스테이블 디퓨전 원리와 검색 증강 확산 모델 정리 — 뵈른 옴머 교수의 찰머스 공대 초청 강연 요약
스테이블 디퓨전을 만든 연구팀이 확산 모델의 낭비를 줄인 두 가지 방법을 설명한 강연이다. 잠재 공간 압축과 외부 패치 데이터베이스 검색으로, 모델 크기를 키우지 않고도 품질과 속도를 함께 끌어올린 과정을 정리했다.
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검색 증강 최신 뉴스와 핵심 해설
검색 증강 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 2편을 최신순으로 모았습니다.
AI 에이전트가 결과로부터 학습하지 못하는 이유와 유틸리티 점수 해법
AI 에이전트 실패의 73%는 생성이 아니라 정적인 검색(retrieval)에서 비롯된다. 평가 신호를 검색에 반영하는 '유틸리티 점수'와 런타임 학습 개념을 소개한다.
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