트랜스포머 72
- Nvidia Nemotron 3.5 Lightning과 NeMo Switchyard: 에이전트 모델 라우팅 판단법
- Liquid AI, 스마트폰과 CPU에서 작동하는 로컬 에이전트 모델 LFM2.5-2.6B 공개
- Qwen3.8-Max 2.4조 파라미터 MoE: 95B 활성 구조와 오픈 웨이트 계획
- Kronos: 금융 캔들스틱 데이터를 언어로 이해하는 파운데이션 모델 심층 분석
- KTransformers: 24GB 단일 GPU와 시스템 메모리로 600B급 MoE 모델을 구동하는 이기종 추론 기술
- lingbot-map: 단일 카메라로 1만 프레임의 3D 공간을 실시간으로 그려내는 원리
- Colibri: 25GB 램 노트북으로 744B 초거대 AI 모델을 구동하는 순수 C 추론 엔진의 원리
- vLLM PagedAttention은 KV 캐시를 어떻게 관리할까: 처리량, 지연, OOM 검증법
- 내 GPU에 맞는 LLM은 어떻게 고를까: whichllm 숫자 검증법
- ds4의 284B 로컬 추론은 누구에게 현실적일까: 128GB, Metal, SSD 조건
- 디자인 토큰을 코드로 배포해도 될까: Open Design, Headless System의 조건
- OpenMythos 770M이 1.3B를 이길까: 16회 Recurrent Depth와 TTFT
- TimesFM으로 수천 예측 모델을 하나로 합쳐도 될까: 제로샷 기준선
- VoxCPM은 정말 토크나이저가 없을까: FSQ, 확산 TTS의 실제 구조
- 이미지, 오디오를 모두 다음 토큰으로 만들면 더 단순할까? LongCat-Next의 비용
- 5초 영상으로 120초를 만들 수 있을까? PackForcing의 4GB KV 조건
- 비디오를 16 FPS로 바로 이어 만들 수 있을까? ShotStream의 캐시 조건
- 화면 밖 자동차를 비디오 모델이 잊는다면? HyDRA의 Top-K 기억
- AVControl은 LoRA 하나로 Audio, Video 제어를 끝낼까: Parallel Canvas 비용
- MinerU-Diffusion은 OCR을 3.2배 빠르게 할까: Threshold, VRAM의 교환
- 사진 한 장에서 서랍의 축까지 찾을 수 있을까: MonoArt의 단계별 추론
- 카메라가 돌면 제품 뒷면이 무너진다면: 3DreamBooth의 1프레임 학습
- 예, 아니오 VQA에 VLM 전체 레이어가 필요할까? Super Neuron 조기 종료
- BitNet b1.58은 GPU 없이도 빠를까? 3값 가중치와 전용 커널의 조건
- 이미지 이해와 생성이 서로 방해한다면? Cheers의 의미, 디테일 토큰 분리
- DeepSeek Engram이 VRAM을 DRAM으로 옮길까: O(1) N-gram 조회와 PCIe 병목
- 로봇 메모리는 무엇을 기억해야 하나: RoboMME 16개 과제의 답
- 카메라가 돌면 인물이 달라지는 문제: WildActor의 전신 정체성 보존
- 시각 토큰을 줄였더니 환각이 늘었다면: AgilePruner의 선택 기준
- VLM은 텍스트 모델부터 학습해야 할까? Transfusion 공동 사전학습의 대안
- DeepSeek-R1은 정말 600만 달러로 o1급 추론을 만들었을까? 비용과 구조 분리
- 카메라 자세 없이 실내 3D 객체를 찾을 수 있을까? VGGT-Det의 조건
- MMM은 1분 영상을 빠르고 선명하게 만들까: Global Mean, Local Mode의 경계
- 100달러로 ChatGPT를 처음부터 학습할 수 있을까? NanoChat의 비용 조건
- Ruflo로 멀티 에이전트를 조율할까: 토폴로지, 기억, 드리프트 검증
- 10초 학습으로 5분 영상의 소리를 만들 수 있나: MMHNet 길이 일반화
- DeepSeek-V3는 671B인데 왜 토큰당 37B만 쓰나: MLA, MoE, MTP
- 이미지 1,000장 3D 재구성에서 OOM을 피하려면: VGG-T³
- 두 플레이어가 본 세계를 동시에 맞출 수 있나: Minecraft 월드 모델 Solaris
- AI 영상의 소리와 장면이 어긋난다면? JavisDiT++의 시간 정렬
- 여러 사람의 얼굴과 목소리가 섞인다면? DreamID-Omni의 이중 결속
- 긴 대화 RAG에서 관련 문서를 다시 골라야 할까? QRRanker의 4B 해법
- 손은 움직였는데 AI 영상 속 물체가 안 따라오면? Generated Reality의 2D, 3D 제어
- UA-VLS의 불확실성 점수는 의료 판단을 안전하게 할까: SEU Loss와 Dice 3~5% 향상
- RynnBrain 30B-A3B는 로봇에 충분히 가벼울까: 3B 활성 파라미터와 제어 지연
- 2^256 바이너리 토큰이 코드북을 없앨까: BitDance FID 1.24와 30.2배 속도의 조건
- MedXIAOHE는 의료 멀티모달 모델을 어떻게 학습하나: 구조와 검증 한계
- WorldMonitor는 공개 정보를 어떻게 한 지도에 모으나: 설치와 검증 기준
- RD-VLA는 로봇의 추론 깊이를 어떻게 조절하나: 잠재 반복과 정지 조건
- 로봇이 미래 Frame을 맞히면 Action도 나아질까? LingBot-VA의 World Model
- Youtu-VL은 객체 검출 헤드를 없앨 수 있을까: Vision-as-Target과 NTP-M 구조
- TwinBrainVLA는 지능을 보존하며 20Hz 제어할까: Frozen VLM과 Action Expert의 대가
- RAE가 VAE보다 빨리 수렴할까: 1152차원 표현 공간의 이득과 비용
- Being-H0.5는 다른 로봇 사이에서 무엇을 공유하나? Human Data와 Mixture-of-Flow
- 선형 어텐션은 왜 약해질까: MHLA의 토큰 레벨 멀티헤드
- 게임 영상 4만 시간에 버튼 라벨은 어떻게 붙였나: NitroGen의 답
- NextFlow는 1024 이미지를 왜 5초에 만드나: Next-Scale의 선택
- 카메라가 돌아오면 배경이 바뀌는 AI 영상, Spatia는 3D Memory로 어떻게 막나
- TurboDiffusion 100~200배 가속은 어떻게 나왔나? Attention, rCM, W8A8 조건
- 비디오를 Pixel부터 만들지 않는 이유: SemanticGen의 Semantic→Latent 2단계
- Kling-Omni가 생성, 편집 모델을 하나로 합친 이유: Reference Video를 Prefix로 쓰는 구조
- NEPA는 왜 다음 Pixel 대신 Embedding을 예측할까? Causal Mask와 Stop-Gradient
- Gemma 3 로컬 실행, 1B와 4B 중 무엇을 고를까? 이미지, Context, VRAM 기준
- DiffuSeq는 왜 입력 문장에 Noise를 넣지 않을까? Partial Noising과 MBR
- KV-Edit는 배경을 정말 100% 보존할까: Training-Free 편집과 O(1) 주장 점검
- UniTok은 이미지 생성과 이해를 둘 다 잘할까: rFID 0.38과 정확도 78.6의 의미
- PhotoDoodle은 30~50쌍으로 스타일을 배울까: 배경 보존 구조와 실행 코드 함정
- DeepGEMM은 언제 2.7배 빠른가: H100, FP8, MoE 도입 전 확인할 조건
- BiRefNet: 고해상도 이미지 세분화를 위한 최첨단 AI 모델
- Sora 영상은 왜 물리 법칙을 틀리나: 시공간 패치와 DiT 원리
- HunyuanVideo 13B는 어떻게 영상을 만들까: 데이터, 3D VAE, 실행 전제
- DeepSeek는 왜 모든 Expert를 쓰지 않을까? MoE 효율 구조와 모델 선택법