issue

• Ex-Google Engineer Charged With Stealing A.I. Secrets for Chinese Firm
  지적재산권을 소중히.. 데이터 관리를 열심히.. 왜냐면 뺏기면 슬프니꼐..

paper

• RT-Sketch: Goal-Conditioned Imitation Learning from Hand-Drawn Sketches
  RL + sketch인 연구. 스케치 그림에 맞게 로봇이 물건을 옮겨준다. 내가 원하는 방향성이랑은 다르지만 img2sketch가 hand-drawn 수준이었다는 것과 데이터셋을 모두 GAN으로 만들었다는 것 이런 포인트 들은 볼만하다.
• ✨Finetuned Multimodal Language Models Are High-Quality Image-Text Data Filters
  img2text multimodal방법 제안. 이미지와 텍스트 매칭 정도를 알려준다. code base가 Vicuna, LLaVA, DataComp(CLIP pretrained base)이고 깃헙에 코드와 데이터등 정리가 되어있어 눈여겨 볼만하다.
• Feast Your Eyes: Mixture-of-Resolution Adaptation for Multimodal Large Language Models
  이것또한 멀티모달 논문. ViT기반이다.
• EasyQuant: An Efficient Data-free Quantization Algorithm for LLMs
  EMNLP에 등재된 논문이다. 핫한 주제중 하나인 경량학습에 관련된 것이다.
• ✨Scaling Rectified Flow Transformers for High-Resolution Image Synthesis
  stable diffusion3 paper나왔다.
  

그리고 여전히 인기가 죽지 않는 비디오와 코드 생성..

• Design2Code: How Far Are We From Automating Front-End Engineering?
• Tuning-Free Noise Rectification for High Fidelity Image-to-Video Generation

think

멀티모달이라도 이미지가 메인인 것보다 텍스트가 메인인 것이 많다. 정말 대 LLM 시대인 것임,,
확실히 멀티모달이든 뭐든 특이점이 없으면 논문내기 어려운 세상이 되었다. 짜릿하다..