ViSMaP는 짧은 비디오와 캡션으로 구성된 데이터셋에서 학습된 비디오 캡션 모델이 일반적으로 산책이나 대화와 같은 기본 동작을 설명하는 데는 용이하지만, Vlog, 스포츠 이벤트, 영화와 같이 긴 형식의 비디오의 복잡성에는 어려움이 있습니다. ViSMaP는 메타 프롬프팅과 짧은 형식 데이터셋을 사용하여 이러한 문제를 해결합니다.
중국의 AI 논문은 대규모 추론 언어 모델이 추론 중 동적 초기 종료를 달성할 수 있는 DEER라는 훈련 무료 접근 방식을 제안했다. 최근 대규모 추론 언어 모델의 발전으로 CoT 생성 길이가 확장되면서 복잡한 문제 해결 능력이 크게 향상되었지만, 지나치게 긴 CoT 시퀀스 생성은 계산 효율성과 대기 시간이 증가한다.
대형 언어 모델(LLM)은 수학, 논리, 기획, 코딩 등의 추론 작업에서 상당한 주목을 받았다. 그러나 이러한 모델을 실제 상황에 적용할 때 중요한 도전 과제가 발생한다. 현재의 구현은 대부분 필요한 모든 정보가 명확하게 제공된다는 가정 하에 작동하지만, 현실은 종종 불완전하거나 모호한 상황을 제시한다.
Microsoft Research가 MMInference를 소개하여 장문 맥락 비전-언어 모델의 사전 채우기 속도를 가속화했다. 이는 로봇공학, 자율 주행, 의료 분야에서 특히 성능을 향상시키는데 도움이 된다.
대부분의 대형 언어 모델(LLMs)은 감독된 데이터 파이프라인에 근본적으로 의존하고 있지만, Tsinghua 대학과 상해 AI 연구소 연구진은 테스트 시간 강화 학습(TTRL)을 도입하여 레이블이 없는 데이터를 사용하여 자가 진화 언어 모델을 가능하게 했다. 이는 감독 없이 학습이 가능한 새로운 방법이다.
Meta AI가 Perception Language Model (PLM)을 발표했다. 이 모델은 도전적인 시각 인식 작업을 해결하기 위한 오픈 및 재현 가능한 비전-언어 모델로, 과학적 투명성과 재현성을 높이는 데 기여한다.