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LLaVA-Scissor: 비디오 LLM을 위한 의미적 연결 요소를 활용한 토큰 압축
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더 나은 언어 모델 반전을 위한 다음 토큰 분포의 압축 표현
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기계적 정신 이미지: 잠재적 시각 토큰을 통한 다중 모달 추론 강화
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MINT-CoT: 수학적 사고 체인에서 시각적 토큰의 교차 활용
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토큰에서 행동으로: 정보 검색에서 과잉 사고를 완화하기 위한 상태 기계 추론
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토큰 감소는 생성 모델에서 효율성을 넘어야 한다 - 비전, 언어에서 멀티모달리티까지
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R2R: 소-대 모델 토큰 라우팅을 통한 효율적인 다양한 추론 경로 탐색
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HoliTom: 빠른 비디오 대형 언어 모델을 위한 전체적 토큰 병합
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토큰은 1,000개 이상의 토큰의 가치가 있다: 저랭크 클론을 통한 효율적인 지식 증류
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MTVCrafter: 4D 모션 토큰화로 열린 세계 인간 이미지 애니메이션 구현
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그룹 싱크: 다중 동시 추론 에이전트의 토큰 수준 협업
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언어 모델에서 토크나이저 유연성을 달성하기 위한 휴리스틱 적응 및 슈퍼토큰 학습
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언어 모델에서 토크나이저 유연성을 달성하기 위한 휴리스틱 적응 및 슈퍼토큰 학습
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이탈리아어 특화 LLM 최적화: 토큰 분할률 감소와 효율성 향상을 위한 어휘 적응
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DyMU: 효율적인 비전-언어 모델을 위한 동적 토큰 병합과 가상 언머징
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토큰 셔플: 오토리그레시브 모델을 활용한 초고해상도 이미지 생성의 새로운 길
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[AI로 일하는 기술] 메타버스와 NFT는 인공지능과 어떤 관련이 있을까?
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