LG AI Research가 표 형식 데이터(Tabular Data)의 한계를 극복하기 위해 Binning을 활용한 자기지도 학습 기술을 발표했다.
텍스트와 이미지 도메인에서 합성 Outlier를 생성하여 OOD 탐지 성능을 높이는 최신 연구들을 소개한다.
LG AI연구원이 Diffusion 모델을 활용해 정교한 합성 아웃라이어를 생성하는 OOD 탐지 방법론을 제안했습니다.
NeurIPS 2023에서 발표된 Score-based Generative Modeling의 아키텍처 및 Downstream Task 연구 트렌드를 분석한다.
제조 공정의 품질 관리를 위한 산업용 이상 탐지(Industrial Anomaly Detection) 기술과 PatchCore 알고리즘을 소개한다.
NeurIPS 2023에서 발표된 LLM 기반 자율 에이전트의 주요 연구 동향을 소개한다.
LG AI Research가 Diffusion 모델을 활용해 정교한 합성 아웃라이어를 생성함으로써 OOD 탐지 성능을 높이는 연구를 공개했다.
NeurIPS 2023에서 발표된 스코어 기반 생성 모델의 아키텍처 및 다운스트림 태스크 연구 트렌드를 살펴본다.
제조 공정의 품질 관리를 위한 딥러닝 기반 이상 탐지 기술과 PatchCore, ReConPatch 알고리즘을 소개한다.
LG AI Research가 비디오 내 복잡한 시공간 관계를 효율적으로 처리하여 3D 인간의 포즈와 형상을 정밀하게 추정하는 프레임워크를 제안했다.
공간-시간적 관계를 효율적으로 모델링하여 복잡한 환경에서도 강건한 3D 인체 포즈 및 형상 추정 기술을 개발했다.
ICLR 2024에서 발표된 혁신적인 시계열 예측 모델들의 방법론과 기술적 특징을 소개한다.
시계열 데이터를 처리하기 위한 파운데이션 모델의 개념과 LLM 활용 방식에 따른 분류를 살펴본다.
시계열 데이터를 해결하기 위한 Foundation 모델의 최신 연구 방법론을 LLM 활용 방식에 따라 분류하여 소개한다.
LG AI Research와 KAIST가 NAACL 2024의 EHRSQL 태스크에서 의료 데이터 추출을 위한 신뢰성 높은 Text-to-SQL 모델로 1위를 차지했다.
LG AI 연구원이 KAIST와 함께 의료 데이터 접근성을 높이는 신뢰할 수 있는 Text-to-SQL 모델로 NAACL 2024 워크숍에서 1위를 차지했다.
LG AI Research가 ICLR 2024에서 필터 프루닝과 저계수 분해를 결합한 새로운 모델 압축 기술인 LeSS를 선보였다.
LG AI Research가 기존 LMM의 데이터 라이선스 문제를 해결하고 효율성을 높인 EXAONE LMM 구조를 제안했다.
LG AI 연구원이 EXAONE의 Image Understanding과 Generation 기술을 결합해 화담숲 미디어아트를 구현한 사례를 소개한다.
LG AI Research가 비동기 멀티 에이전트 강화 학습(MARL)의 효율성을 높이는 AOCC 아키텍처를 제안했다.
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