“왜 많은 머신러닝 프로젝트는 실패하는가?” — 제품화 실패의 진짜 이유
데이비드 탄 외 2인
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진화적 캐싱을 통한 기성 확산 모델 가속화
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GMT: 휴머노이드 전신 제어를 위한 일반 모션 추적
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모든 것이 잃지 않았다: 체크포인트 없이 LLM 복구
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AssertBench: 대형 언어 모델의 자기 주장 평가를 위한 벤치마크
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MoTE: 메모리 효율적인 대형 멀티모달 모델을 위한 삼진 전문가 혼합
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OS-Harm: 컴퓨터 사용 에이전트의 안전성을 측정하기 위한 벤치마크
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FedNano: 사전 학습된 다중 모달 대형 언어 모델을 위한 경량화된 연합 튜닝
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ImmerseGen: 에이전트가 안내하는 알파 텍스처 프록시를 이용한 몰입형 세계 생성
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