지속적 개념 혼합은 모델의 학습 및 추론 능력을 확장하기 위해 다양한 개념이나 기능을 혼합하여 새로운 데이터 샘플을 생성하는 것을 목표로 합니다.

연역적 데이터베이스 산술 추론은 추론 규칙과 수학적 연산을 통해 데이터베이스에서 데이터를 추론하고 계산하는 것을 목표로 합니다.

토큰 수준 선호도 정렬 방법은 대규모 시각 언어 모델(LVLM)의 환각 문제를 줄이는 것을 목표로 합니다.

추론 시간 스케일링은 추론 단계에서 계산 리소스를 늘려 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 개선하는 방법입니다.

느린 지각은 지각 과정을 분할하여 기하학적 도형에 대한 자세한 지각을 달성하는 것을 목표로 하며, 시각적 추론 과제에서 대규모 다중 모드 모델의 성능을 개선합니다.

Thinking Evolution은 추론 과정에서 컴퓨팅 리소스 활용을 혁신적인 방식으로 확장하여 모델이 복잡한 문제를 보다 효율적으로 처리할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

대규모 액션 모델은 언어 상호작용에서 실제 액션 실행으로의 전환을 달성하고, AI를 인공 일반 지능(AGI)으로 발전시키는 것을 목표로 합니다.

의미적 빈도 단서는 빈도 영역에서의 분석과 선택적 학습을 통해 기존 공간 영역 방법의 한계를 해결하는 것을 목표로 합니다.

ASAL은 기초 모델을 사용하여 인공 생명 분야의 시뮬레이션 공간을 자동으로 탐색하는 것을 목표로 합니다.

오프라인 메타 강화 학습은 오프라인 데이터를 활용하여 모델을 학습시켜 광범위한 온라인 상호 작용 없이도 새로운 작업이나 새로운 환경에 빠르게 적응할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

분포 외 일반화는 알려지지 않았거나 보이지 않는 데이터 분포에 직면했을 때 모델이 좋은 성능과 안정성을 유지할 수 있도록 하는 데 중점을 둡니다.

범용 근사 이론은 충분히 복잡한 구조를 갖춘 신경망이 임의의 정확도로 모든 연속 함수를 근사할 수 있음을 보여줍니다.

DPO의 핵심 아이디어는 별도의 보상 모델을 훈련하거나 강화 학습을 사용하지 않고 인간의 선호도 데이터를 직접 최적화하는 것입니다.

훈련되지 않은 지침은 조건부 생성 분야에서 확산 모델의 어려움을 해결하는 것을 목표로 합니다.

1차 냄새 지도는 냄새의 화학적 구조와 후각적 지각 특성 사이의 연관성을 모델링하는 것을 목표로 합니다.

분포 이탈 감지는 모델 학습 단계에서 다루지 않은 데이터 샘플을 식별하는 데 중점을 둡니다.

Star Attention은 추론 시간을 크게 줄여 메모리 요구 사항과 추론 시간을 최대 11배까지 줄이는 동시에 95-100% 정확도를 유지합니다.

UniSeg3D는 동일한 모델 내에서 6개의 다른 3D 포인트 클라우드 분할 작업을 구현할 수 있습니다.

수치적 이해 및 처리 능력은 수치 영역에서 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 독립적으로 평가하는 것을 목표로 합니다.

코코넛은 추론 과정을 기존 언어 공간에서 해방시켜 모델이 연속적인 잠재 공간에서 직접 추론할 수 있도록 합니다.

밀도 법칙은 대규모 언어 모델(LLM)의 전력 밀도가 시간이 지남에 따라 기하급수적으로 증가한다는 것을 설명합니다.

최근접 이웃 검색은 주어진 쿼리 지점에 가장 가까운 데이터베이스나 데이터 집합의 지점(또는 지점 집합)을 찾는 알고리즘 문제입니다.

이웃 검색은 시뮬레이션 상자 내에서 각 입자(일반적으로 원자) 주변의 이웃 입자를 결정하는 과정을 말합니다.

단일 지점 PageRank 계산은 랜덤 워크 모델을 사용하여 노드의 중요도를 결정합니다.

지속적 개념 혼합은 모델의 학습 및 추론 능력을 확장하기 위해 다양한 개념이나 기능을 혼합하여 새로운 데이터 샘플을 생성하는 것을 목표로 합니다.

연역적 데이터베이스 산술 추론은 추론 규칙과 수학적 연산을 통해 데이터베이스에서 데이터를 추론하고 계산하는 것을 목표로 합니다.

토큰 수준 선호도 정렬 방법은 대규모 시각 언어 모델(LVLM)의 환각 문제를 줄이는 것을 목표로 합니다.

추론 시간 스케일링은 추론 단계에서 계산 리소스를 늘려 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 개선하는 방법입니다.

느린 지각은 지각 과정을 분할하여 기하학적 도형에 대한 자세한 지각을 달성하는 것을 목표로 하며, 시각적 추론 과제에서 대규모 다중 모드 모델의 성능을 개선합니다.

Thinking Evolution은 추론 과정에서 컴퓨팅 리소스 활용을 혁신적인 방식으로 확장하여 모델이 복잡한 문제를 보다 효율적으로 처리할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

대규모 액션 모델은 언어 상호작용에서 실제 액션 실행으로의 전환을 달성하고, AI를 인공 일반 지능(AGI)으로 발전시키는 것을 목표로 합니다.

의미적 빈도 단서는 빈도 영역에서의 분석과 선택적 학습을 통해 기존 공간 영역 방법의 한계를 해결하는 것을 목표로 합니다.

ASAL은 기초 모델을 사용하여 인공 생명 분야의 시뮬레이션 공간을 자동으로 탐색하는 것을 목표로 합니다.

오프라인 메타 강화 학습은 오프라인 데이터를 활용하여 모델을 학습시켜 광범위한 온라인 상호 작용 없이도 새로운 작업이나 새로운 환경에 빠르게 적응할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.

분포 외 일반화는 알려지지 않았거나 보이지 않는 데이터 분포에 직면했을 때 모델이 좋은 성능과 안정성을 유지할 수 있도록 하는 데 중점을 둡니다.

범용 근사 이론은 충분히 복잡한 구조를 갖춘 신경망이 임의의 정확도로 모든 연속 함수를 근사할 수 있음을 보여줍니다.

DPO의 핵심 아이디어는 별도의 보상 모델을 훈련하거나 강화 학습을 사용하지 않고 인간의 선호도 데이터를 직접 최적화하는 것입니다.

훈련되지 않은 지침은 조건부 생성 분야에서 확산 모델의 어려움을 해결하는 것을 목표로 합니다.

1차 냄새 지도는 냄새의 화학적 구조와 후각적 지각 특성 사이의 연관성을 모델링하는 것을 목표로 합니다.

분포 이탈 감지는 모델 학습 단계에서 다루지 않은 데이터 샘플을 식별하는 데 중점을 둡니다.

Star Attention은 추론 시간을 크게 줄여 메모리 요구 사항과 추론 시간을 최대 11배까지 줄이는 동시에 95-100% 정확도를 유지합니다.

UniSeg3D는 동일한 모델 내에서 6개의 다른 3D 포인트 클라우드 분할 작업을 구현할 수 있습니다.

수치적 이해 및 처리 능력은 수치 영역에서 대규모 언어 모델(LLM)의 성능을 독립적으로 평가하는 것을 목표로 합니다.

코코넛은 추론 과정을 기존 언어 공간에서 해방시켜 모델이 연속적인 잠재 공간에서 직접 추론할 수 있도록 합니다.

밀도 법칙은 대규모 언어 모델(LLM)의 전력 밀도가 시간이 지남에 따라 기하급수적으로 증가한다는 것을 설명합니다.

최근접 이웃 검색은 주어진 쿼리 지점에 가장 가까운 데이터베이스나 데이터 집합의 지점(또는 지점 집합)을 찾는 알고리즘 문제입니다.

이웃 검색은 시뮬레이션 상자 내에서 각 입자(일반적으로 원자) 주변의 이웃 입자를 결정하는 과정을 말합니다.

단일 지점 PageRank 계산은 랜덤 워크 모델을 사용하여 노드의 중요도를 결정합니다.