AI Briefing#lora
#lora와 관련된 AI·개발 뉴스를 최신순으로 모았습니다. 원문 출처와 한국어 요약을 함께 확인할 수 있습니다.
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저장 공간이 제한된 온디바이스 환경에서 데이터 없이도 LLM의 능력을 지속적으로 확장하는 K-Merge 프레임워크를 제안한다.
PorTAL은 한 번 학습한 작업 적응(Task Adaptation)을 새로운 LLM에 쉽게 전이할 수 있는 base-agnostic 방식의 기술이다.
가중치 행렬의 minor singular subspace를 활용하여 학습 효율을 높인 MiCA가 PEFT 라이브러리에 통합되었습니다.
PopuLoRA가 teacher-student LoRA population으로 검증 가능한 self-play 커리큘럼을 공진화했다.
Stability AI가 라이선스를 확보한 데이터로 학습된 오픈 웨이트 오디오 모델 Stable Audio 3.0을 공개했다.
Stability AI가 fully licensed data로 학습한 Stable Audio 3.0 모델 패밀리를 공개했다.
NVIDIA Cosmos Predict 2.5를 LoRA와 DoRA로 미세 조정하여 단일 GPU 환경에서 효율적인 로봇 비디오 생성을 구현한다.
PINA는 LoRA 스케치와 정규성 기반 집계로 차등 프라이버시 군집형 FL 성능을 높였다.
AutoAdapt는 RAG·fine-tuning 선택과 튜닝을 제약 조건 안에서 자동화한다.
확산 LLM이 AR 수준 품질과 병렬 생성 속도를 함께 달성했다.
I-DLM은 introspective consistency로 DLM의 품질과 속도를 동시에 끌어올린다.
Apple Silicon 환경에서 텍스트, 이미지, 오디오를 포함한 Gemma 모델의 멀티모달 파인튜닝을 지원하는 도구가 공개되었다.
Fujitsu가 LLM의 양자화 정확도를 개선하는 오픈소스 Python 라이브러리 OneComp를 공개했다.
LoRA, CFG, chain-of-thought로 LLM 기반 TTS의 억양 누출·환각·중단을 줄였다.
Nova 2.0 Lite 기준, LoRA는 o_proj만 붙여도 효율·정확도 균형이 가장 좋았다.
Qwen3-30B-A3B에 CPT와 BM25 RAG를 붙여 24GB 환경에서 우수상을 받았다.