Issue

• Apple’s AI ambitions could include Google or OpenAI
  Apple이 왜 자체 개발을 안하고 Gemini를?
• Prompt library
  너무 좋은 자료. 상황에 맞는 적당한 prompt를 모아놨다.
• Microsoft’s new era of AI PCs will need a Copilot key, says Intel
  Copilot 키가 키보드에 들어간다는게 AI의 저력이 얼마나 세상을 활활 불태우는지 느껴진다.

Paper

• DreamLIP: Language-Image Pre-training with Long Captions
  VLLM(vision LLM)보단 MLLM(multi-modality LLM)이라고 이야기 한다. contrastive learning 방식으로 detail description을 만들어준다.
• Decoding Compressed Trust: Scrutinizing the Trustworthiness of Efficient LLMs Under Compression
  LLM이 놀라운 성능을 보여도 항상 정답만 말하는 것은 아니다. 이런 관점으로 해석한 연구.
  
• Be Yourself: Bounded Attention for Multi-Subject Text-to-Image Generation
  Attention 모듈을 잘 제어해 T2I 이미지 생성을 하는 모델. code가 없는게 아쉽다.
• ✨SDXS: Real-Time One-Step Latent Diffusion Models with Image Conditions
  기존 diffusion이 가진 latency와 반복적인 sampling process 등 복잡한 문제를 해결하고자 knowledge distilation 방식을 쓴다고 한다.
• TRIP: Temporal Residual Learning with Image Noise Prior for Image-to-Video Diffusion Models
  CVPR2024에 올라온 I2V 모델 comparision 결과 이미지가 수려하다.

오늘 들은 말인데 제가 연구를 그래도 열심히 하는 걸 인정 받은 것 같아서 좋네요. 생성형 인공지능 연구가 너무 빨라서 쉽지 않은 게 비단 저 뿐만이겠나요. 모든 연구자들을 존경합니다.