[Review] Qwen2.5-VL Technical Report
요즘 AI 서비스들은 대부분 이미지 인식 기능을 탑재하고 있다. 과연 이런 멀티모달 VLM은 실제로 어떤 모델 구조를 가지고 있을까?
최근 포스트
[Review] Verbalized Sampling: How to Mitigate Mode Collapse and Unlock LLM Diversity
똑같은 말만 하던 LLM에게 다양한 대답을 얻는 방법이 있다고한다. 훈련 없이, 오직 프롬프트만으로 다양성을 끌어올리는 접근이다.
[Review] VL-JEPA: Joint Embedding Predictive Architecture for Vision-language
저번에 소개한 JEPA 계열의 최신 논문, Vision-Language JEPA다. 월드 모델(world model) 관점에서 보았을 때 충분히 경쟁력 있는 비전‑언어 아키텍처로 보인다.
[Review] I-JEPA:Self-Supervised Learning from Images with a Joint-Embedding Predictive Architecture
Meta의 얀 르쿤은 LLM(생성형 모델)만으로는 AGI에 도달하기 어렵다고 보고, 생성 중심 패러다임을 넘어 월드 모델을 연구하고 있다. 그 흐름 속에서 VL-JEPA, V-JEPA 등이 등장했고, I-JEPA는 JEPA 시리즈의 시작점이 되는 이미지 자기지도 학습 논문이다.
[Review] Don’t Do RAG: When Cache-Augmented Generation is All You Need for Knowledge Tasks
이 논문은 “RAG 대신 CAG를 쓰자”는 주장이다. (Retrieval → Cache) 핵심은 KV Cache 재활용이다.