휴머노이드 검증의 핵심
사무직 휴머노이드의 경쟁력은 데모보다 학습 파이프라인, 일반화, 공개 검증에 달려 있다.
비전/오디오/비디오, 텍스트를 넘어서는 모델들.
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사무직 휴머노이드의 경쟁력은 데모보다 학습 파이프라인, 일반화, 공개 검증에 달려 있다.
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
토큰 과금 구조를 기준으로 클라우드 LLM과 로컬 운영의 비용·성능 손익분기 조건을 비교한다.
CoIn은 2D 인페인팅과 3DGS를 결합해 정밀 멀티뷰 마스크 의존을 줄이는 3D 장면 편집 접근을 제안한다.
합성 저해상도에서 강한 위성 SR 모델이 실제 교차 센서에서도 우세한지 점검한다.
Bluesky·Reddit 기반 MMG-Pop이 멀티모달·시간 그래프로 소셜 인기 예측의 기준과 한계를 짚는다.
모델 증류가 API 비용, 경쟁 모델 학습, 데이터·컴퓨팅 통제권 문제로 번지는 흐름을 짚는다.
지난 수집 자료(공식/뉴스) 중 중요한 링크를 모아 정리했다.
포인트클라우드 기반 predictor로 클러터 환경의 실패 경로를 사전 선별하는 모션 플래닝 연구를 다룬다.
피지컬 AI 상용화의 핵심은 모델보다 칩 공급, CoWoS 패키징, 현장 배치 인프라다.
TGHE는 전역 그래프 의존 비용을 줄이기 위해 거래 그래프의 반복 로컬 구조를 활용하는 접근을 제안한다.
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AI 투자 보도는 AGI보다 공식 문서의 동사와 숫자를 보라. build, explore, assess의 차이가 핵심이다.
비디오 추론 모델의 Blind Trust Problem과 프레임·도구 신뢰도 기반 대응 전략을 짚는다.
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INT8 ConvRot의 체감 우위와 공개 검증 범위를 구분하고 로컬 생성 환경의 비교 기준을 정리한다.
노이즈 입력과 반복 호출 앙상블로 블랙박스 AI 안정성을 높이되 비용·σ 구간 한계를 함께 짚는다.
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CineCap은 카메라 움직임·샷 크기·앵글 등 영화문법을 구조적으로 읽는 비디오캡셔닝 과제를 다룬다.
다중 객체 3D 생성에서 충돌 방지, 뷰 일관성, 편집 가능성을 함께 따져본다.
53개 OOD 평가와 교란 조건에서 RL 정렬의 일반화·지속성을 따진 분석
IV-CoT는 텍스트-이미지 생성에서 구조 계획과 외형 렌더링을 분리해 수량·위치·속성 조건 준수를 겨냥한다.
OpenAI와 Broadcom의 10GW 배치 협업이 추론 중심 AI 인프라 재편의 의미를 드러낸다.
Prob-BBDM의 MRI 시퀀스 변환 성능과 함께 2D 한계, 3D 일관성, 안전성 검증 필요성을 짚는다.