AI 논문4 TTT-Video-DiT: Test-Time Training으로 동영상 생성의 한계를 넘다 안녕하세요.오늘은 딥러닝과 인공지능 분야에서 주목받고 있는 TTT-Video-DiT (논문 제목 : One-Minute Video Generation with Test-Time Training) 에 대해 소개드립니다. 해당 연구는 Test-Time Training(TTT) 기법과 Diffusion Transformer를 결합하여, 기존보다 훨씬 긴 동영상 생성 및 스타일 전환이 가능한 모델을 구축하고자 하는 연구입니다. GitHub에 공개된 이 저장소를 통해 최신 연구 흐름과 실제 구현 방법까지 자세히 살펴보겠습니다. TTT-Video-DiT 란? TTT-Video-DiT는 텍스트를 기반으로 스타일을 바꾼 동영상을 생성하고, 기존보다 긴 시퀀스를 처리할 수 있도록 설계된 딥러닝 모델입니다. 이 프로젝트는.. 2025. 4. 9. Chain of Draft: LLM의 효율적인 추론을 위한 새로운 패러다임 안녕하세요.최근 몇 년간 인공지능(AI) 기술이 발전하면서 대형 언어 모델(LLM)이 다양한 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 특히, 복잡한 문제를 해결하기 위해 Chain-of-Thought(CoT)라는 방식이 도입되었습니다. CoT는 문제를 단계별로 나누어 설명하면서 답을 찾아가는 방식이지만, 이 과정에서 너무 많은 텍스트가 생성되고 계산 비용이 증가하는 문제가 발생합니다.이를 해결하기 위해 체인 오브 드래프트(CoD)라는 새로운 접근 방식이 제안되었습니다. CoD는 필요한 핵심 정보만 포함하는 간결한 중간 단계를 생성하여, 계산 비용과 응답 시간을 줄이면서도 높은 정확도를 유지하는 방법입니다. 본 글에서는 CoD가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 기존 방식보다 어떤 장점이 있는.. 2025. 3. 14. Chain-of-Agents: 긴 컨텍스트 처리를 위한 에이전트 협업 안녕하세요.최근 몇 년간 대형 언어 모델(LLM, Large Language Models)은 추론, 정보 검색, 생성 등 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 보여주고 있습니다. 그러나 LLM이 긴 문맥(long-context)을 처리하는 데에는 한계가 있습니다. 기존 모델은 입력 길이에 제한이 있어 전체 문맥을 활용하지 못하는 문제가 발생하며, 이는 긴 문서 요약, 질의응답(Q&A), 코드 완성 등의 작업에서 성능 저하를 초래합니다.이를 해결하기 위해 Google Research는 "Chain-of-Agents (CoA)"라는 새로운 프레임워크를 발표했습니다. 이 방법은 여러 개의 에이전트가 협업하여 정보 통합 및 추론을 수행하는 방식을 통해 기존 방법보다 우수한 성능을 발휘합니다. 본 글에서는 CoA의 개념.. 2025. 3. 14. [논문리뷰] s1: Simple test-time scaling 안녕하세요. 앨런입니다.오늘은 s1: Simple test-time scaling 논문을 리뷰하려고합니다. 0. 요약OpenAI의 o1 모델이 테스트 시간 확대 기법을 성공적으로 구현했으나 그 방법론이 공개되지 않았음이를 구현하기 위해 s1K 데이터셋 을 구축하였고 Test time scaling기법으로 추론 모델의 성능을 높였음32B 급 모델로 노트북에서도 구동 가능한 학습 방법론을 제시 했다는 점에서 의의가 있음16개의 NVIDIA H100 GPU에서 26분을 소요하여 적은 비용으로 가볍고 우수한 성능의 모델을 만들었다는 점에서 논문의 의의가 있음1. 본 논문의 목적OpenAI의 o1 모델이 테스트 시간 확대 기법을 성공적으로 구현했으나 그 방법론이 공개되지 않았음본 연구는 가장 간단한 방법으로 Te.. 2025. 2. 10. 이전 1 다음 반응형
