 바꾸는 사용법과 캡션 기반 리믹스의 한계, 결과 검수 순서를 실제 예시로 설명합니다.

Data Formulator 2의 Shelf, 파생 필드, Data Threads를 이용해 차트를 반복 수정하고, AI가 만든 계산과 분석 분기를 검증하는 실무 절차를 설명합니다.

InternVideo의 MVM, VLC, CMA가 비디오의 시공간 구조와 언어 의미를 나눠 학습하는 원리, 태스크별 체크포인트와 재현 실험 기준을 설명합니다.

Soft Teacher의 Teacher-Student 갱신, 분류, 박스 신뢰도 분리, 라벨 비율별 성과를 따라가며 pseudo label 오류를 진단하는 실험 순서를 설명합니다.

HunyuanVideo 13B의 데이터 필터링, Causal 3D VAE와 Transformer diffusion 흐름을 따라가며 실행 자원과 품질 검증 기준을 구체적으로 설명합니다.

MILS가 생성기와 멀티모달 점수기를 반복해 이미지, 영상, 오디오 작업의 후보를 개선하는 원리와 비용, 벤치마크 해석, 실제 실패 조건을 정리합니다.

MoAI가 분할, 탐지, 관계, OCR 정보를 Compressor와 Mixer로 연결하는 원리, 오류 전파와 지연 비용, 과제별 도입 판단 방법을 설명합니다.