FuseReg는 이미지 생성기의 잠재표현을 한 가지 층 조합에 묶지 않는다
표현 오토인코더가 인코더 층을 고정 융합해 재구성과 생성을 동시에 만족시키기 어려운 문제를, 무작위 층 부분집합 학습으로 완화하는 FuseReg를 살펴본다.
Blog401 posts
AI 에이전트, 검색, 문서 AI, 모델 학습을 읽고 만들면서 정리한 글입니다.
분야와 태그로 좁혀 볼 수 있습니다.
표현 오토인코더가 인코더 층을 고정 융합해 재구성과 생성을 동시에 만족시키기 어려운 문제를, 무작위 층 부분집합 학습으로 완화하는 FuseReg를 살펴본다.
서로 다른 텍스트의 토큰 임베딩을 섞었을 때 Transformer 출력에 각 문맥의 예측 신호가 남는다는 가설과, 이를 복원하는 학습·디코딩 실험을 검토한다.
Qwen3.5 멀티 교사 증류에서 instruction-following 신호가 수학 신호보다 과도하게 큰 문제를 찾아, 도메인별 피드백 분산을 정규화해 전문가 능력 통합을 개선한다.
LingBot-Map은 단안 이미지 스트림에서 camera pose와 depth를 계속 추정하는 feed-forward 3D foundation model이다. anchor·pose-reference window·trajectory memory를 분리...
Cua는 기존 desktop을 제어하는 Driver, 격리된 computer를 만드는 Sandbox·Lume·Fleet, 그리고 task와 evaluator를 분리하는 Cua-Bench를 묶어 computer-use agent의 실행 기반을 구성하는...
Dream-RSI는 discovery tree에 남은 실행 outcome을 replay simulator로 재해석해, exploration policy 후보를 실제 rollout 없이 비교하고 다음 온라인 탐색으로 재배포하는 meta-explorati...
jina-ocr-v1은 DeepSeek-OCR의 압축형 vision encoder와 3B MoE decoder 위에 FastMTP speculative decoding과 dense verifiable reward post-training을 얹어, 이미...
TypeSafe AI의 Jev는 자유 텍스트를 생성하는 대신, 코드가 정의한 Noul·Choice·Score 질문에 타입화된 값·확률·신뢰도를 반환하도록 설계된 System One 모델이다.
COBRA-Skills는 contextual bandit으로 실행 평가 예산을 유망하거나 덜 탐색된 agent skill에 배분하고, 실제 rollout 증거로 후보군을 재생성·변이·교차하는 skill-optimization 프레임워크다.
NeoHorse-1은 라우팅·도구 실행 기록을 에이전트 post-training에 연결한 RSI 초기 프로토타입이며, 후속 NeoHorse-Jev는 같은 4B 계열을 구조화된 선택과 점수화에 활용한다.
Qwen-Drive-1.0은 Qwen3.5-4B의 시각·언어 경로는 유지한 채 외부 BEV 인지 헤드와 궤적 생성 Planning Expert를 붙여, 3D 인지·주행 VQA·모션 플래닝을 하나의 공개 패키지로 제공하는 자율주행 VLM이다.
Repo-To-Skill은 DisCo가 repository·paper·task 자료에서 절차·검증·복구 경로를 skill graph로 증류하고, AREX-Skill Library가 필요한 분기만 research agent에 로드하는 운영 지식 계층을...