AI Briefing#autoregressive-models
#autoregressive-models와 관련된 AI·개발 뉴스를 최신순으로 모았습니다. 원문 출처와 한국어 요약을 함께 확인할 수 있습니다.
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G-STAR가 32배 압축으로 1024x1024 이미지 생성 속도를 20배 높였다
Jane Street 인턴 프로젝트가 DDPM의 불안정성을 해결하고 flow matching으로 시장 데이터를 안정적으로 생성함을 입증했다.
201M 파라미터 SemanTok AR 모델이 3.4배 큰 VideoFlexTok 모델과 동등하거나 더 나은 성능을 보였다.
Explorative Modeling이 생성 모델에 탐색 축을 추가해 효율을 높였다.
Engram 모듈이 이미지 생성에서 메모리 검색이 아닌 단순한 아키텍처 보조 경로로 작동함을 밝힌 연구 결과이다.
토크나이저와 생성 모델을 함께 학습해 ImageNet 256x256에서 FID 1.48을 기록했다.
I-DLM은 introspective consistency로 DLM의 품질과 속도를 동시에 끌어올린다.
LoRA, CFG, chain-of-thought로 LLM 기반 TTS의 억양 누출·환각·중단을 줄였다.