Author: 황 유진

대형 언어 모델(LLMs)을 비디오 요약에 활용하는 기본적인 접근법이 어떻게 될까요?저는 위 질문에 대해 답을 찾기 위해 해당 논문을 읽게 되었습니다. 직관적인 제목처럼 제가 보았던 논문중에서…

앞서서 사용자 질의 반영 비디오 요약과 일반 비디오 요약을 통합한 프레임워크를 소개드렸는데요, 오늘 소개드릴 논문은 더 광범위한 비디오 요약 테스크를 한번에 수행하는 방법을 소개합니다. 비디오…

안녕하세요 오늘도 지난시간에 이어서 Video Summarization 연구를 소개하려 합니다. 지난 리뷰[Link]에서는 입력된 비디오에서 맥락적으로 중요한 부분을 선별하기 위한 데이터셋과 구조를 소개했습니다. 이와 다르게 본 논문은…

최근 LLMs(Large Language Models)을 활용해 다양한 테스크를 수행하기 위해 맞춤형 학습 방법을 제안하는 연구가 활발하게 진행되고 있습니다. LLMs은 대용량의 데이터를 학습하여 상식을 포함한 인간의 추론…

안녕하세요 지금부터 비디오 생성의 퀄리티를 높이기 위해 Test-Time Scaling(TTS)을 어떻게 적용하는지를 다룬 논문을 소개하겠습니다. Test-Time Scaling은 추론 단계(test-time)에서 연산량과 같은 리소스를 확장(scaling)하여 예측의 품질을 개선하는…

안녕하세요, 오늘 소개드릴 논문은 Video-R1입니다. Github 에서는 본 논문을 [🔥the first paper to explore R1 for video] 라고 소개하고 있습니다. 즉, 저자들은 본 논문을 DeepSeek-R1에서…

여러분은 논문의 제목을 보면서 어떤 내용일 것으로 추측되시나요? 네, 제목 그대로 bayesian 구조를 일반적인 딥러닝 네트워크에 도입함으로써, 딥러닝 네트워크에서 학습 데이터에 대한 overfitting 등으로 발생하는…

오늘 소개 드릴 논문은 제목에서와 같이 Diversity(다양성)와 Representative(대표성)를 동시에 고려하는 고가치 데이터 선별 방법에 관한 논문입니다. 두 지표는 Coresets[arxiv]과 같은 기존 Active Learning 연구에서 자주…

안녕하세요 본 리뷰는 일반적인 딥러닝 모델(Deterministic model)에서 불확실성을 추론하는 방법의 베이스라인을 제시하는 논문을 소개하려고 합니다. 앞서서 Bayesian learning의 장점은 불확실성을 이론적으로 정의하여 추정할 수 있는…

오늘은 ACL 학회의 Finding 섹션에서 발표된 논문을 소개하겠습니다. Finding 섹션은 프로시딩 되지 않은 논문 중 아깝게 떨어진 논문을 의미한다고 하는데요, ACL 학회는 NLP 분야의 탑티어…