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Deep Learning Paper Reading Meeting-Archive

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Deep learning Paper Reading Meeting Archive

Last updated: 2026-09-01 (KST) · YouTube channel This page is an archive of the Deep Learning Paper Reading Meeting. you would like to attend the meeting or have any questions, Write in the GitHub issue table or email us at 'tfkeras@kakao.com'

Tasks	Paper	Link	Performance Index	Highlights
NLP	Attention is all you need	Youtube Paper	Abstractive Text Summarization, Constituency Parsing	완전한 어텐션 기반(Transformer) 모델을 제안하여, RNN/CNN을 사용하지 않고도 SOTA 달성.
NLP	BERT	Youtube paper	Autoencoding Transformers, Transformers, Language Models	마스크드 LM과 NSP 기법을 통해 범용적인 언어 이해 성능을 혁신적으로 향상.
NLP	ERNIE	Youtube paper	Chinese Named Entity Recognition, Chinese Sentence Pair Classification	지식 그래프를 통합하여 중국어에 특화된 언어 모델 성능을 높임.
NLP	RoBERTa	Youtube paper	Autoencoding Transformers, Transformers	더 많은 데이터와 긴 학습, 대규모 배치를 활용해 BERT보다 높은 성능 달성.
NLP	XLNET	Youtube paper	Autoregressive Transformers, Transformers	순열 기반 언어 모델링으로 BERT의 NSP 한계를 극복하고 성능을 개선.
NLP	SentenceBert	Youtube	Linear-Probe Classification, Semantic Similarity	BERT를 문장 임베딩에 최적화하여 문장 간 유사도 계산을 간단하면서도 효과적으로 수행.
NLP	Defending Against neural fake news	Youtube	Fake News Detection, Text Generation	GPT류 모델이 생성한 텍스트와 실제 뉴스 텍스트를 구분하기 위한 방법론 제안 및 실험.
NLP	Transformer-XL	Youtube blog	Language Modelling	긴 시퀀스 처리를 위해 세그먼트 메모리를 순환적으로 연결하는 새로운 구조 제안.
NLP	Understanding back translation at scale	Youtube blog	Machine Translation, Translation	대규모 역번역(back-translation) 실험을 통해 번역 품질 향상을 체계적으로 분석.
NLP	Deep Contextualized Word Representations	Youtube	Citation Intent Classification , Conversational Response Selection	문맥에 따라 단어 임베딩이 동적으로 변하는 ELMo를 통해 다양한 NLP 태스크 성능 향상.
NLP	Univiersal LM Fine-tuning for text classification	Youtube	Classification, General Classification	범용 언어 모델 사전학습 후 파인튜닝 방식을 제안해 소규모 데이터에서도 뛰어난 성능 달성.
NLP	Subword-level Word Vector Representations for Korean	Youtube	Document Classification, Language Modelling	한국어 형태론에 맞춰 서브워드 단위 임베딩을 제안하여 분절 문제를 효과적으로 해결.
NLP	A Decomposable Attention Model for Natural Language Inference	Youtube	Natural Language Inference	간단한 어텐션 구조만으로도 NLI 태스크에서 준수한 성능을 달성한 모델 제안.
NLP	Reformer	Youtube	Transformers	LSH 기반 어텐션으로 긴 시퀀스 처리 시 메모리와 연산량을 크게 절감.
NLP	Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate	Youtube	Dialogue Generation, Machine Translation	기념비적인 연구로, NMT에서의 어텐션(align) 메커니즘을 처음 제안.
NLP	ELECTRA	Youtube	Autoencoding Transformers, Transformers	제너레이터-디스크리미네이터 구조로 적은 연산으로 효율적인 사전학습 구현.
NLP	SBERT-WK	Youtube	Semantic Textual Similarity, Sentence Embedding	BERT 내부 레이어 가중치(Weighted-KMeans) 조합으로 문장 임베딩 생성.
NLP	Revealing the Dark Secrets of BERT	Youtube	BERT	BERT 내부 표현 구조와 잠재적 취약점을 심층 분석한 연구.
NLP	PEGASUS	Youtube	Abstractive Text Summarization	문장 누락(gap-sentence) 기반 사전학습 기법으로 요약 태스크에 특화된 성능 제시.
NLP	Document-level Neural Machine Translation with Inter-Sentence Attention	Youtube	Machine Translation, Translation	문서 단위 전체 문맥(문단 간 관계)을 고려해 번역 품질을 높임.
NLP	Phrase-Based & Neural Unsupervised Machine	Youtube	Translation, Unsupervised Machine Translation	무감독 기법으로 평행 데이터 없이 양방향 번역을 학습하는 모델 제안.
NLP	BART	Youtube	Sequence To Sequence Models, Transformers	디노이징 오토인코더 방식의 사전학습으로 요약·생성 분야에서 강력한 성능 발휘.
NLP	BAE	Youtube	Adversarial Attack, Adversarial Text	토큰 치환 방식으로 텍스트를 교란해 분류 모델을 공격·취약점 연구.
NLP	A Generative Model for Joint Natural Language Understanding and Generation	Youtube	Natural Language Understanding, Task-Oriented Dialogue Systems	언어 이해(NLU)와 생성(NLG)을 단일 모델에서 통합적으로 수행하는 대화 시스템 제안.
NLP	Learning Contextual Representations for Semantic Parsing with Generation-Augmented Pre-Training	Youtube	Language Modelling, self-Supervised Learning	생성 기반 사전학습을 활용하여 의미파싱(semantic parsing) 정확도를 향상.
NLP	Graph Attention Networks	Youtube	Document Classification, Graph Attention	그래프에서 어텐션 기법을 적용해 노드·문서 분류 성능을 개선한 모델.
NLP	Switch Transformers	Youtube	Language Modelling, Question Answering	초대규모 파라미터 모델에 전문가 혼합(MoE)을 적용해 효율적 스케일링 구현.
NLP	DeText: A Deep Text Ranking Framework with BERT	Youtube	Ranking	검색 및 추천 시스템에서 BERT 스타일 랭킹 모델을 적용해 정확도 향상.
NLP	Face book Chat bot , Blender bot	Youtube	Chatbot	지식, 인격 등 여러 스킬을 혼합한 오픈도메인 챗봇으로 대화 맥락을 풍부하게 유지.
NLP	Extracting Training Data from Large Language Models	Youtube	Language Modelling	대형 언어 모델이 학습 데이터를 “기억” 및 유출할 수 있는 프라이버시 이슈 연구.
NLP	Longformer: The Long-Document Transformer	Youtube	Language Modelling, Question Answering	희소 어텐션(sparse attention)을 적용해 긴 문서를 효율적으로 처리.
NLP	Visualizing and Measuring the Geometry of BERT	Youtube	Word Embeddings	BERT 임베딩 공간의 기하학적 특성과 분포를 시각화 및 정량 분석.
NLP	Encode, Tag, Realize High Precision Text Editing	Youtube	Abstractive Text Summarization, Sentence Fusion	단계별(인코드→태깅→실현) 접근으로 정밀한 텍스트 편집 및 요약 방안 제안.
NLP	multimodal transformer for unaligned multimodal language sequences	Youtube	Multimodal Sentiment Analysis, Time Series	서로 정렬되지 않은 멀티모달 입력(음성·영상 등) 처리를 Transformer로 수행하여 감정분석·시계열 분석.
NLP	SCGPT : Few-shot Natural Language Generation for Task-Oriented Dialog	Youtube	Data-to-Text Generation, Few-Shot Learning	대화 시스템에서 소량의 데이터로 텍스트 생성(task-oriented)을 수행하는 GPT 기반 프레임워크.
NLP	ColBERT: Efficient and Effective Passage Search viaContextualized Late Interaction over BERT	Youtube	Document Ranking, Information Retrieval	BERT 임베딩을 기반으로 후반부(Late) 상호작용을 적용해 효율적인 패시지 검색을 구현.
NLP	Restoring and Mining the Records of the Joseon Dynasty via Neural LanguageModeling and Machine Translation	Youtube	Language Modelling, Machine Translation	조선왕조실록 등 옛 문서를 복원하고 번역하기 위해 NLM·MT 기술을 활용.
NLP	Improving Factual Completeness and Consistency of Image to Text Radiology Report Generation	Youtube	Natural Language Inference, Text Generation	영상→텍스트 변환 시 사실성(팩추얼)과 일관성을 높여 의료 보고서 품질 향상.
NLP	FinBERT	Youtube	Language Modelling, Pretrained Language Models	금융 도메인(감성 분석 등)에 특화된 BERT 변형 모델로 높은 성능 달성.
NLP	LayoutLM: Pre-training of Text and Layout for Document Image Understanding	Youtube	Document Image Classification, Document Layout Analysis	문서 이미지에서 텍스트와 레이아웃 정보를 동시에 학습해 인식 정확도 향상.
NLP	Query Suggestions as Summarization in Exploratory Search	Youtube	Query suggestions	쿼리 제안을 요약(summarization) 방식으로 접근해 탐색적 검색을 지원.
NLP	H-Transformer-1D Paper: Fast One Dimensional Hierarchical Attention For Sequences	Youtube	Language Modelling	계층적(hierarchical) 어텐션을 적용해 1D 시퀀스 처리 속도를 높인 모델.
NLP	End-to-End Progressive Multi-Task Learning Framework for Medical Named Entity Recognition and Normalization	Youtube	Knowledge Graphs, Medical Named Entity Recognition	의료 개체 인식과 정규화를 점진적 멀티태스크 학습으로 통합 수행.
NLP	DISEASES : Text mining and data integration of disease–gene associations	Youtube	Text mining, Data integration, Information extraction	생물의학 텍스트를 활용해 질병–유전자 연관성을 통합적으로 발굴·구현.
NLP	RoFormer: Enhanced Transformer with Rotary Position Embedding	Youtube	Semantic Text Matching	Rotary Position Embedding 기법으로 위치 인코딩을 개선해 매칭 성능 향상.
NLP	A Multiscale Visualization of Attention in the Transformer Model	Youtube	Transformer	멀티스케일 어텐션 시각화로 Transformer 동작과 메커니즘 파악에 도움.
NLP	CAST: Enhancing Code Summarization with Hierarchical Splitting and Reconstruction of Abstract Syntax Trees	Youtube	Software Engineering	코드 요약 시 AST를 계층적으로 분할·재구성하여 더 간결하고 정확한 요약 제공.
NLP	MERL: Multimodal Event Representation Learning in Heterogeneous Embedding Spaces	Youtube	Language Grounding, Multi-modal NLP	서로 다른 모달(텍스트, 이미지 등)을 동일 임베딩 공간에서 이벤트로 학습.
NLP	Big Bird - Transformers for Longer Sequences	Youtube	Linguistic Acceptability, Natural Language Inference	희소 어텐션으로 4k 토큰 이상의 긴 입력을 처리 가능하게 만든 모델.
NLP	Decoding-Enhanced BERT with Disentangled Attention	Youtube	Common Sense Reasoning, Coreference Resolution	디코딩 모듈과 분리 어텐션을 결합해 상식 추론과 코리퍼런스 해결 성능을 높임.
NLP	SentiPrompt: Sentiment Knowledge Enhanced Prompt-Tuning for Aspect-Based Sentiment Analysis	Youtube	Aspect-Based Sentiment Analysis, Language Modelling	감성 지식을 프롬프트 튜닝에 접목해 ABSA(Aspect 기반 감성분석) 성능 향상.
NLP	IMPROVING BERT FINE-TUNING VIA SELF-ENSEMBLE AND SELF-DISTILLATION	Youtube	Natural Language Inference, Text Classification	여러 BERT 체크포인트를 앙상블 후 셀프 디스틸로 성능 및 안정성 개선.
NLP	ACHIEVING HUMAN PARITY ON VISUAL QUESTION ANSWERING	Youtube	question-answering,Question Answering	시각적 질의응답(VQA) 분야에서 인간 수준에 근접하거나 달성한 모델.
NLP	Deep Encoder, Shallow Decoder: Reevaluating non- autoregressive machine translation	Youtube	Knowledge Distillation, Machine Translation	인코더를 깊게, 디코더를 얕게 설계하여 비자동회귀 MT(non-AR MT) 성능 향상 제시.
NLP	LaMDA : Language Models for Dialog Applications	Youtube	Information Retrieval	다중 턴 대화를 위한 대규모 언어모델, 풍부한 대화 능력(오픈엔드).
NLP	Competition-Level Code Generation with AlphaCode	Youtube	Code Generation	프로그래밍 경진대회 수준의 코드 솔루션을 생성하는 모델.
NLP	Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks	Youtube	Knowledge-Intensive NLP	외부 지식을 검색(Retrieval) 후 생성(Generation)에 활용해 복잡한 질의 해결.
NLP	SimCLS: A Simple Framework for Contrastive Learning of Abstractive Summarization	Youtube	Abstractive Summarization	요약 결과를 대조학습으로 평가·개선해 더 높은 품질의 추상적 요약 가능.
NLP	Graph-Bert: Only Attention is Needed for Learning Graph Representations	Youtube	Graph Representations	그래프 구조에 직접 어텐션만으로 임베딩을 학습, GNN 없이도 성능 확보.
NLP	SimCSE:Simple Contrastive Learning of Sentence Embedding	Youtube	Sentence Embedding	최소한의 데이터 증강과 대조학습만으로 문장 임베딩 품질을 대폭 향상.
NLP	Typical decoding for Natural Language	Youtube	Text Generation	생성 과정에서 “typical decoding”을 도입해 다양성과 품질의 균형을 꾀함.
NLP	Perceiver IO : A GENERAL ARCHITECTURE FOR STRUCTURED INPUTS & OUTPUTS	Youtube	Multimodal Processing	다양한 형태의 입·출력을 일관된 Transformer 구조로 처리할 수 있는 범용 프레임워크.
NLP	Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural Language Inference	Youtube	Text Classification, Natural Language Inference	클로즈(cloze) 스타일의 질문을 이용해 소량의 데이터로 분류·추론 태스크를 수행
NLP	Learning to Generalize to More:Continuous Semantic Augmentation for Neural Machine Translation	Youtube	Machine Translation	연속적 의미 증강(continuous semantic augmentation)을 통해 번역 모델의 일반화 성능 제고.
NLP	Multitask Prompted Training Enables Zero-Shot Task	Youtube	Zero-Shot Learning	멀티태스크 프롬프트 학습으로, 새로운 태스크에 대한 제로샷 성능을 높임.
NLP	Efficient Passage Retrieval with Hashing for Open-domain Question Answering(BPR)	Youtube	Open-domain QA	해싱을 활용한 효율적 패시지 검색으로 오픈도메인 QA 시스템 성능 향상.
NLP	LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS	Youtube	Language Modelling, LLM finetuning	대형 언어 모델에 저순위 행렬(LoRA)을 추가해 파인튜닝 비용을 절감하는 기법.
NLP	Weakly-supervised Text Classification Based on Keyword Graph	Youtube	Text Classification	키워드 그래프를 이용한 약지도(weakly-supervised) 텍스트 분류 기법.
NLP	Improving the Quality Trade-Off for Neural Machine Translation Multi-Domain Adaptation	Youtube	Machine Translation	다중 도메인 번역 적응 시 품질과 비용 간 균형을 개선하는 접근 제안.
NLP	AEDA: An Easier Data Augmentation Technique for Text Classification	Youtube	Text Classification	문장부호(punctuation) 삽입만으로 간단히 데이터 증강을 수행하는 기법 제안.
NLP	GTRANS-Grouping and Fusing Transformer Layers for Neural Machine Translation	Youtube	Machine Translation	Transformer 레이어를 그룹화·융합해 번역 성능 및 효율을 동시에 추구.
NLP	SPLADE : Sparse Lexical and Expansion Model for First Stage Ranking	Youtube	Information Retrieval	문서 랭킹의 첫 단계에서 희소 레키컬 확장을 활용해 성능을 높인 모델.
NLP	Debiased Contrastive learning of Unsupervised Sentence Representation	Youtube	Sentence Representation	비지도 문장 임베딩에서 대조학습을 통해 편향(spurious correlation)을 완화.
NLP	Calibrating Sequence Likelihood Improves Conditional Language Generation	Youtube	Conditional Language Generation	시퀀스 확률 보정을 통해 조건부 텍스트 생성 결과의 일관성과 품질 개선.
NLP	CHAIN-OF-THOUGHT PROMPTING ELICITS REASONING IN LARGE LANGUAGE MODELS	Youtube	Reasoning	단계별 추론(Chain-of-Thought)을 유도해 대형 언어모델의 논리적 사고력 강화.
NLP	A Quantitative Analysis of Statistical and Graph-Based Term Weighting Schemes for Keyword Extraction	Youtube	Keyword Extraction	통계·그래프 기반 가중치 스킴을 비교하여 키워드 추출 효율을 정량 분석.
NLP	Improving Neural Machine Translation with Soft Template Prediction	Youtube	Machine Translation	소프트 템플릿 예측으로 번역 과정에서 더 자연스러운 구조와 유창성 확보.
NLP	Minerva - Solving Quantitative Reasoning Problems with Language Models	Youtube	Question Answering	대형 언어 모델로 수학·정량적 추론 문제를 해결해 높은 정확도 달성.
NLP	PaLM: Scaling Language Modeling with Pathways	Youtube	Language Modeling	Pathways 아키텍처로 대규모 언어 모델을 스케일링해 다양한 태스크 성능 향상.
NLP	Unsupervised Neural Machine Translation for Low-Resource Domains via Meta-Learning	Youtube	Unsupervised Machine Translation	메타학습을 도입해 저자원 도메인에서 무감독 번역 모델의 성능을 향상.
NLP	Causal Inference in Natural Language Processing: Estimation, Prediction, Interpretation and Beyond	Youtube	Causal Inference	NLP 태스크에 인과 추론 기법을 적용해 예측과 해석력을 높이는 연구.
NLP	BRIO: Bringing Order to Abstractive SummarizationS	Youtube	Abstractive Summarization	요약 결과물의 구조 및 일관성을 개선해 더 읽기 쉬운 추상적 요약 생성.
NLP	Towards Robust and Reproducible Active Learning using Neural Networks	Youtube	Active Learning	재현 가능하며 안정적인 능동학습 전략을 제안해 실제 적용성을 높인 연구.
NLP	Scaling Instruction-Finetuned Language Models	Youtube	Instruction Tuning	지시(instruction) 기반 데이터로 파인튜닝 시 모델 스케일업 효과를 분석.
NLP	Packed Levitated Marker for Entity and Relation Extraction	Youtube	Entity and Relation Extraction	마커(marker) 기법을 활용해 엔티티 및 관계를 통합적으로 추출하는 방법 제시.
NLP	LLaMA Review!	Youtube	Large Language Models	Meta AI에서 공개한 LLM 시리즈로, 상대적으로 적은 파라미터로도 높은 성능 발휘.
NLP	P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Tasks	Youtube	Prompt Tuning	다양한 크기의 모델에서 프롬프트 튜닝이 풀 파인튜닝에 맞먹는 성능을 보여줌.
NLP	MCSE:Multimodal Contrastive Learning of Sentence Embeddings	Youtube	Multimodal Sentence Embedding	문장 임베딩을 멀티모달 대조학습으로 확장해 텍스트+이미지 등 통합 표현 학습.
NLP	Hyperbolic Image Embeddings	Youtube	Image Embeddings	이미지 임베딩을 쌍곡공간(hyperbolic space)에 매핑해 계층적·트리 구조 표현 향상.
NLP	LIMA Less Is More for Alignment	Youtube	Alignment	소량 데이터로도 효율적 정렬(alignment) 가능성을 보인 모델 연구.
NLP	Instruct GPT : Training language models to follow instructions with human feedback	Youtube	Instruction Tuning	인간 피드백을 활용한 RL 기법으로 GPT가 지시사항을 잘 따르도록 학습.
NLP	Iter-RetGen : Enhancing Retrieval augmented Large Language Models with Iterative Retrieval	Youtube	Retrieval-Augmented Generation	반복(iterative) 검색 전략으로 지식 기반 텍스트 생성 품질을 단계적으로 향상.
NLP	Textbooks Are All You need	Youtube	Language Modeling, Instruction Tuning	교과서 수준의 간단한 텍스트만으로도 대형 언어 모델을 효율적으로 학습할 수 있음을 시사.
NLP	Embedding Text in Hyperbolic space	Youtube	Hyperbolic Embeddings, Representation Learning	쌍곡공간 임베딩으로 텍스트 간 계층적·트리 관계를 효과적으로 학습.
NLP	OpineSum : Entailment based self training for abstractive opinion summarization	Youtube	Opinion Summarization, Entailment	엔테일먼트 기반 셀프 트레이닝으로 사용자 의견 요약 품질을 높이는 기법.
NLP	Do Androids Laugh at Electric Sheep Humor “Understanding” Benchmarks from The New Yorker Caption	Youtube	Humor Detection, Benchmarking	만화 캡션 등 유머 이해 능력을 평가하는 벤치마크를 제시, AI의 ‘유머 인식’ 성능을 검증.
NLP	PUNICA: Multi-Tenant LoRA Serving	Youtube	Parameter Efficient Tuning, LoRA Serving	LoRA(저순위 어댑터) 기반 모델을 다중 사용자 환경에서 효율적으로 서비스하는 플랫폼.
NLP	From Pretraining Data to Language Models to Downstream Tasks	Youtube	Language Models, Transfer Learning	사전학습 데이터 선정부터 다운스트림 태스크 적용까지 일관된 언어 모델 학습·분석 파이프라인 제안.
NLP	Efficient Memory Management for Large Language Model Serving with pagedAttention	Youtube	Memory Optimization, Large Language Models	pagedAttention 기법을 통해 LLM 추론 시 메모리 사용을 효율적으로 관리하는 방법.
NLP	Natural Posterior Network Deep Bayesian Uncertainty for Exponential Family Dist	Youtube	Bayesian Learning, Uncertainty Estimation	지수 가족 분포 기반 심층 베이지안 접근으로 모델 불확실성을 더 정확히 추정.
NLP	Mamba: Linear Time Sequence Modeling with Selective State Spaces	Youtube	Sequence Modeling, State Space Models	상태 공간을 선택적으로 활용해 선형 시간 복잡도로 시퀀스 모델링 성능 유지.
NLP	ChatGPT for Robotics Design Principles and Model Abilities	Youtube	Human-Robot Interaction, Language Models	ChatGPT를 로보틱스 설계에 적용해 모델 능력과 디자인 원칙을 점검·분석.
NLP	Meta in context Learning In large Language Models	Youtube	Meta-learning, In-Context Learning	대형 언어 모델에서 인컨텍스트 학습을 메타학습 관점으로 해석, 능력을 향상시키는 방법 분석.
NLP	Large Language Models Understand and Can be Enhanced by Emotional Stimuli	Youtube	Emotion-Aware LLM, Sentiment Analysis	감정 자극(Emotional Stimuli)이 대형 언어 모델 이해력 및 성능 향상에 기여함을 제시.
NLP	Ignore This Title and HackaPrompt	Youtube	Prompt Engineering, Adversarial Prompts	‘무시해야 할 제목’ 같은 어드버서리얼 프롬프트를 통해 모델을 교묘히 우회·오류 유발.
NLP	AlpacaFarm : A Simulation Framework for Methods that Learn from Human Feedback	Youtube	RLHF Simulation, LLM Fine-Tuning	인간 피드백 기반 학습(RLHF)을 시뮬레이션할 수 있는 AlpacaFarm 프레임워크 제안.
NLP	Why Can GPT Learn In Context Language Models Secretly Perform Gradient Desce	Youtube	In-Context Learning, Gradient Descent	GPT가 내부적으로 그래디언트 디센트를 모사해 인컨텍스트 학습을 수행한다는 가설.
NLP	SmoothQuant : Accurate and Efficient Post Training Quantization for Large Language	Youtube	Quantization, Model Compression	대형 언어 모델을 후처리 단계에서 양자화(SmoothQuant)하여 정확도·효율 동시 확보.
NLP	Generative Representational Instruction Tuning	Youtube	Instruction Tuning, Representation Learning	생성적 표현(Representational)과 지시 기반 튜닝을 결합해 모델 표현력 개선.
NLP	Graph of Thought : Solving Elaborate Problems with Large Language Models	Youtube	Complex Reasoning, Graph-based Thinking	그래프 사고(Graph of Thought) 기법으로 복잡 문제를 대형 언어 모델이 단계적으로 해결.
NLP	Hallucination of Multimodal Large Language models	Youtube	Multimodal LLM, Hallucination	이미지·텍스트 등 멀티모달을 처리하는 LLM에서 발생하는 할루시네이션과 그 완화 방안 연구.
NLP	RAPTOR : Recursive Abstractive Processing For Tree Organized Retrieval	Youtube	Abstractive Summarization, Tree Retrieval	트리 구조 데이터를 재귀적으로 요약해 복잡한 문서 검색 성능을 향상하는 기법.
NLP	Chain of Thought Reasoning Without Prompting	Youtube	Chain of Thought, Zero-Prompt Reasoning	별도 프롬프트 없이도 모델이 단계적 사고 과정을 학습·활용(Chain of Thought) 가능.
NLP	Let the Flows Tell: Solving Graph Combinatorial Optimization Problems with GFlowNets	Youtube	GFlowNet, Graph Optimization	GFlowNets를 활용해 그래프 조합 최적화 문제에서 해 공간을 효율적으로 탐색·해결
NLP	MoRA: High-Rank Updating for Parameter-Efficient Fine-Tuning	Youtube	Parameter Efficient Tuning, High-Rank Update	저순위 LoRA와 반대로 고순위(MoRA) 업데이트 방식으로 미세조정 효율과 성능을 동시 개선.
NLP	Adapting Visual Language Models for Generalizable Anomaly Detection in Medical	Youtube	Medical Anomaly Detection, Vision-Language Models	비전-언어 모델을 의료 이상 탐지에 활용, 다양한 환경에서 일반화 성능을 높이는 접근.
NLP	Gradient Boosting Reinforcement Learning (GBRL)	Youtube	Reinforcement Learning, Gradient Boosting	그래디언트 부스팅 개념을 RL에 접목해 학습 효율 및 정책 품질을 개선한 기법.
NLP	Designing a Dashboard for Transparency and Control of Conversational AI	Youtube	Conversational AI, Transparency	대화형 AI 작동을 투명하게 모니터·제어 가능한 대시보드를 설계해 사용자 신뢰도 향상.
NLP	How Johnny Can Persuade LLMs to Jailbreak Them	Youtube	Adversarial Prompting, Model Security	사용자 프롬프트를 통해 모델 정책을 우회(jailbreak)시키는 기법과 방어 시나리오 연구.
NLP	LongRoPE : Extending LLM Context Window Beyond 2 Million Tokens	Youtube	Extended Context, Rotary Positional Embedding	RoPE를 확장해 최대 수백만 토큰 이상의 장문을 처리할 수 있는 LLM 구조 제안.
NLP	CoVe : Chain of Verification Reduces Hallucination in LLM	Youtube	Hallucination Reduction, Verification	모델 출력의 사실성을 검증(Verification)하는 체인을 추가해 할루시네이션 완화.
LLM Inference	REFLEG: Rethinking RAG-based Decoding for LLM Efficiency	Youtube	RAG Decoding, LLM Efficiency, Retrieval-Augmented Generation	RAG 기반 디코딩 방식을 재설계해 검색 기반 생성의 효율성과 응답 품질을 함께 개선하려는 접근.
LLM Inference	SpecEE: Accelerating Large Language Model Inference with Speculative Early Exiting	Youtube	Speculative Decoding, Early Exit, LLM Inference	Speculative decoding과 early exiting을 결합해 LLM 추론 속도를 높이는 효율화 기법.
LLM Reasoning	DeepConf: Deep Think With Confidence	Youtube	Confidence Estimation, Reasoning, LLM	모델의 추론 과정에서 confidence를 활용해 더 신뢰도 높은 답변과 사고 경로를 유도하는 방법.
Vision	ControlNet : Adding Conditional Control to Text to Image Diffusion Model	Youtube	Text-to-Image, Conditional Diffusion	Diffusion 기반 텍스트→이미지 생성에 조건부 제어를 추가해 생성 결과를 세밀하게 통제.
Vision	Interpreting CLIP’s Image Representation via Text Based Decomposition	Youtube	Vision-Language Models, Representation Analysis	CLIP 임베딩을 텍스트 기반으로 분해·해석해 시각 표현 구조 이해를 개선.
Vision	Open-World Semantic Segmentation Including Class Similarity	Youtube	Open-World Segmentation, Class Similarity	클래스를 모르는 오픈월드 세그멘테이션 상황에서 클래스 유사도 등을 고려해 분할 정확도 향상.
Vision	Dynamic Sparse Voxel Transformer with Rotated Sets (DSVT)	Youtube	3D Object Detection, Sparse Transformer	3D 점구름(voxel)에서 회전된 셋을 활용, 희소성·동적성을 겸비한 Transformer로 물체 탐지.
Vision	Is ImageNet Worth 1 Video?	Youtube	Video Pretraining, ImageNet Alternative	단 하나의 긴 동영상이 ImageNet에 상응하는 사전학습 효과를 낼 수 있는지 실험적으로 검증.
Vision	SAM2	Youtube	Semantic Segmentation, SAM	Segment Anything Model(SAM)을 확장 혹은 개선하여 세분화 정확도 향상 모색. 심지어 동영상
Vision	SparK : DESIGNING BERT FOR CONVOLUTIONAL NETWORKS	Youtube	ConvNets, BERT-like Architecture	CNN에 BERT 구조를 접목해 시각 특징 학습을 강화하는 SparK 모델 제안.
Vision	Diffusion-based Semantic-Discrepant Outlier Generation for Out-of-Distribution Detection	Youtube	OOD Detection, Diffusion Models	정상 데이터와 다른(semantic discrepancy) 샘플을 생성해 OOD 탐지 성능 강화.
Vision	Tri Perspective View for Vision Based 3D Semantic Occupancy Prediction	Youtube	3D Occupancy, Semantic Prediction	세 가지 관점(Tri Perspective)으로 3D 공간의 점유 및 의미 정보를 예측하는 접근.
Vision	UniCLIP Unified Framework for Contrastive Language Image Pre training	Youtube	CLIP, Contrastive Pretraining	언어–이미지 대조학습을 하나로 통합한 프레임워크로 범용 비전-언어 표현 학습 지원.
Vision	BEVFusion: Multi-Task Multi-Sensor Fusion with Unified Bird's-Eye View Representation	Youtube	Sensor Fusion, 3D Detection	라이다·카메라 등 센서 정보를 Bird’s-Eye View로 융합해 다중 태스크를 동시 처리.
Vision	SemiVL: Semi-Supervised Semantic Segmentation with Vision-Language Guidance	Youtube	Semi-Supervised Segmentation, Vision-Language	비전-언어 정보를 활용해 반지도(세미 슈퍼바이즈) 세그멘테이션 성능을 높임.
Vision	YDTR Infrared and Visible Image Fusion via Y Shape Dynamic Transformer	Youtube	mage Fusion, Transformer	적외선·가시광 이미지를 Y자형 동적 Transformer로 융합해 시각적 품질 향상.
Vision	STABLEREP : Synthetic Images from Text-to-Image Models Make Strong Visual Representation Learners	Youtube	Synthetic Data, Representation Learning	텍스트→이미지 합성 데이터를 활용해도 강력한 시각 표현 학습을 달성할 수 있음.
Vision	Diffusion models Beat GANs on Image Synthesis	Youtube	Image Synthesis, Diffusion vs. GAN	확산(diffusion) 모델이 이미지 생성 품질 면에서 GAN을 능가한다는 연구 결과.
Vision	DOMINO Discovering Systematic Errors with Cross Modal Embeddings	Youtube	Error Analysis, Cross-Modal Embeddings	모델의 체계적 에러를 멀티모달 임베딩을 통해 탐색·분류해 개선 여지 확인.
Vision	Emergent Complexity and Zero shot Transfer via Unsupervised Environment Design	Youtube	Unsupervised Environment Design, Zero-Shot Transfer	학습 환경을 자동 설계해 에이전트가 예측 못한 태스크로 제로샷 전이 가능하게 만듦.
Vision	RT-DETR : DETRs Beat YOLOs On Real time Object Detection	Youtube	Object Detection, Transformer-based DETR	DETR 계열 모델이 실시간 객체 검출(throughput)에서 YOLO와 경쟁·상회하는 결과 보고.
Vision	Masked Auto encoders Are Scalable Vision Learners	Youtube	MAE, Self-Supervised Learning	이미지 일부를 마스킹 후 복원하는 MAE 기법으로 대규모 시각 표현 학습의 효과를 입증.
Vision	LLM-grounded Diffusion	Youtube	Vision-Language Models, Diffusion	대형 언어 모델(LLM)을 접목해 텍스트 이해력을 강화한 이미지 생성.
Vision	Depth Anything Unleashing the Power of Large Scale Unlabeled Data	Youtube	Depth Estimation, Unlabeled Data	대규모 비라벨 데이터에서 깊이(depth) 정보를 학습해 다양한 비전 태스크로 확장 가능.
Vision	Object Lab	Youtube	Object Discovery, 3D Reconstruction	객체 탐지·3D 재구성을 결합한 ‘Object Lab’ 환경을 통해 직관적 오브젝트 연구.
Vision	YOLO	Youtube paper	Object detection	Object detection
Vision	YOLO-v2	Youtube	Object detection	Object detection
Vision	Resnet	Youtube paper	Image classification	Image classification
Vision	GAN	Youtube	Generative Adversarial Networks, Generative Models	Generative Adversarial Networks, Generative Models
Vision	Image Style Transfer Using CNN	Youtube	Convolutional Neu- ral Network	CNN을 활용해 콘텐츠 이미지는 유지하고, 스타일 이미지를 결합하여 새로운 스타일 이미지 생성.
Vision	SINGAN	Youtube	Image Generation, Image Manipulation	단일 이미지만으로 멀티 스케일 GAN을 학습해 다양한 이미지 변환·조작 수행 가능.
Vision	FCN	Youtube	Semantic Segmentation Models	완전 합성곱 네트워크(FCN)로 픽셀 단위 세그멘테이션 수행, 보다 정확한 분할 실현.
Vision	DeepLabV3	Youtube	Semantic Segmentation Models	팽창(a trous) 컨볼루션과 ASPP로 객체 크기 변화에 대응하며 세밀한 분할 가능.
Vision	Unet	Youtube paper	Cell Segmentation, Multi-tissue Nucleus Segmentation	인코더-디코더 구조로 의료영상과 같은 소량 데이터 환경에서도 높은 분할 정확도.
Vision	CyCADA	Youtube	Domain Adaptation, Semantic Segmentation	생성적 적대 학습을 통해 소스·타겟 도메인 차이를 줄여 세그멘테이션 성능 향상.
Vision	D-SNE	Youtube	Domain Adaptation	t-SNE 시각화를 기반으로 도메인 불일치를 줄여 분류·세그멘테이션 성능 개선.
Vision	Faster-RCNN	Youtube	Real-Time Object Detection, Region Proposal	R-CNN 계열을 개선해 영역 제안(Region Proposal) 과정을 통합, 속도·정확도 동시 향상.
Vision	Weakly Supervised Object Detection With Segmentation Collaboration	Youtube	General Classification, Image Classification	이미지 레벨 라벨만으로 객체를 검출하고, 분할 협업으로 정확도 보완하는 약지도 방식.
Vision	Don't Judge an Object by Its Context: Learning to Overcome Contextual Bias	Youtube	object classification	주변 문맥에 의존하는 편향을 줄이고 객체 자체 특징으로 분류 정확도를 높이는 연구.
Vision	data efficient image recognition with contrastive predictive coding	Youtube	General Classification, Object Detection	적은 데이터 상황에서 대조 예측 부호화(CPC)로 효율적인 시각 특성 학습 달성.
Vision	Deep Feature Consistent Variational Autoencoder	Youtube	Style Transfer	VAE에 딥 특징 일관성 조건을 추가해 스타일 전이 품질·다양성 개선.
Vision	Attention Branch Network: Learning of Attention Mechanism for Visual Explanation	Youtube	Decision Making, Image Classification	분기된 어텐션 브랜치로 시각적 중요 영역을 강조, 해석 가능성과 분류 정확도 동시 향상.
Vision	RELATION-SHAPE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK FOR POINT CLOUD ANALYSIS	Youtube	point cloud	점구름 데이터에서 물체 형태·상호 관계를 학습하기 위한 CNN 기반 구조 제안.
Vision	EfficientNet	Youtube	CNN	너비·깊이·해상도를 동시에 확장해 효율적으로 정확도 향상(Scaling)을 달성한 CNN 모델.
Vision	Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features	Youtube	Deep Clustering, Image Clustering	비지도 클러스터링과 이미지 특징 학습을 결합해 시각 표현 학습 정확도 향상.
Vision	Boosting Few-shot visual learning with self-supervision	Youtube	Few-Shot Learning, Self-Supervised Learning	자가 지도 방식으로 특성 품질을 향상, 극소량(Few-shot) 샘플에서도 높은 정확도 가능.
Vision	Rethinking Pre-training and Self-training	Youtube	Data Augmentation, Object Detection	사전학습 + 셀프 트레이닝 전략 재검토로 객체 검출 등에서 데이터 효율성 향상.
Vision	BYOL : Bootstrap Your Own Latent	Youtube	Representation Learning, Self-Supervised Image Classification	서로 다른 네트워크 간 상호 학습(교사·학생)으로 점진적 표현 학습 향상.
Vision	Deep Image Prior	Youtube	Image Denoising, Image Inpainting	네트워크 구조 자체로 이미지를 자연스럽게 복원하도록 유도, 별도 사전학습 불필요.
Vision	Object-Centric Learning with Slot Attention	Youtube	Object Discovery	슬롯 어텐션 기법으로 이미지 내 객체들을 분리·학습해 객체 중심 표현을 확보.
Vision	Yolo V4	Youtube	Data Augmentation, Real-Time Object Detection	Mosaic, IoU-aware 등 다양한 기법을 결합해 실시간 검출 성능을 대폭 향상한 YOLO 후속.
Vision	Dynamic Routing Between Capsules	Youtube	Image Classification	캡슐 간 동적 라우팅(Dynamic Routing)으로 시각적 계층 구조를 보존하며 분류 정확도 향상.
Vision	Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Network	Youtube	Classification, Document Classification	그래프로 연결된 노드 관계를 활용해 반지도 분류·문서 분류 정확도 향상.
Vision	Generative Pretraining from Pixels	Youtube	Representation Learning, Self-Supervised Image Classification	픽셀 단위에서 생성적 사전학습 후, 다양한 시각 태스크로 전이 가능.
Vision	MaskFlownet	Youtube	Feature Matching	Optical Flow 예측과 마스킹을 결합해 정교한 특징 매칭을 수행하는 네트워크.
Vision	Adversarial Robustness through Local Linearization	Youtube	Adversarial Defense, Adversarial Robustness	적대적 공격 주변에서 모델을 국소 선형화하여 내재적 강건성을 확보.
Vision	Locating Objects Without Bounding Boxes	Youtube	Object Localization	바운딩 박스 라벨 없이 객체 위치를 추론해 라벨 비용 절감 및 유연성 확보.
Vision	Training data-efficient image transformers & distillation through attention	Youtube	Document Image Classification, Document Layout Analysis	트랜스포머와 어텐션 기반 지식 증류를 통해 데이터 효율적으로 문서 인식 성능 향상.
Vision	What Makes Training Multi-modal Classification Networks Hard?	Youtube	Action Classification, Action Recognition	멀티모달 분류 네트워크 학습 시 발생하는 편향·난관을 분석해 해법 모색.
Vision	Meta-Transfer Learning for Zero-Shot Super-Resolution	Youtube	Image Super-Resolution, Meta-Learning	메타 전이학습을 통해 초해상도(SSR) 문제에서 제로샷 환경도 효과적으로 대응.
Vision	Patch SVDD: Patch-level SVDD for Anomaly Detection and Segmentation	Youtube	Anomaly Detection, Self-Supervised Learning	국소(패치) 단위 SVDD 적용으로 미세한 이상 탐지·세그멘테이션 가능.
Vision	Style GAN	Youtube	Disentanglement, Image Generation	스타일 공간을 제어해 이미지 생성의 다채로운 변형·속성 조절 가능.
Vision	High-Performance Large-Scale Image Recognition Without Normalization	Youtube	Image Classification	정규화 없이도 대규모 이미지 분류에서 높은 성능을 내는 학습 기법 제안.
Vision	Focal Loss for Dense Object Detection	Youtube	Object Detection	클래스 불균형 심한 객체 검출 상황에서 포컬 로스로 성능 극대화.
Vision	Editing in Style : Uncovering the Local Semantics of GANs	Youtube	Dense Object Detection, Long-tail Learning	GAN 내부 로컬 스타일 코드를 편집해 이미지 수정·생성 자유도를 확보.
Vision	EfficientNet 2	Youtube	Convolutional Neural Networks, Image Models	EfficientNet를 확장한 모델로, 크기·성능 균형을 한층 향상.
Vision	Style Clip	Youtube	Image Manipulation	텍스트 프롬프트와 GAN을 결합해 직관적으로 이미지 스타일 조절 가능.
Vision	Swin Transformer	Youtube	Image Models, Vision Transformers	스윈(Window) 어텐션으로 고해상도 이미지를 효율적으로 처리하는 비전 트랜스포머.
Vision	NBDT: Neural-backed Decision Tree	Youtube	Neural-Backed Decision Trees	신경망으로 학습한 계층적 트리 구조로 결정 과정을 시각적으로 해석 가능.
Vision	EfficientDet	Youtube	Semantic Segmentation Models, One-Stage Object Detection Models, Object Detection Models	BiFPN과 EfficientNet 백본으로 높은 정확도와 빠른 속도를 동시에 달성한 검출 모델.
Vision	MLP - MIXER: An all-MLP Architecture for Vision	Youtube	Image Classification	어텐션 없이도 채널·공간 MLP만으로 이미지 분류를 수행, 단순 구조로도 준수한 성능 달성.
Vision	You Only Look at One Sequence: Rethinking Transformer in Vision through Object Detection	Youtube	Object Detection	비전 트랜스포머를 한 번의 시퀀스 처리로 객체 검출에 적용, 효율적 구조 제안.
Vision	Hierarchical Long-term Video Frame Prediction without Supervision	Youtube	Video Prediction	비지도 학습으로 장기 비디오 프레임을 계층적으로 예측·생성.
Vision	Closed-Form Factorization of Latent Semantics in GANs	Youtube	Image Generation, Image Manipulation	GAN 잠재공간을 닫힌 형태로 분해해 특정 속성만 선택적으로 수정·생성 가능.
Vision	You Only Learn One Representation: Unified Network for Multiple Tasks	Youtube	Multi-Task Learning, Real-Time Object Detection	여러 비전 태스크를 단일 표현(Representation)으로 처리하는 통합 네트워크 제안, 실시간 객체 검출 등 동시 수행.
Vision	StyleSpace Analysis	Youtube	Image Generation	스타일 공간(StyleSpace)을 분석해 이미지를 세부적으로 조작·생성하는 방법론 연구.
Vision	Representative graph neural network	Youtube	Representative Graph, Dynamic Sampling, Semantic Segmentation	그래프 신경망에 대표성(Representative) 개념을 도입해 동적 샘플링·의미론적 세그멘테이션 성능 개선.
Vision	YOLOX	Youtube	One-Stage Object Detection Models	YOLO 계열을 확장·개선한 원스테이지 검출 모델로 앵커 프리(anchor-free) 구조가 특징.
Vision	Joint Contrastive Learning with Infinite Possibilities	Youtube	Contrastive Learning	대조학습을 확장해 ‘무한’한 양상의 표현 학습 가능성을 모색, 다양한 뷰·도메인 통합 학습.
Vision	Auto-DeepLab: Hierarchical Neural Architecture Search for Semantic Image Segmentation	Youtube	Image Classification, Neural Architecture Search	자동화된 계층형 아키텍처 탐색을 통해 세그멘테이션 모델을 최적 설계, 이미지 분류 등에도 적용 가능.
Vision	Explaining in style training a gan to explain a classifier in stylespace	Youtube	Image Classification	StyleSpace 기반으로 분류기의 결정 경로를 GAN으로 시각화·설명하는 접근.
Vision	End-to-End Semi-Supervised Object Detection with Soft Teacher	Youtube	Instance Segmentation, Object Detection	반지도 학습에서 Teacher 모델을 소프트하게 결합해 물체 검출·인스턴스 분할 성능 향상.
Vision	Understanding Dimensional Collapse in Contrastive Self Supervised Learning	Youtube	Contrastive Learning, Learning Theory	대조학습 시 발생하는 표현 차원의 붕괴 현상을 이론적으로 분석하고, 이를 완화하는 방안 제시.
Vision	Encoding in Style: a Style Encoder for Image-to-Image Translation	Youtube	Conditional Image Generation, Face Generation	스타일 인코더를 도입해 얼굴·이미지 변환 시 개별 스타일 요소를 보다 정확히 제어.
Vision	Detection in Crowded Scenes: One Proposal, Multiple Predictions	Youtube	Object Detection, Pedestrian Detection	혼잡한 장면에서 하나의 영역 제안으로 여러 객체(보행자 등)를 예측해 검출 정확도 높임.
Vision	A Normalized Gaussian Wasserstein Distance for Tiny Object Detection	Youtube	Object Detection	작은 물체 검출을 위해 정규화된 가우시안 Wasserstein 거리를 활용, 좌표 회귀를 안정화.
Vision	Siamese Neural network for one-shot image recognition	Youtube	One-Shot Learning	쌍둥이(Siamese) 네트워크로 극소량 샘플(1샷)만으로 이미지 인식 가능.
Vision	Grounded Language-Image Pre-training	Youtube	Object Detection Phrase Grounding	이미지와 언어를 연결해 사물 검출·어구(phrase) 정합을 사전학습으로 습득, 다양한 멀티모달 태스크에 적용.
Vision	Transfer Learning for Pose Estimation of Illustrated Characters	Youtube	Activity Recognition, Pose Estimation	일러스트(만화) 캐릭터 포즈 추정에 기존 인체 포즈 모델을 전이학습, 동작 인식 정확도 개선.
Vision	Sparse R-CNN: End-to-End Object Detection with Learnable Proposals	Youtube	Object Detection, Object Recognition	사전에 학습된(proposal) 박스를 직접 예측·조정하는 방식으로, RCNN 단계를 간소화·속도↑
Vision	NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis	Youtube	Neural Rendering, Novel View Synthesis	신(scene)을 연속적 방사장(Radiance Field)으로 표현해 다양한 시점 뷰 합성(3D 렌더링) 가능.
Vision	HRnet: Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation	Youtube	Pose Estimation, Human Pose	고해상도 특징 맵 유지 구조로 인체 포즈 추정 등에서 높은 정밀도 발휘.
Vision	MobileViT : Light-weight, general-purpose, and Mobile-friendly Vision Transformer	Youtube	Mobile Vision Transformer, Lightweight Architecture	모바일 환경에서도 효율적으로 동작하도록 설계된 경량 비전 트랜스포머 구조 제안.
Vision	Effectively Leveraging Attributes for Visual Similarity	Youtube	Attribute-based Image Retrieval, Visual Similarity	시각적 유사도 계산 시 속성(attributes)을 적극 활용해 검색·추천 품질 향상.
Vision	Hard Negative Mixing for Contrastive learning	Youtube	Contrastive Learning, Hard Negative Mining	어려운 음성 샘플(하드 네거티브)을 혼합함으로써 대조학습 임베딩을 더욱 견고하게 학습.
Vision	HOTR : Human-Object Interaction Detection with Transformer	Youtube	Human-Object Interaction Detection, Transformer	사람과 사물의 상호작용(HOI)을 Transformer로 검출하여 행동 이해·분석에 활용.
Vision	SSD: A UNIFIED FRAMEWORK FOR SELF-SUPERVISED OUTLIER DETECTION	Youtube	Self-Supervised Outlier Detection	자가 지도 방식으로 이상치(outlier) 검출을 수행하는 통합 프레임워크.
Vision	StyleHEAT : One-Shot High-Resolution Editable Talking Face Generation via Pre-trained StyleGAN	Youtube	Talking Face, One-Shot Generation	스타일GAN을 활용해 단일 얼굴 이미지만으로도 고해상도·편집 가능한 페이스 영상 생성 가능.
Vision	Self-Supervised Transformers for Unsupervised Object Discovery using Normalized Cut	Youtube	Unsupervised Object Discovery, Self-Supervised Transformers	정규화 컷(NCut)과 트랜스포머 결합으로 라벨 없이 객체 분할 정확도 향상.
Vision	Transfusion: Understanding Transfer Learning for Medical Imaging	Youtube	Medical Imaging, Transfer Learning	의료 영상에 특화된 전이학습 전략을 분석, 기존 대비 정확도·효율 개선.
Vision	UCTransNet	Youtube	Medical Segmentation, U-Net + Transforme	U-Net과 트랜스포머를 결합해 의료 영상 분할에서 높은 정확도 달성.
Vision	A Simple Baseline for Semi-supervised Semantic Segmentation with Strong Data Augmentation	Youtube	Semi-supervised Semantic Segmentation, Data Augmentation	강력한 증강 기법을 적용해 반지도 세그멘테이션의 기본 성능을 크게 끌어올린 방법론.
Vision	Vision Transformer with Deformable Attention	Youtube	Deformable Attention, Vision Transformer	비정형(Deformable) 어텐션으로 스케일 변화가 큰 물체 인식 성능 개선.
Vision	More ConvNets in the 2020s: Scaling up Kernels Beyond 51x51 using Sparsity	Youtube	Sparse Large-Kernel Conv, Scalable CNN	51×51을 넘는 초대형 커널을 희소 기법으로 처리해 CNN의 확장성과 정확도 높임.
Vision	PseCo: Pseudo Labeling and Consistency Training for Semi-Supervised Object Detection	Youtube	Semi-Supervised Object Detection, Consistency Regularization	반지도 학습에서 의사 라벨링과 일관성 훈련을 결합, 적은 라벨로도 객체 검출 성능 향상.
Vision	MetaFormer is Actually What You Need for Vision	Youtube	Transformer Variation, MetaFormer	“어텐션”보다 중요한 건 메타포머 구조라 주장, 다양한 비전 태스크에 적용 가능.
Vision	An Image is Worth 16x16 Words:Transformers for Image Recognition at Scale	Youtube	Vision Transformer (ViT), Large-Scale Recognition	이미지 패치를 토큰화한 대규모 트랜스포머로 분류, ViT의 효시가 된 연구.
Vision	BigDatasetGAN: Synthesizing ImageNet with Pixel-wise Annotations	Youtube	GAN-based Data Synthesis, Pixel-wise Annotation	대규모 ImageNet 스타일 이미지를 픽셀 단위 주석까지 합성, 데이터 증강에 활용.
Vision	High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models (Stable Diffusion)	Youtube	Diffusion Models, High-Resolution Image Generation	잠재 공간에서 확산 모델을 적용해 고해상도 이미지를 생성, Stable Diffusion 아이디어의 핵심.
Vision	Proper Reuse of Image Classification Features Improves Object Detection	Youtube	Feature Reuse, Object Detection	분류용으로 학습된 특징을 적절히 재사용하면 검출 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 입증.
Vision	Voxel Field Fusion for 3D Object Detection	Youtube	3D Object Detection, Voxel Fusion	다중 뷰(voxel field) 정보를 융합해 점구름 기반 3D 검출 정확도 향상.
Vision	MedSefDiff: Medical Image Segmentation with Diffusion Probabilistic Model	Youtube	Medical Image Segmentation, Diffusion Models	확산(디퓨전) 확률 모델을 의료 영상 세그멘테이션에 적용해 정밀도 높임.
Vision	Pix2Seq	Youtube	Unified Generation Approach, Object Detection	객체 검출을 시퀀스 생성 문제로 전환하여 단일 프레임워크에서 처리.
Vision	Self-Supervised Learning based on Heat Equation	Youtube	Self-Supervised Representation, Heat Equation	열 방정식 기반 자가 지도 접근으로 안정적인 특징 학습을 구현.
Vision	Cliff Diving : Exploring Reward Surfaces in Reinforcement Learning Environments	Youtube	Reinforcement Learning, Reward Surfaces	Cliff Diving 환경에서 보상 지형(Reward Surface)을 분석해 RL 동작 특성 파악.
Vision	WHAT DO VISION TRANSFORMERS LEARN?A VISUAL EXPLORATION	Youtube	Vision Transformer, Interpretability	ViT 내부에서 어떤 시각 패턴을 학습하는지 시각화·해석.
Vision	InternImage: Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable Convolutions	Youtube	Foundation Models, Deformable Convolution	대규모 비전 기본 모델에 변형가능 컨볼루션을 적용해 정확도·효율 동시 개선.
Vision	Cut and Learn for Unsupervised Object Detection and Instance Segmentation	Youtube	Unsupervised Detection, Instance Segmentation	라벨 없이 객체를 잘라내(cut) 학습하며 동시에 객체 감지와 인스턴스 세그멘테이션을 달성.
Vision	The Forward-Forward Algorithm: Some Preliminary Investigations	Youtube	Forward-Forward Training, Alternative Backprop	역전파 없이 전방(Forward) 단계만 반복해 학습하는 대안적 기법 초기 연구.
Vision	Visual Prompt Tuning	Youtube	Prompt Tuning, Vision Transformers	기존 비전 모델에 프롬프트(시각 템플릿)를 추가해 특정 태스크로 효율적 전이.
Vision	Dataset Distillation by Matching Training Trajectories	Youtube	Dataset Distillation, Efficient Retraining	모델 학습 과정을 모사·압축한 데이터셋으로 빠른 재학습·전이 가능.
Vision	YOLO v6	Youtube	One-Stage Object Detection, YOLO Series	YOLO 계열 최신 버전으로, 경량화·정확도 모두 개선한 객체 검출 프레임워크.
Vision	InstructBLIP: Towards General-purpose Vision-Language Models with Instruction Tuning	Youtube	Vision-Language, Instruction Tuning	시각+언어 모델에 지시문(Instruction)을 학습해 다목적 태스크 수행 능력 강화.
Vision	ImageBind One Embedding Space To Bind Them All	Youtube	Multi-modal Embedding, Universal Representation	텍스트·오디오·이미지 등 여러 모달을 단일 임베딩 공간으로 통합해 범용 표현.
Vision	Learning to Generate Text grounded Mask for Open world Semantic Segmentation from Only Image-Text Pairs	Youtube	Open-world Segmentation, Vision-Language	이미지-텍스트 쌍만으로 세그멘테이션 마스크를 생성, 오픈월드 환경에 적용 가능.
Vision	Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative Image Manifold	Youtube	GAN-based Image Editing, Interactive Manipulation	GAN 잠재공간에서 포인트 드래그 방식으로 직관적 이미지 편집·변형.
Vision	Segment Anything in High Quality	Youtube	High-Quality Segmentation, SAM	Segment Anything 모델을 개선해 고화질·정확도 높은 세분화 제공.
Vision	Multi Domain Learning for Motion Magnification	Youtube	Motion Magnification, Multi-Domain Learning	다양한 도메인에서 미세한 움직임을 증폭해 관찰하도록 학습, 의료·산업 등 활용 가능.
Vision	3D Gaussian Splatting for Real Time Radiance Field Rendering	Youtube	NeRF Rendering, Real-time	3D 점 클라우드에 가우시안 스플랫을 적용, 실시간 방사장(NeRF) 렌더링 구현.
Vision	VoxelNet End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection	Youtube	3D Object Detection, Voxel-based Networks	VoxelNet 구조로 점구름(포인트 클라우드) 입력을 직접 학습, 3D 검출 정확도 개선.
Vision	DreamBooth: Fine Tuning Text-to-Image Diffusion Models for Subject-Driven Generation	Youtube	Text-to-Image Diffusion, Subject-driven Generation	텍스트→이미지 확산 모델을 특정 주제나 스타일에 맞춰 파인튜닝, 맞춤형 이미지 생성 가능.
Vision	MIC Masked Image Consistency for Context Enhanced Domain Adaptation	Youtube	Domain Adaptation, Masked Consistency	마스킹된 이미지를 활용해 도메인 적응 시 맥락 정보 일관성을 유지, 성능 강화.
Vision / Robotics	VGGT: Visual Geometry Grounded Transformer	Youtube	3D Reconstruction, Visual Geometry, Foundation Model	별도의 복잡한 최적화 없이 이미지 기반 3D 구조 이해를 수행하는 비전 지오메트리 모델로, 3D 인식·재구성의 실용성을 높임.
Vision / Robotics	LAPA: Learning Action Priors without Action Labels	Youtube	Robot Learning, Action Prior, Vision-Language-Action	명시적인 로봇 액션 라벨 없이도 행동 prior를 학습하여 로봇 제어 데이터 구축 비용을 낮추는 접근.
Vision / Robotics	NVIDIA GR00T N1	Youtube	Humanoid Robot, Vision-Language-Action, Robotics Foundation Model	휴머노이드 로봇을 위한 범용 파운데이션 모델 방향성을 제시하며, 언어·시각·행동을 통합한 로봇 지능 구현을 목표로 함.
Vision / Robotics	SmolVLA: A Vision Language Action Model for Affordable and Efficient Robotics	Youtube	Vision-Language-Action, Robotics, Efficient Model	저비용·고효율 로봇 제어를 위해 경량 VLA 모델을 제안, 실제 로봇 적용 가능성을 높임.
Vision / Robotics	RDT-1B: A Diffusion Foundation Model for Bimanual Manipulation	Youtube	Diffusion Policy, Bimanual Manipulation, Robotics	양팔 로봇 조작을 위한 대규모 디퓨전 기반 파운데이션 모델로, 복잡한 조작 행동을 생성적으로 학습.
Vision / Robotics	AnyGrasp: Robust and Efficient Grasp Perception in Spatial and Temporal Domains	Youtube	Grasp Detection, 3D Perception, Robotics	공간적·시간적 정보를 함께 활용해 다양한 환경에서 안정적인 로봇 grasp perception을 수행.
Vision-Language	InternVL: Scaling up Vision Foundation Models and Aligning for Generic Visual-Linguistic Tasks	Youtube	Vision Foundation Model, VLM, Multimodal Alignment	대규모 비전 파운데이션 모델을 확장하고 언어 모델과 정렬하여 범용 시각-언어 태스크 성능을 강화.
Vision-Language	Your Large Vision-Language Model Only Needs A Few Attention Heads For Visual Grounding	Youtube	Visual Grounding, Attention Head Analysis, LVLM	대형 VLM의 시각적 위치 이해가 소수의 attention head에 집중된다는 점을 분석해 모델 해석성과 효율화 가능성을 제시.
Vision	Boosting Cross-Spectral Unsupervised Domain Adaptation for Thermal Semantic Segmentation	Youtube	Thermal Segmentation, UDA, Cross-Spectral Learning	RGB와 열화상 간 도메인 차이를 줄여 열화상 세그멘테이션 성능을 높이는 비지도 도메인 적응 연구.
Recommend System	Matrix Factorization Technique for Recommender System	Youtube paper	Recommendation system	사용자-아이템 행렬 분해 기법으로 대규모 협업필터링 구현, 넷플릭스 등에서 성능 입증.
Recommend System	Collaborative Filtering for Implicit Feedback Dataset	Youtube	recommender systems, Collaborative Filtering	묵시적 피드백(조회·클릭) 기반 사용자 취향 예측을 협업필터링으로 처리하는 방법론.
Speech	A comparison of S2S models for speech recognition	Youtube paper	Speech Recognition	음성인식에서 여러 S2S(seq2seq) 모델을 비교·분석하여 장단점 파악 및 성능 비교.
Fundamental	RAdam	Youtube blog paper	Regularization, Stochastic Optimization	Adam의 변동성 문제를 레디언스(RA) 항으로 보정해 안정적 훈련 가능.
Fundamental	Stacked Auto Encoder for the P300 Component Detection	Youtube	brain-computer interfaces	뇌-컴퓨터 인터페이스에서 P300 신호 검출을 쌓은 오토인코더로 수행, 정확도 상승.
Fundamental	A survey on Image Data Augmentation for DL	Youtube paper	Data augmentation, 3D Human Pose Estimation	이미지 증강 기법을 종합적으로 정리, 3D 포즈 추정 등 다양한 태스크 성능 향상에 활용.
Fundamental	Training Confidence-calibrated classifiers for detecting out of distribution samples	Youtube	classifiers	분류 모델이 OOD(분포외) 샘플을 탐지하도록 신뢰도 보정(Confidence Calibration) 훈련 기법.
Fundamental	AdamW	Youtube blog	stochastic optimization	Adam + Weight Decay 분리로 일반화 성능 향상을 꾀한 최적화 기법.
Fundamental	Stargan	Youtube	Image-to-Image Translation, Translation	다중 도메인 간 이미지 변환을 하나의 모델로 통합, 얼굴 표정·헤어스타일 등 변경 가능.
Fundamental	Drop-out	Youtube	Dropout, Data augmentation	뉴런 일부를 무작위로 비활성화해 과적합 억제, 일반화 성능 향상.
Fundamental	BLEU: a Method for Automatic Evaluation of Machine Translation	Youtube	evaluation	기계 번역 결과 품질을 n-그램 중복도로 측정하는 BLEU 지표 제안, 이후 표준 평가척도로 활용.
Fundamental	t-SNE	Youtube	Dimensionality Reduction	고차원 데이터(임베딩 등)를 2D·3D로 시각화해 구조 파악에 유용.
Fundamental	Gpipe	Youtube	Synchronous Pipeline Parallel, Model Parallel Methods	대형 모델 병렬화를 파이프라인 단위로 분할해 메모리 사용 효율 및 학습 속도 향상.
Fundamental	explainable ai	Youtube	interpretability, sensitivity analysis	모델의 결정 과정을 해석·민감도 분석해 신뢰도·투명성 향상.
Fundamental	TAPAS	Youtube	Deep Tabular Learning, Table Question Answering Models	테이블 QA에 특화된 변형 BERT 모델로, 행·열 정보를 활용해 정교한 질의응답 수행.
Fundamental	Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks	Youtube	Neural networks	가중치와 연결(pruning)을 동시에 학습, 신경망 경량화와 정확도 유지 추구.
Fundamental	ReVACNN	Youtube	Visualization, Convolutional Neural Network	CNN 내부 특징 맵을 시각화·분석하는 기법으로 모델 해석력을 높임.
Fundamental	The Lottery Ticket Hypothesis: Finding Sparse, Trainable Neural Networks	Youtube	Network Pruning	일부 가중치만 남겨도 초기화 시드가 동일하면 원래 수준 성능 달성 가능, 소위 ‘승리 티켓’ 가설 제시.
Fundamental	ALPHAGO : Mastering the game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search	Youtube	deep neural networks, tree search	정책망·가치망+몬테카를로 트리 탐색으로 바둑에서 프로기사 수준 초월, AI 역사적 성과.
Fundamental	A Baseline for Few-Shot Image Classification	Youtube	FEW-SHOT IMAGE CLASSIFICATION	소량 샘플로 분류하는 경우에 대한 베이스라인 접근을 정립, 후속 연구 지표로 활용.
Fundamental	Sharp Minima Can Generalize For Deep Nets	Youtube	deep learning architectures	날카로운(Sharp) 최소점이 실제 일반화에 불리하다는 통념에 반대되는 실험 결과 제시.
Fundamental	Pediatric Sleep Stage Classification Using Multi-Domain Hybrid Neural Networks	Youtube	Multi-Domain Hybrid Neural Networks	여러 도메인(EEG 등) 특징을 융합한 하이브리드 모델로 소아 수면 단계 분류 성능 향상.
Fundamental	Pruning from Scratch	Youtube	Network Pruning	처음부터 가지치기 구조로 학습을 시도, 기존 프루닝+재학습 절차 대비 효율적 가능성 탐색.
Fundamental	Do We Need Zero Training Loss After Achieving Zero Training Error?	Youtube	Training Loss	학습 오류가 0이 된 뒤에도 로스를 계속 낮출 필요가 있는지, 모델 일반화 관점에서 분석.
Fundamental	Deep Recurrent Q-Learning for Partially Observable MDPs	Youtube	Atari Games, OpenAI Gym	부분 관측 MDP 환경에서 RNN+DQN으로 에이전트가 향상된 정책 학습 가능.
Fundamental	Large Margin Deep Networks for Classification	Youtube	Classification, Data Augmentation	마진 극대화 개념을 심층 신경망에 적용, 이미지 분류 등에서 일반화 성능 향상.
Fundamental	generating wikipedia by summarizing long sequences	Youtube	Document Summarization, Extractive Summarization	긴 시퀀스를 요약해 위키백과 페이지를 자동으로 생성·편집하는 접근.
Fundamental	Plug and Play Language Models: A Simple Approach to Controlled Text Generation	Youtube	Language Modelling, Text Generation	사전학습된 LM에 제약(컨트롤) 모듈만 추가해 원하는 스타일·주제의 텍스트 생성 가능.
Fundamental	What Uncertainties Do We Need in Bayesian Deep Learning for Computer Vision?	Youtube	Depth Estimation, Semantic Segmentation	컴퓨터 비전에서 필요한 불확실성(에피스테믹·알레이터릭) 유형을 구분해 모델 신뢰성 높임.
Fundamental	KRED	Youtube	Entity Embeddings, News Recommendation	뉴스 추천에서 개체(entity) 임베딩을 도입해 사용자 맞춤형 기사 배치를 정교화.
Fundamental	DIFUSCO: Graph based Diffusion Solvers for Combinatorial Optimization	Youtube	Diffusion, solver	그래프 기반 확산(diffusion) 기법으로 조합 최적화 문제(경로찾기 등)를 효과적으로 푸는 접근.
Fundamental	Early Stopping as nonparametric Variational	Youtube	Variational Inference	조기 종료(Early Stopping)를 비모수적 변분 추론 관점으로 해석, 과적합 방지 설명 제공.
Fundamental	Sharpness Aware Minimization for efficeintly improving generalization	Youtube	GENERALIZATION	손실 지형의 샤프니스(Sharpness)를 낮춰 일반화 성능을 높이는 SAM(Sharpness-Aware Minimization).
Fundamental	Neural Graph Collaborative Filtering	Youtube	Collaborative Filtering, Link Prediction	그래프 기반 협업필터링 모델로, 사용자-아이템 링크를 예측·추천.
Fundamental	Restricting the Flow: Information Bottlenecks for Attribution	Youtube	Decision Making	정보 병목(Bottleneck)을 활용해 모델 결정 경로를 추적·공헌도 측정(Attribution).
Fundamental	Real world Anomaly Detection in Surveillance Videos	Youtube	Activity Recognition, Anomaly Detection In Surveillance Videos	실제 감시 영상에서의 이상 행동 감지를 위한 효율적인 딥러닝 접근.
Fundamental	BRECQ: Pushing the Limit of Post-Training Quantization by Block Reconstruction	Youtube	Image Classification Object Detection	블록 단위 재구성을 통한 정밀한 후처리 양자화 기법, 분류·검출 모두 높은 성능 유지.
Fundamental	Deep sets (2017 NIPS)	Youtube	designing models	집합 입력을 순서와 무관하게 처리하는 딥셋(DeepSets) 아이디어 제시, 대칭 함수 기반 학습.
Fundamental	StyleGAN2	Youtube	Generative Adversarial Networks, Generative Models	업그레이드된 아키텍처로, 더욱 사실적이고 다채로운 이미지를 생성할 수 있는 GAN 모델.
Fundamental	Beyond Synthetic Noise: Deep Learning on Controlled Noisy Labels	Youtube	Image Classification	인위적으로 제어된 노이즈 라벨 환경에서의 딥러닝 성능 분석, 노이즈 강인성 연구.
Fundamental	Deep Reinforcement Learning for Online Advertising Impression in Recommender Systems	Youtube	Recommendation Systems	온라인 광고 노출(Impression)을 강화학습으로 최적화, 추천 시스템 수익 극대화 시도.
Fundamental	Longformer: The Long-Document Transformer	Youtube	Language Modelling, Question Answering	희소 어텐션(sparse attention)으로 긴 문서(최대 수천~수만 토큰) 처리 가능, QA·분류 성능 향상.
Fundamental	soft actor critic	Youtube	Policy Gradient Methods	액터-크리틱에 엔트로피 보상을 추가해 탐색 다양성·학습 안정성을 높이는 강화학습 기법.
Fundamental	Loss Function Discovery for Object Detection via Convergence-Simulation Driven Search	Youtube	Object Detection, Loss Function Search	시뮬레이션 기반 탐색으로 최적의 손실 함수를 자동으로 찾는 기법을 객체 검출에 적용.
Fundamental	The Deep Bootstrap Framework: Good Online Learners are Good Offline Generalizers	Youtube	Online Learning, Bootstrap Framework	온라인에서 잘 학습하는 부트스트랩 기법이 오프라인 일반화에도 유리함을 보임.
Fundamental	Meta HIN	Youtube	Heterogeneous Info Networks, Graph Representation	이기종 정보 네트워크(heterogeneous graph) 상에서 메타 러닝 기법을 적용해 구조적 표현을 학습.
Fundamental	When Vision Transformers Outperform ResNets without Pretraining or Strong Data Augmentations	Youtube	Domain Generalization, Fine-Grained Classification	별도 사전학습이나 강력한 증강 없이도 비전 트랜스포머가 레스넷보다 우수한 결과를 보이는 케이스 분석.
Fundamental	Self similarity Student for Partial Label Histopathology Image Segmentation	Youtube	Partial-Label, Histopathology Segmentation	부분 라벨(Partial Label) 환경의 조직 이미지(병리) 세그멘테이션에서 자가 유사도 방식 활용.
Fundamental	ANALYSING MATHEMATICAL REASONING ABILITIES OF NEURAL MODELS	Youtube	Math Reasoning, Word Problem Solving	신경망의 수학 추론(문제 풀이) 능력을 평가하고 한계를 분석한 연구.
Fundamental	Self-training Improves Pre-training for Natural Language Understanding	Youtube	Self-training, Few-Shot Learning	셀프 트레이닝을 통해 NLU 사전학습 모델의 적은 데이터 환경 성능을 향상.
Fundamental	Preference Amplification in Recommender Systems	Youtube	Recommender Systems, Preference Amplification	추천 시스템에서 사용자 취향이 극단적으로 증폭되는 현상을 분석·완화하는 연구.
Fundamental	Do We Really Need to Access the Source Data? Source Hypothesis Transfer for Unsupervised Domain Adaptation	Youtube	Source Hypothesis Transfer, Unsupervised Domain Adaptation	소스 데이터를 직접 접근하지 않고도 가설(모델 파라미터)만으로 도메인 적응을 수행하는 기법 제안.
Fundamental	Learning to Learn at Test Time RNNs	Youtube	Meta-Learning, Test-Time Adaptation	테스트 단계에서도 순환신경망(RNN)이 자체 학습(메타 러닝)을 수행해 예측 성능 개선.
Fundamental	Double Gumbel Q-Learning	Youtube	RL, Double Q-Learning, Gumbel Noise	이중 Q-Learning에 Gumbel 분포 노이즈를 사용해 탐색성과 안정성을 높인 강화학습 기법.
Fundamental	Confidence Estimation Using Unlabeled Data	Youtube	Confidence Estimation, Semi-supervised Learning	라벨이 없는 데이터를 활용해 분류 모델의 신뢰도(Confidence)를 추정·보정.
Fundamental	Evaluating Classifiers by Means of Test Data with Noisy Labels	Youtube	Classifier Evaluation, Noisy Labels	라벨 노이즈가 있는 테스트 데이터에서 분류기를 평가하는 방법 제안.
Fundamental	Progressive Identification of True Labels for Partial-Label Learning	Youtube	PPartial Label Learning, Progressive Label Refinement	부분 라벨 환경에서 점진적으로 진짜 라벨을 식별해 학습 정밀도를 높이는 접근.
Fundamental	Fine-grained Interest Matching For Neural News Recommendation	Youtube	News Recommendation, Fine-grained Matching	뉴스 추천에서 세분화된 사용자 관심사(interest) 매칭을 통해 추천 품질 향상.
Fundamental	Adversarial Reinforced Learning for Unsupervised Domain Adaptation	Youtube	Transfer Learning, RL-based Domain Adaptation	강화학습과 적대적(Adversarial) 방식을 결합해 도메인 적응 시 라벨 없는 데이터 활용도 개선.
Fundamental	Neural Tangent Kernel - Convergence and Generalization in neural Network	Youtube	Neural Tangent Kernel, Gaussian Process NTK	관점에서 신경망의 수렴·일반화 특성을 분석, 가우시안 프로세스와의 유사점 탐구.
Fundamental	Intriguing Properties of Contrastive Losses	Youtube	Contrastive Learning, Data Augmentation	대조학습 손실 함수들의 숨은 특성·데이터 증강 전략이 모델 임베딩에 미치는 영향 탐색.
Fundamental	Grokking: Generalization Beyond Overfitting on Small Algorithmic Datasets	Youtube	Algorithmic Generalization, Overfitting	작은 알고리즘 데이터셋에서 한참 오버피팅 후 갑작스런 일반화(grokking) 현상을 분석한 연구.
Fundamental	Transformer Interpretability Beyond Attention Visualization	Youtube	Transformer Explanation, Interpretation	트랜스포머 해석 시 어텐션 시각화만으로는 부족, 추가 기법으로 내부 작동 원리 파악 시도.
Fundamental	How does unlabeled data improve generalization in self-training?	Youtube	Self-training, Semi-supervised Learning	라벨 없는 데이터가 셀프 트레이닝에서 일반화 성능 향상에 기여하는 원리를 분석.
Fundamental	Rainbow: Combining Improvements in Deep Reinforcement Learning	Youtube	Rainbow DQN, Montezuma's Revenge DQN	계열 기법(우선순위 리플레이·NoisyNet 등)을 결합한 Rainbow가 고난이도 게임을 잘 해결.
Fundamental	Once-for-All: Train One Network and Specialize it for Efficient Deployment	Youtube	Neural Architecture Search, Model Specialization	단 한 번의 거대 네트워크 학습 후, 기기별 요구사항에 맞춰 하위 네트워크를 추출·사용.
Fundamental	Effective Diversity in Population Based Reinforce Learning	Youtube	Population-based RL, Diversity Optimization	개체군(인구) 기반 RL에서 다양성 유지를 통해 탐색 성능과 수렴성을 향상.
Fundamental	Fine-Tuning can Distort Pretrained Features and Under perform Out-of-Distribution	Youtube	Fine-tuning Instability, OOD Generalization	파인튜닝 과정이 사전학습된 특징을 망가뜨려 OOD 일반화 성능이 떨어지는 문제 고찰.
Fundamental	GCN-LRP explanationexploring latent attention of graph convolutional networks	Youtube	Graph Interpretability, GCN Explanation	그래프 합성곱 네트워크(GCN)의 예측 근거를 LRP(Layer-wise Relevance Propagation) 방식으로 해석.
Fundamental	GQA : Training Generalized Multi Query Transformer Models from Multi Head Checkpoint	Youtube	Multi-Query Transformer, Checkpoint Merging	멀티 헤드 체크포인트를 합쳐 다목적 질의(Q) 트랜스포머 모델로 훈련.
Fundamental	Towards Safe Online Reinforced Learning in Computer Systems	Youtube	Safe Online RL, Computer Systems	실제 컴퓨터 시스템 환경에서 안전(safety) 제약을 고려한 온라인 RL 연구.
Fundamental	Conflict-Averse Gradient Descent for Multi-task Learning	Youtube	Multi-task Learning, Gradient-based Optimization	여러 태스크 간 충돌을 줄이는 경사하강 기법으로 멀티태스크 학습 효율 향상.
Fundamental	Explainability Methods for Graph Convolutional Neural Networks	Youtube	Graph Explainability, GCN	GCN 모델을 해석하기 위한 다양한 방법론(서브그래프 추출 등) 정리.
Fundamental	Bayesian Action Decoder for Deep Multi-Agent Reinforcement Learning	Youtube	Multi-Agent RL, Bayesian Inference	다중 에이전트 강화학습에서 액션 디코더를 베이지안 방식으로 설계해 불확실성·상호작용 처리.
Fundamental	Efficiently Identifying Task Grouping for Multi-Task Learning	Youtube	Multi-Task Learning, Task Grouping 여러 태스크를 효과적으로 묶어 학습 비용·성능을 최적화하는 방법론.
Fundamental	DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction	Youtube	CTR Prediction, Recommendation	팩터라이제이션 머신(FM)과 딥러닝을 결합해 클릭확률 예측(CTR) 정확도 향상.
Fundamental	Deep Neural Networks for YouTube Recommendations	Youtube	YouTube Recommendation, Ranking	유튜브 대규모 추천 시스템에 특화된 딥러닝 구조로 실시간 사용자 맞춤 추천 구현.
Fundamental	Genome wide prediction of disease variant effects with a deep protein lang	Youtube	Protein LM, Disease Variant Prediction	단백질 언어모델을 활용해 질병 관련 유전자 변이의 영향을 전장(Genome-wide) 예측.
reinforcement learning	Reinforcement Learning for Optimizing RAG for Domain Chatbots	Youtube	RAG Optimization, Chatbot RL	도메인 챗봇에서 RAG(Retrieval-Augmented Generation)을 강화학습으로 최적화.
reinforcement learning	Deep reinforcement learning from human preferences	Youtube	Human-in-the-Loop RL, Preference Learning	인간의 선호도 신호를 이용해 RL 에이전트를 학습, 보상 함수 추정 없이 정책 최적화.
reinforcement learning	Distributional Reinforcement Learning via Moment Matching	Youtube	Distributional RL, Moment Matching Q	함수를 분포로 다루는 Distributional RL 기법에서 모멘트 매칭으로 학습 안정화.
reinforcement learning	Online Continual Learning on class Incremental Blurry Task Configuration with anytime inference	Youtube	Continual RL, Class-Incremental	순차적·증분적 태스크 환경에서 RL 에이전트가 지속적으로 학습·추론하는 방법 제안.
reinforcement learning	Dream To Control : Learning Behaviors by Latent Imagination	Youtube	Model-Based RL, Dreamer Approach	잠재공간에서 ‘꿈(rollout)’을 만들어 행동 정책을 학습하는 Dreamer 방식 확장.
reinforcement learning	Proximal Policy Optimization Algorithms	Youtube	Policy Gradient, PPO KL	발산을 이용해 정책 갱신 폭을 제한, 샘플 효율성과 안정성을 높인 RL 기법.
reinforcement learning	Reinforced Genetic Algorithm Learning for Optimizing Computation Graphs	Youtube	Genetic Algorithm, RL for Computation Graph GA와 RL을 결합해 연산 그래프 최적화(컴파일러 최적화 등)에 적용.
reinforcement learning	VariBAD: A Very Good Method for Bayes-Adaptive Deep RL via Meta-Learning	Youtube	Bayes-Adaptive RL, Meta-Learning	환경 불확실성을 베이지안으로 다루고, 메타학습을 통해 빠른 적응을 구현하는 RL 기법.
reinforcement learning	mPLUG: Effective and Efficient Vision-Language Learning byCross-modal Skip-connections	Youtube	Vision-Language Model, Cross-Modal Learning	스킵 연결로 멀티모달(이미지+텍스트) 학습 효율을 높이는 mPLUG 아키텍처. (RL과 직접 관련은 미미하지만, 섹션상 RL로 분류됨)
reinforcement learning	MOReL: Model-Based OfflineReinforcement Learning	Youtube	Offline RL, Model-Based	실제 환경 데이터 없이 모델(환경 시뮬레이션)로 학습하는 오프라인 강화학습 기법.
reinforcement learning	RL upside down	Youtube	Reverse RL, Goal-Conditioned	보상 대신 목표 상태부터 행동을 추론하는 역발상 RL 접근, 목표 지향 문제에 적용.
reinforcement learning	Trans Dreamer	Youtube	Transformer-based Dreamer, Model-Based RL Dreamer	모델을 트랜스포머 구조로 확장해 장기 시퀀스 행동 계획 정확도 개선.
reinforcement learning	Direct Preference Optimization Your Language Model is Secretly a Reward Model	Youtube	LLM as Reward Model, Preference Optimization	언어모델(LLM)을 보상 모델로 간주해 직접 선호 최적화(Direct Preference Optimization) 수행.
reinforcement learning	Trajectory Transformer	Youtube	Decision Transformer, Sequence Modeling	행동 궤적(trajectory)을 트랜스포머로 모델링해 RL 문제를 시퀀스 예측으로 접근.
reinforcement learning	Addressing Optimism Bias in Sequence Modeling for RL	Youtube	Sequence Modeling RL, Optimism Bias	시퀀스 모델 기반 RL에서 과도한 낙관 편향(optimism bias)을 완화하는 방법 연구.
reinforcement learning	Online Decision Transformer	Youtube	Online RL, Decision Transformer	의사결정 트랜스포머(Decision Transformer)를 온라인 학습 시나리오로 확장한 기법.
reinforcement learning	RLPROMP: Optimizing Discrete Text Prompts with Reinforcement Learning	Youtube	Prompt Optimization, RL for NLP NLP	프롬프트를 RL로 최적화해, 원하는 응답·출력 양식을 유도하는 기법 (Discrete Prompt).
Vision-Language	QPrompt: Quantized Prompt for Efficient Generalization of Vision Language Model	Youtube	Quantized Prompt, VLM Generalization, Efficient Adaptation	비전-언어 모델의 일반화 성능을 높이기 위해 프롬프트를 양자화하여 효율적인 적응을 수행.
Reinforcement Learning	VCRL: Variance Based Curriculum Reinforcement Learning for Large Language Model	Youtube	Curriculum RL, LLM Alignment, Variance-based Learning	분산 기반 커리큘럼을 활용해 LLM 강화학습의 안정성과 학습 효율을 높이는 접근.
Vision / Generative Model	Diffusion LMMs Can Do Faster-Than-AR Inference via Discrete Diffusion Forcing	Youtube	Diffusion LMM, Faster-than-AR, Generative Modeling	이산 디퓨전 포싱을 통해 자동회귀 방식보다 빠른 멀티모달 생성 가능성을 제시.
Person Re-ID	From Poses to Identity: Training-Free Person Re-Identification via Feature Centralization	Youtube	Person Re-ID, Training-Free Method, Feature Centralization	별도 학습 없이 포즈와 특징 중심화를 활용해 사람 재식별 성능을 확보하는 방법.
Vision-Language / Preference	OViP: Online Vision-Language Preference Learning	Youtube	Preference Learning, Vision-Language Model, Online Learning	온라인 선호 학습을 통해 VLM이 사용자 의도와 시각적 판단 기준에 더 잘 맞도록 조정.

Latest uploads & scheduled releases (2026–2027)

The 19 reviews below were restored from the meeting archive with custom thumbnails, paper-based descriptions, and SRT captions. Videos are released every Monday at 20:00 KST in presentation-date order.

Release (KST)	Task	Paper	Links	Highlights
2026-08-31	Vision / Multimodal	C-MPDR	YouTube · Paper	정합과 융합을 한 단계에서 수행해 멀티모달 영상의 고스트와 왜곡을 줄입니다.
2026-09-07	Video Generation	LTX-Video	YouTube · Paper	Video-VAE와 latent diffusion으로 5초 영상을 실시간보다 빠르게 생성합니다.
2026-09-14	Vision / Detection	YOLO-World	YouTube · Paper	텍스트 프롬프트로 처음 보는 클래스까지 실시간 탐지하는 open-vocabulary detector입니다.
2026-09-21	Generative Model	Simple Guidance Mechanisms for Discrete Diffusion Models	YouTube · Paper	연속 확산의 guidance를 이산 공간으로 확장해 생성 결과를 조건에 맞게 제어합니다.
2026-09-28	LLM / Reasoning	Don't Overthink It	YouTube · Paper	짧은 추론 경로 선호가 정확도와 토큰 효율을 함께 높일 수 있음을 분석합니다.
2026-10-05	Autonomous Driving	AdaRIP	YouTube · Paper	분포 이동을 감지하고 안전하게 회복하며 전문가 피드백으로 온라인 적응합니다.
2026-10-12	LLM / Reasoning	DeepConf	YouTube · Paper	내부 confidence로 낮은 품질의 추론 경로를 걸러 test-time reasoning을 효율화합니다.
2026-10-19	Robotics / VLA	SmolVLA	YouTube · Paper	약 450M 파라미터로 소비자용 하드웨어에서도 동작하는 경량 VLA 모델입니다.
2026-10-26	NLP / RAG	REFRAG	YouTube · Paper	검색 문맥을 압축·선별해 긴 컨텍스트와 빠른 첫 토큰 생성을 함께 달성합니다.
2026-11-02	LLM / Fine-Tuning	Analyzing the Effects of Supervised Fine-Tuning on Model Knowledge	YouTube · Paper	SFT 데이터 증가가 항상 지식 향상으로 이어지지 않는 현상을 분석합니다.
2026-11-09	NLP / Diffusion LM	Scaling Up Masked Diffusion Models on Text	YouTube · Paper	masked diffusion LM의 스케일링 특성과 양방향·비자동회귀 생성 가능성을 보입니다.
2026-11-16	Speech / Multimodal	Freeze-Omni	YouTube · Paper	LLM을 고정한 채 음성 모듈만 학습해 저지연 speech-to-speech 대화를 구현합니다.
2026-11-23	Vision / Generative Model	Scalable Diffusion Models with Transformers (DiT)	YouTube · Paper	U-Net 대신 Transformer를 사용하고 모델 규모에 따른 확산 모델의 성능 향상을 보입니다.
2026-11-30	Vision / Generative Model	Scaling Rectified Flow Transformers for High-Resolution Image Synthesis	YouTube · Paper	rectified flow와 멀티모달 Transformer를 결합한 고해상도 이미지 생성 방법입니다.
2026-12-07	NLP / RAG	MiniRAG	YouTube · Paper	작은 언어 모델에서도 동작하는 단순하고 저장 효율적인 graph-based RAG를 제안합니다.
2026-12-14	Vision / State Space Model	VMamba	YouTube · Paper	2D selective scan으로 전역 시각 문맥을 선형 시간에 모델링합니다.
2026-12-21	Robotics / VLA	π0: A Vision-Language-Action Flow Model for General Robot Control	YouTube · Paper	VLM과 flow-matching action expert를 결합해 여러 로봇의 연속 동작을 생성합니다.
2026-12-28	Reinforcement Learning	Evolution Strategies at the Hyperscale (EGGROLL)	YouTube · Paper	저랭크 perturbation으로 역전파 없이 대규모 모델의 진화 전략 학습을 확장합니다.
2027-01-04	Vision / Self-Supervised Learning	What Do Self-Supervised Vision Transformers Learn?	YouTube · Paper	대조학습과 masked image modeling이 ViT에서 학습하는 표현의 차이를 분석합니다.

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Tasks	Paper	Link	Performance Index	Highlights
NLP	Attention is all you need	Youtube Paper	Abstractive Text Summarization, Constituency Parsing	완전한 어텐션 기반(Transformer) 모델을 제안하여, RNN/CNN을 사용하지 않고도 SOTA 달성.
NLP	BERT	Youtube paper	Autoencoding Transformers, Transformers, Language Models	마스크드 LM과 NSP 기법을 통해 범용적인 언어 이해 성능을 혁신적으로 향상.
NLP	ERNIE	Youtube paper	Chinese Named Entity Recognition, Chinese Sentence Pair Classification	지식 그래프를 통합하여 중국어에 특화된 언어 모델 성능을 높임.
NLP	RoBERTa	Youtube paper	Autoencoding Transformers, Transformers	더 많은 데이터와 긴 학습, 대규모 배치를 활용해 BERT보다 높은 성능 달성.
NLP	XLNET	Youtube paper	Autoregressive Transformers, Transformers	순열 기반 언어 모델링으로 BERT의 NSP 한계를 극복하고 성능을 개선.
NLP	SentenceBert	Youtube	Linear-Probe Classification, Semantic Similarity	BERT를 문장 임베딩에 최적화하여 문장 간 유사도 계산을 간단하면서도 효과적으로 수행.
NLP	Defending Against neural fake news	Youtube	Fake News Detection, Text Generation	GPT류 모델이 생성한 텍스트와 실제 뉴스 텍스트를 구분하기 위한 방법론 제안 및 실험.
NLP	Transformer-XL	Youtube blog	Language Modelling	긴 시퀀스 처리를 위해 세그먼트 메모리를 순환적으로 연결하는 새로운 구조 제안.
NLP	Understanding back translation at scale	Youtube blog	Machine Translation, Translation	대규모 역번역(back-translation) 실험을 통해 번역 품질 향상을 체계적으로 분석.
NLP	Deep Contextualized Word Representations	Youtube	Citation Intent Classification , Conversational Response Selection	문맥에 따라 단어 임베딩이 동적으로 변하는 ELMo를 통해 다양한 NLP 태스크 성능 향상.
NLP	Univiersal LM Fine-tuning for text classification	Youtube	Classification, General Classification	범용 언어 모델 사전학습 후 파인튜닝 방식을 제안해 소규모 데이터에서도 뛰어난 성능 달성.
NLP	Subword-level Word Vector Representations for Korean	Youtube	Document Classification, Language Modelling	한국어 형태론에 맞춰 서브워드 단위 임베딩을 제안하여 분절 문제를 효과적으로 해결.
NLP	A Decomposable Attention Model for Natural Language Inference	Youtube	Natural Language Inference	간단한 어텐션 구조만으로도 NLI 태스크에서 준수한 성능을 달성한 모델 제안.
NLP	Reformer	Youtube	Transformers	LSH 기반 어텐션으로 긴 시퀀스 처리 시 메모리와 연산량을 크게 절감.
NLP	Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate	Youtube	Dialogue Generation, Machine Translation	기념비적인 연구로, NMT에서의 어텐션(align) 메커니즘을 처음 제안.
NLP	ELECTRA	Youtube	Autoencoding Transformers, Transformers	제너레이터-디스크리미네이터 구조로 적은 연산으로 효율적인 사전학습 구현.
NLP	SBERT-WK	Youtube	Semantic Textual Similarity, Sentence Embedding	BERT 내부 레이어 가중치(Weighted-KMeans) 조합으로 문장 임베딩 생성.
NLP	Revealing the Dark Secrets of BERT	Youtube	BERT	BERT 내부 표현 구조와 잠재적 취약점을 심층 분석한 연구.
NLP	PEGASUS	Youtube	Abstractive Text Summarization	문장 누락(gap-sentence) 기반 사전학습 기법으로 요약 태스크에 특화된 성능 제시.
NLP	Document-level Neural Machine Translation with Inter-Sentence Attention	Youtube	Machine Translation, Translation	문서 단위 전체 문맥(문단 간 관계)을 고려해 번역 품질을 높임.
NLP	Phrase-Based & Neural Unsupervised Machine	Youtube	Translation, Unsupervised Machine Translation	무감독 기법으로 평행 데이터 없이 양방향 번역을 학습하는 모델 제안.
NLP	BART	Youtube	Sequence To Sequence Models, Transformers	디노이징 오토인코더 방식의 사전학습으로 요약·생성 분야에서 강력한 성능 발휘.
NLP	BAE	Youtube	Adversarial Attack, Adversarial Text	토큰 치환 방식으로 텍스트를 교란해 분류 모델을 공격·취약점 연구.
NLP	A Generative Model for Joint Natural Language Understanding and Generation	Youtube	Natural Language Understanding, Task-Oriented Dialogue Systems	언어 이해(NLU)와 생성(NLG)을 단일 모델에서 통합적으로 수행하는 대화 시스템 제안.
NLP	Learning Contextual Representations for Semantic Parsing with Generation-Augmented Pre-Training	Youtube	Language Modelling, self-Supervised Learning	생성 기반 사전학습을 활용하여 의미파싱(semantic parsing) 정확도를 향상.
NLP	Graph Attention Networks	Youtube	Document Classification, Graph Attention	그래프에서 어텐션 기법을 적용해 노드·문서 분류 성능을 개선한 모델.
NLP	Switch Transformers	Youtube	Language Modelling, Question Answering	초대규모 파라미터 모델에 전문가 혼합(MoE)을 적용해 효율적 스케일링 구현.
NLP	DeText: A Deep Text Ranking Framework with BERT	Youtube	Ranking	검색 및 추천 시스템에서 BERT 스타일 랭킹 모델을 적용해 정확도 향상.
NLP	Face book Chat bot , Blender bot	Youtube	Chatbot	지식, 인격 등 여러 스킬을 혼합한 오픈도메인 챗봇으로 대화 맥락을 풍부하게 유지.
NLP	Extracting Training Data from Large Language Models	Youtube	Language Modelling	대형 언어 모델이 학습 데이터를 “기억” 및 유출할 수 있는 프라이버시 이슈 연구.
NLP	Longformer: The Long-Document Transformer	Youtube	Language Modelling, Question Answering	희소 어텐션(sparse attention)을 적용해 긴 문서를 효율적으로 처리.
NLP	Visualizing and Measuring the Geometry of BERT	Youtube	Word Embeddings	BERT 임베딩 공간의 기하학적 특성과 분포를 시각화 및 정량 분석.
NLP	Encode, Tag, Realize High Precision Text Editing	Youtube	Abstractive Text Summarization, Sentence Fusion	단계별(인코드→태깅→실현) 접근으로 정밀한 텍스트 편집 및 요약 방안 제안.
NLP	multimodal transformer for unaligned multimodal language sequences	Youtube	Multimodal Sentiment Analysis, Time Series	서로 정렬되지 않은 멀티모달 입력(음성·영상 등) 처리를 Transformer로 수행하여 감정분석·시계열 분석.
NLP	SCGPT : Few-shot Natural Language Generation for Task-Oriented Dialog	Youtube	Data-to-Text Generation, Few-Shot Learning	대화 시스템에서 소량의 데이터로 텍스트 생성(task-oriented)을 수행하는 GPT 기반 프레임워크.
NLP	ColBERT: Efficient and Effective Passage Search viaContextualized Late Interaction over BERT	Youtube	Document Ranking, Information Retrieval	BERT 임베딩을 기반으로 후반부(Late) 상호작용을 적용해 효율적인 패시지 검색을 구현.
NLP	Restoring and Mining the Records of the Joseon Dynasty via Neural LanguageModeling and Machine Translation	Youtube	Language Modelling, Machine Translation	조선왕조실록 등 옛 문서를 복원하고 번역하기 위해 NLM·MT 기술을 활용.
NLP	Improving Factual Completeness and Consistency of Image to Text Radiology Report Generation	Youtube	Natural Language Inference, Text Generation	영상→텍스트 변환 시 사실성(팩추얼)과 일관성을 높여 의료 보고서 품질 향상.
NLP	FinBERT	Youtube	Language Modelling, Pretrained Language Models	금융 도메인(감성 분석 등)에 특화된 BERT 변형 모델로 높은 성능 달성.
NLP	LayoutLM: Pre-training of Text and Layout for Document Image Understanding	Youtube	Document Image Classification, Document Layout Analysis	문서 이미지에서 텍스트와 레이아웃 정보를 동시에 학습해 인식 정확도 향상.
NLP	Query Suggestions as Summarization in Exploratory Search	Youtube	Query suggestions	쿼리 제안을 요약(summarization) 방식으로 접근해 탐색적 검색을 지원.
NLP	H-Transformer-1D Paper: Fast One Dimensional Hierarchical Attention For Sequences	Youtube	Language Modelling	계층적(hierarchical) 어텐션을 적용해 1D 시퀀스 처리 속도를 높인 모델.
NLP	End-to-End Progressive Multi-Task Learning Framework for Medical Named Entity Recognition and Normalization	Youtube	Knowledge Graphs, Medical Named Entity Recognition	의료 개체 인식과 정규화를 점진적 멀티태스크 학습으로 통합 수행.
NLP	DISEASES : Text mining and data integration of disease–gene associations	Youtube	Text mining, Data integration, Information extraction	생물의학 텍스트를 활용해 질병–유전자 연관성을 통합적으로 발굴·구현.
NLP	RoFormer: Enhanced Transformer with Rotary Position Embedding	Youtube	Semantic Text Matching	Rotary Position Embedding 기법으로 위치 인코딩을 개선해 매칭 성능 향상.
NLP	A Multiscale Visualization of Attention in the Transformer Model	Youtube	Transformer	멀티스케일 어텐션 시각화로 Transformer 동작과 메커니즘 파악에 도움.
NLP	CAST: Enhancing Code Summarization with Hierarchical Splitting and Reconstruction of Abstract Syntax Trees	Youtube	Software Engineering	코드 요약 시 AST를 계층적으로 분할·재구성하여 더 간결하고 정확한 요약 제공.
NLP	MERL: Multimodal Event Representation Learning in Heterogeneous Embedding Spaces	Youtube	Language Grounding, Multi-modal NLP	서로 다른 모달(텍스트, 이미지 등)을 동일 임베딩 공간에서 이벤트로 학습.
NLP	Big Bird - Transformers for Longer Sequences	Youtube	Linguistic Acceptability, Natural Language Inference	희소 어텐션으로 4k 토큰 이상의 긴 입력을 처리 가능하게 만든 모델.
NLP	Decoding-Enhanced BERT with Disentangled Attention	Youtube	Common Sense Reasoning, Coreference Resolution	디코딩 모듈과 분리 어텐션을 결합해 상식 추론과 코리퍼런스 해결 성능을 높임.
NLP	SentiPrompt: Sentiment Knowledge Enhanced Prompt-Tuning for Aspect-Based Sentiment Analysis	Youtube	Aspect-Based Sentiment Analysis, Language Modelling	감성 지식을 프롬프트 튜닝에 접목해 ABSA(Aspect 기반 감성분석) 성능 향상.
NLP	IMPROVING BERT FINE-TUNING VIA SELF-ENSEMBLE AND SELF-DISTILLATION	Youtube	Natural Language Inference, Text Classification	여러 BERT 체크포인트를 앙상블 후 셀프 디스틸로 성능 및 안정성 개선.
NLP	ACHIEVING HUMAN PARITY ON VISUAL QUESTION ANSWERING	Youtube	question-answering,Question Answering	시각적 질의응답(VQA) 분야에서 인간 수준에 근접하거나 달성한 모델.
NLP	Deep Encoder, Shallow Decoder: Reevaluating non- autoregressive machine translation	Youtube	Knowledge Distillation, Machine Translation	인코더를 깊게, 디코더를 얕게 설계하여 비자동회귀 MT(non-AR MT) 성능 향상 제시.
NLP	LaMDA : Language Models for Dialog Applications	Youtube	Information Retrieval	다중 턴 대화를 위한 대규모 언어모델, 풍부한 대화 능력(오픈엔드).
NLP	Competition-Level Code Generation with AlphaCode	Youtube	Code Generation	프로그래밍 경진대회 수준의 코드 솔루션을 생성하는 모델.
NLP	Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks	Youtube	Knowledge-Intensive NLP	외부 지식을 검색(Retrieval) 후 생성(Generation)에 활용해 복잡한 질의 해결.
NLP	SimCLS: A Simple Framework for Contrastive Learning of Abstractive Summarization	Youtube	Abstractive Summarization	요약 결과를 대조학습으로 평가·개선해 더 높은 품질의 추상적 요약 가능.
NLP	Graph-Bert: Only Attention is Needed for Learning Graph Representations	Youtube	Graph Representations	그래프 구조에 직접 어텐션만으로 임베딩을 학습, GNN 없이도 성능 확보.
NLP	SimCSE:Simple Contrastive Learning of Sentence Embedding	Youtube	Sentence Embedding	최소한의 데이터 증강과 대조학습만으로 문장 임베딩 품질을 대폭 향상.
NLP	Typical decoding for Natural Language	Youtube	Text Generation	생성 과정에서 “typical decoding”을 도입해 다양성과 품질의 균형을 꾀함.
NLP	Perceiver IO : A GENERAL ARCHITECTURE FOR STRUCTURED INPUTS & OUTPUTS	Youtube	Multimodal Processing	다양한 형태의 입·출력을 일관된 Transformer 구조로 처리할 수 있는 범용 프레임워크.
NLP	Exploiting Cloze Questions for Few Shot Text Classification and Natural Language Inference	Youtube	Text Classification, Natural Language Inference	클로즈(cloze) 스타일의 질문을 이용해 소량의 데이터로 분류·추론 태스크를 수행
NLP	Learning to Generalize to More:Continuous Semantic Augmentation for Neural Machine Translation	Youtube	Machine Translation	연속적 의미 증강(continuous semantic augmentation)을 통해 번역 모델의 일반화 성능 제고.
NLP	Multitask Prompted Training Enables Zero-Shot Task	Youtube	Zero-Shot Learning	멀티태스크 프롬프트 학습으로, 새로운 태스크에 대한 제로샷 성능을 높임.
NLP	Efficient Passage Retrieval with Hashing for Open-domain Question Answering(BPR)	Youtube	Open-domain QA	해싱을 활용한 효율적 패시지 검색으로 오픈도메인 QA 시스템 성능 향상.
NLP	LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS	Youtube	Language Modelling, LLM finetuning	대형 언어 모델에 저순위 행렬(LoRA)을 추가해 파인튜닝 비용을 절감하는 기법.
NLP	Weakly-supervised Text Classification Based on Keyword Graph	Youtube	Text Classification	키워드 그래프를 이용한 약지도(weakly-supervised) 텍스트 분류 기법.
NLP	Improving the Quality Trade-Off for Neural Machine Translation Multi-Domain Adaptation	Youtube	Machine Translation	다중 도메인 번역 적응 시 품질과 비용 간 균형을 개선하는 접근 제안.
NLP	AEDA: An Easier Data Augmentation Technique for Text Classification	Youtube	Text Classification	문장부호(punctuation) 삽입만으로 간단히 데이터 증강을 수행하는 기법 제안.
NLP	GTRANS-Grouping and Fusing Transformer Layers for Neural Machine Translation	Youtube	Machine Translation	Transformer 레이어를 그룹화·융합해 번역 성능 및 효율을 동시에 추구.
NLP	SPLADE : Sparse Lexical and Expansion Model for First Stage Ranking	Youtube	Information Retrieval	문서 랭킹의 첫 단계에서 희소 레키컬 확장을 활용해 성능을 높인 모델.
NLP	Debiased Contrastive learning of Unsupervised Sentence Representation	Youtube	Sentence Representation	비지도 문장 임베딩에서 대조학습을 통해 편향(spurious correlation)을 완화.
NLP	Calibrating Sequence Likelihood Improves Conditional Language Generation	Youtube	Conditional Language Generation	시퀀스 확률 보정을 통해 조건부 텍스트 생성 결과의 일관성과 품질 개선.
NLP	CHAIN-OF-THOUGHT PROMPTING ELICITS REASONING IN LARGE LANGUAGE MODELS	Youtube	Reasoning	단계별 추론(Chain-of-Thought)을 유도해 대형 언어모델의 논리적 사고력 강화.
NLP	A Quantitative Analysis of Statistical and Graph-Based Term Weighting Schemes for Keyword Extraction	Youtube	Keyword Extraction	통계·그래프 기반 가중치 스킴을 비교하여 키워드 추출 효율을 정량 분석.
NLP	Improving Neural Machine Translation with Soft Template Prediction	Youtube	Machine Translation	소프트 템플릿 예측으로 번역 과정에서 더 자연스러운 구조와 유창성 확보.
NLP	Minerva - Solving Quantitative Reasoning Problems with Language Models	Youtube	Question Answering	대형 언어 모델로 수학·정량적 추론 문제를 해결해 높은 정확도 달성.
NLP	PaLM: Scaling Language Modeling with Pathways	Youtube	Language Modeling	Pathways 아키텍처로 대규모 언어 모델을 스케일링해 다양한 태스크 성능 향상.
NLP	Unsupervised Neural Machine Translation for Low-Resource Domains via Meta-Learning	Youtube	Unsupervised Machine Translation	메타학습을 도입해 저자원 도메인에서 무감독 번역 모델의 성능을 향상.
NLP	Causal Inference in Natural Language Processing: Estimation, Prediction, Interpretation and Beyond	Youtube	Causal Inference	NLP 태스크에 인과 추론 기법을 적용해 예측과 해석력을 높이는 연구.
NLP	BRIO: Bringing Order to Abstractive SummarizationS	Youtube	Abstractive Summarization	요약 결과물의 구조 및 일관성을 개선해 더 읽기 쉬운 추상적 요약 생성.
NLP	Towards Robust and Reproducible Active Learning using Neural Networks	Youtube	Active Learning	재현 가능하며 안정적인 능동학습 전략을 제안해 실제 적용성을 높인 연구.
NLP	Scaling Instruction-Finetuned Language Models	Youtube	Instruction Tuning	지시(instruction) 기반 데이터로 파인튜닝 시 모델 스케일업 효과를 분석.
NLP	Packed Levitated Marker for Entity and Relation Extraction	Youtube	Entity and Relation Extraction	마커(marker) 기법을 활용해 엔티티 및 관계를 통합적으로 추출하는 방법 제시.
NLP	LLaMA Review!	Youtube	Large Language Models	Meta AI에서 공개한 LLM 시리즈로, 상대적으로 적은 파라미터로도 높은 성능 발휘.
NLP	P-Tuning v2: Prompt Tuning Can Be Comparable to Fine-tuning Universally Across Scales and Tasks	Youtube	Prompt Tuning	다양한 크기의 모델에서 프롬프트 튜닝이 풀 파인튜닝에 맞먹는 성능을 보여줌.
NLP	MCSE:Multimodal Contrastive Learning of Sentence Embeddings	Youtube	Multimodal Sentence Embedding	문장 임베딩을 멀티모달 대조학습으로 확장해 텍스트+이미지 등 통합 표현 학습.
NLP	Hyperbolic Image Embeddings	Youtube	Image Embeddings	이미지 임베딩을 쌍곡공간(hyperbolic space)에 매핑해 계층적·트리 구조 표현 향상.
NLP	LIMA Less Is More for Alignment	Youtube	Alignment	소량 데이터로도 효율적 정렬(alignment) 가능성을 보인 모델 연구.
NLP	Instruct GPT : Training language models to follow instructions with human feedback	Youtube	Instruction Tuning	인간 피드백을 활용한 RL 기법으로 GPT가 지시사항을 잘 따르도록 학습.
NLP	Iter-RetGen : Enhancing Retrieval augmented Large Language Models with Iterative Retrieval	Youtube	Retrieval-Augmented Generation	반복(iterative) 검색 전략으로 지식 기반 텍스트 생성 품질을 단계적으로 향상.
NLP	Textbooks Are All You need	Youtube	Language Modeling, Instruction Tuning	교과서 수준의 간단한 텍스트만으로도 대형 언어 모델을 효율적으로 학습할 수 있음을 시사.
NLP	Embedding Text in Hyperbolic space	Youtube	Hyperbolic Embeddings, Representation Learning	쌍곡공간 임베딩으로 텍스트 간 계층적·트리 관계를 효과적으로 학습.
NLP	OpineSum : Entailment based self training for abstractive opinion summarization	Youtube	Opinion Summarization, Entailment	엔테일먼트 기반 셀프 트레이닝으로 사용자 의견 요약 품질을 높이는 기법.
NLP	Do Androids Laugh at Electric Sheep Humor “Understanding” Benchmarks from The New Yorker Caption	Youtube	Humor Detection, Benchmarking	만화 캡션 등 유머 이해 능력을 평가하는 벤치마크를 제시, AI의 ‘유머 인식’ 성능을 검증.
NLP	PUNICA: Multi-Tenant LoRA Serving	Youtube	Parameter Efficient Tuning, LoRA Serving	LoRA(저순위 어댑터) 기반 모델을 다중 사용자 환경에서 효율적으로 서비스하는 플랫폼.
NLP	From Pretraining Data to Language Models to Downstream Tasks	Youtube	Language Models, Transfer Learning	사전학습 데이터 선정부터 다운스트림 태스크 적용까지 일관된 언어 모델 학습·분석 파이프라인 제안.
NLP	Efficient Memory Management for Large Language Model Serving with pagedAttention	Youtube	Memory Optimization, Large Language Models	pagedAttention 기법을 통해 LLM 추론 시 메모리 사용을 효율적으로 관리하는 방법.
NLP	Natural Posterior Network Deep Bayesian Uncertainty for Exponential Family Dist	Youtube	Bayesian Learning, Uncertainty Estimation	지수 가족 분포 기반 심층 베이지안 접근으로 모델 불확실성을 더 정확히 추정.
NLP	Mamba: Linear Time Sequence Modeling with Selective State Spaces	Youtube	Sequence Modeling, State Space Models	상태 공간을 선택적으로 활용해 선형 시간 복잡도로 시퀀스 모델링 성능 유지.
NLP	ChatGPT for Robotics Design Principles and Model Abilities	Youtube	Human-Robot Interaction, Language Models	ChatGPT를 로보틱스 설계에 적용해 모델 능력과 디자인 원칙을 점검·분석.
NLP	Meta in context Learning In large Language Models	Youtube	Meta-learning, In-Context Learning	대형 언어 모델에서 인컨텍스트 학습을 메타학습 관점으로 해석, 능력을 향상시키는 방법 분석.
NLP	Large Language Models Understand and Can be Enhanced by Emotional Stimuli	Youtube	Emotion-Aware LLM, Sentiment Analysis	감정 자극(Emotional Stimuli)이 대형 언어 모델 이해력 및 성능 향상에 기여함을 제시.
NLP	Ignore This Title and HackaPrompt	Youtube	Prompt Engineering, Adversarial Prompts	‘무시해야 할 제목’ 같은 어드버서리얼 프롬프트를 통해 모델을 교묘히 우회·오류 유발.
NLP	AlpacaFarm : A Simulation Framework for Methods that Learn from Human Feedback	Youtube	RLHF Simulation, LLM Fine-Tuning	인간 피드백 기반 학습(RLHF)을 시뮬레이션할 수 있는 AlpacaFarm 프레임워크 제안.
NLP	Why Can GPT Learn In Context Language Models Secretly Perform Gradient Desce	Youtube	In-Context Learning, Gradient Descent	GPT가 내부적으로 그래디언트 디센트를 모사해 인컨텍스트 학습을 수행한다는 가설.
NLP	SmoothQuant : Accurate and Efficient Post Training Quantization for Large Language	Youtube	Quantization, Model Compression	대형 언어 모델을 후처리 단계에서 양자화(SmoothQuant)하여 정확도·효율 동시 확보.
NLP	Generative Representational Instruction Tuning	Youtube	Instruction Tuning, Representation Learning	생성적 표현(Representational)과 지시 기반 튜닝을 결합해 모델 표현력 개선.
NLP	Graph of Thought : Solving Elaborate Problems with Large Language Models	Youtube	Complex Reasoning, Graph-based Thinking	그래프 사고(Graph of Thought) 기법으로 복잡 문제를 대형 언어 모델이 단계적으로 해결.
NLP	Hallucination of Multimodal Large Language models	Youtube	Multimodal LLM, Hallucination	이미지·텍스트 등 멀티모달을 처리하는 LLM에서 발생하는 할루시네이션과 그 완화 방안 연구.
NLP	RAPTOR : Recursive Abstractive Processing For Tree Organized Retrieval	Youtube	Abstractive Summarization, Tree Retrieval	트리 구조 데이터를 재귀적으로 요약해 복잡한 문서 검색 성능을 향상하는 기법.
NLP	Chain of Thought Reasoning Without Prompting	Youtube	Chain of Thought, Zero-Prompt Reasoning	별도 프롬프트 없이도 모델이 단계적 사고 과정을 학습·활용(Chain of Thought) 가능.
NLP	Let the Flows Tell: Solving Graph Combinatorial Optimization Problems with GFlowNets	Youtube	GFlowNet, Graph Optimization	GFlowNets를 활용해 그래프 조합 최적화 문제에서 해 공간을 효율적으로 탐색·해결
NLP	MoRA: High-Rank Updating for Parameter-Efficient Fine-Tuning	Youtube	Parameter Efficient Tuning, High-Rank Update	저순위 LoRA와 반대로 고순위(MoRA) 업데이트 방식으로 미세조정 효율과 성능을 동시 개선.
NLP	Adapting Visual Language Models for Generalizable Anomaly Detection in Medical	Youtube	Medical Anomaly Detection, Vision-Language Models	비전-언어 모델을 의료 이상 탐지에 활용, 다양한 환경에서 일반화 성능을 높이는 접근.
NLP	Gradient Boosting Reinforcement Learning (GBRL)	Youtube	Reinforcement Learning, Gradient Boosting	그래디언트 부스팅 개념을 RL에 접목해 학습 효율 및 정책 품질을 개선한 기법.
NLP	Designing a Dashboard for Transparency and Control of Conversational AI	Youtube	Conversational AI, Transparency	대화형 AI 작동을 투명하게 모니터·제어 가능한 대시보드를 설계해 사용자 신뢰도 향상.
NLP	How Johnny Can Persuade LLMs to Jailbreak Them	Youtube	Adversarial Prompting, Model Security	사용자 프롬프트를 통해 모델 정책을 우회(jailbreak)시키는 기법과 방어 시나리오 연구.
NLP	LongRoPE : Extending LLM Context Window Beyond 2 Million Tokens	Youtube	Extended Context, Rotary Positional Embedding	RoPE를 확장해 최대 수백만 토큰 이상의 장문을 처리할 수 있는 LLM 구조 제안.
NLP	CoVe : Chain of Verification Reduces Hallucination in LLM	Youtube	Hallucination Reduction, Verification	모델 출력의 사실성을 검증(Verification)하는 체인을 추가해 할루시네이션 완화.
LLM Inference	REFLEG: Rethinking RAG-based Decoding for LLM Efficiency	Youtube	RAG Decoding, LLM Efficiency, Retrieval-Augmented Generation	RAG 기반 디코딩 방식을 재설계해 검색 기반 생성의 효율성과 응답 품질을 함께 개선하려는 접근.
LLM Inference	SpecEE: Accelerating Large Language Model Inference with Speculative Early Exiting	Youtube	Speculative Decoding, Early Exit, LLM Inference	Speculative decoding과 early exiting을 결합해 LLM 추론 속도를 높이는 효율화 기법.
LLM Reasoning	DeepConf: Deep Think With Confidence	Youtube	Confidence Estimation, Reasoning, LLM	모델의 추론 과정에서 confidence를 활용해 더 신뢰도 높은 답변과 사고 경로를 유도하는 방법.
Vision	ControlNet : Adding Conditional Control to Text to Image Diffusion Model	Youtube	Text-to-Image, Conditional Diffusion	Diffusion 기반 텍스트→이미지 생성에 조건부 제어를 추가해 생성 결과를 세밀하게 통제.
Vision	Interpreting CLIP’s Image Representation via Text Based Decomposition	Youtube	Vision-Language Models, Representation Analysis	CLIP 임베딩을 텍스트 기반으로 분해·해석해 시각 표현 구조 이해를 개선.
Vision	Open-World Semantic Segmentation Including Class Similarity	Youtube	Open-World Segmentation, Class Similarity	클래스를 모르는 오픈월드 세그멘테이션 상황에서 클래스 유사도 등을 고려해 분할 정확도 향상.
Vision	Dynamic Sparse Voxel Transformer with Rotated Sets (DSVT)	Youtube	3D Object Detection, Sparse Transformer	3D 점구름(voxel)에서 회전된 셋을 활용, 희소성·동적성을 겸비한 Transformer로 물체 탐지.
Vision	Is ImageNet Worth 1 Video?	Youtube	Video Pretraining, ImageNet Alternative	단 하나의 긴 동영상이 ImageNet에 상응하는 사전학습 효과를 낼 수 있는지 실험적으로 검증.
Vision	SAM2	Youtube	Semantic Segmentation, SAM	Segment Anything Model(SAM)을 확장 혹은 개선하여 세분화 정확도 향상 모색. 심지어 동영상
Vision	SparK : DESIGNING BERT FOR CONVOLUTIONAL NETWORKS	Youtube	ConvNets, BERT-like Architecture	CNN에 BERT 구조를 접목해 시각 특징 학습을 강화하는 SparK 모델 제안.
Vision	Diffusion-based Semantic-Discrepant Outlier Generation for Out-of-Distribution Detection	Youtube	OOD Detection, Diffusion Models	정상 데이터와 다른(semantic discrepancy) 샘플을 생성해 OOD 탐지 성능 강화.
Vision	Tri Perspective View for Vision Based 3D Semantic Occupancy Prediction	Youtube	3D Occupancy, Semantic Prediction	세 가지 관점(Tri Perspective)으로 3D 공간의 점유 및 의미 정보를 예측하는 접근.
Vision	UniCLIP Unified Framework for Contrastive Language Image Pre training	Youtube	CLIP, Contrastive Pretraining	언어–이미지 대조학습을 하나로 통합한 프레임워크로 범용 비전-언어 표현 학습 지원.
Vision	BEVFusion: Multi-Task Multi-Sensor Fusion with Unified Bird's-Eye View Representation	Youtube	Sensor Fusion, 3D Detection	라이다·카메라 등 센서 정보를 Bird’s-Eye View로 융합해 다중 태스크를 동시 처리.
Vision	SemiVL: Semi-Supervised Semantic Segmentation with Vision-Language Guidance	Youtube	Semi-Supervised Segmentation, Vision-Language	비전-언어 정보를 활용해 반지도(세미 슈퍼바이즈) 세그멘테이션 성능을 높임.
Vision	YDTR Infrared and Visible Image Fusion via Y Shape Dynamic Transformer	Youtube	mage Fusion, Transformer	적외선·가시광 이미지를 Y자형 동적 Transformer로 융합해 시각적 품질 향상.
Vision	STABLEREP : Synthetic Images from Text-to-Image Models Make Strong Visual Representation Learners	Youtube	Synthetic Data, Representation Learning	텍스트→이미지 합성 데이터를 활용해도 강력한 시각 표현 학습을 달성할 수 있음.
Vision	Diffusion models Beat GANs on Image Synthesis	Youtube	Image Synthesis, Diffusion vs. GAN	확산(diffusion) 모델이 이미지 생성 품질 면에서 GAN을 능가한다는 연구 결과.
Vision	DOMINO Discovering Systematic Errors with Cross Modal Embeddings	Youtube	Error Analysis, Cross-Modal Embeddings	모델의 체계적 에러를 멀티모달 임베딩을 통해 탐색·분류해 개선 여지 확인.
Vision	Emergent Complexity and Zero shot Transfer via Unsupervised Environment Design	Youtube	Unsupervised Environment Design, Zero-Shot Transfer	학습 환경을 자동 설계해 에이전트가 예측 못한 태스크로 제로샷 전이 가능하게 만듦.
Vision	RT-DETR : DETRs Beat YOLOs On Real time Object Detection	Youtube	Object Detection, Transformer-based DETR	DETR 계열 모델이 실시간 객체 검출(throughput)에서 YOLO와 경쟁·상회하는 결과 보고.
Vision	Masked Auto encoders Are Scalable Vision Learners	Youtube	MAE, Self-Supervised Learning	이미지 일부를 마스킹 후 복원하는 MAE 기법으로 대규모 시각 표현 학습의 효과를 입증.
Vision	LLM-grounded Diffusion	Youtube	Vision-Language Models, Diffusion	대형 언어 모델(LLM)을 접목해 텍스트 이해력을 강화한 이미지 생성.
Vision	Depth Anything Unleashing the Power of Large Scale Unlabeled Data	Youtube	Depth Estimation, Unlabeled Data	대규모 비라벨 데이터에서 깊이(depth) 정보를 학습해 다양한 비전 태스크로 확장 가능.
Vision	Object Lab	Youtube	Object Discovery, 3D Reconstruction	객체 탐지·3D 재구성을 결합한 ‘Object Lab’ 환경을 통해 직관적 오브젝트 연구.
Vision	YOLO	Youtube paper	Object detection	Object detection
Vision	YOLO-v2	Youtube	Object detection	Object detection
Vision	Resnet	Youtube paper	Image classification	Image classification
Vision	GAN	Youtube	Generative Adversarial Networks, Generative Models	Generative Adversarial Networks, Generative Models
Vision	Image Style Transfer Using CNN	Youtube	Convolutional Neu- ral Network	CNN을 활용해 콘텐츠 이미지는 유지하고, 스타일 이미지를 결합하여 새로운 스타일 이미지 생성.
Vision	SINGAN	Youtube	Image Generation, Image Manipulation	단일 이미지만으로 멀티 스케일 GAN을 학습해 다양한 이미지 변환·조작 수행 가능.
Vision	FCN	Youtube	Semantic Segmentation Models	완전 합성곱 네트워크(FCN)로 픽셀 단위 세그멘테이션 수행, 보다 정확한 분할 실현.
Vision	DeepLabV3	Youtube	Semantic Segmentation Models	팽창(a trous) 컨볼루션과 ASPP로 객체 크기 변화에 대응하며 세밀한 분할 가능.
Vision	Unet	Youtube paper	Cell Segmentation, Multi-tissue Nucleus Segmentation	인코더-디코더 구조로 의료영상과 같은 소량 데이터 환경에서도 높은 분할 정확도.
Vision	CyCADA	Youtube	Domain Adaptation, Semantic Segmentation	생성적 적대 학습을 통해 소스·타겟 도메인 차이를 줄여 세그멘테이션 성능 향상.
Vision	D-SNE	Youtube	Domain Adaptation	t-SNE 시각화를 기반으로 도메인 불일치를 줄여 분류·세그멘테이션 성능 개선.
Vision	Faster-RCNN	Youtube	Real-Time Object Detection, Region Proposal	R-CNN 계열을 개선해 영역 제안(Region Proposal) 과정을 통합, 속도·정확도 동시 향상.
Vision	Weakly Supervised Object Detection With Segmentation Collaboration	Youtube	General Classification, Image Classification	이미지 레벨 라벨만으로 객체를 검출하고, 분할 협업으로 정확도 보완하는 약지도 방식.
Vision	Don't Judge an Object by Its Context: Learning to Overcome Contextual Bias	Youtube	object classification	주변 문맥에 의존하는 편향을 줄이고 객체 자체 특징으로 분류 정확도를 높이는 연구.
Vision	data efficient image recognition with contrastive predictive coding	Youtube	General Classification, Object Detection	적은 데이터 상황에서 대조 예측 부호화(CPC)로 효율적인 시각 특성 학습 달성.
Vision	Deep Feature Consistent Variational Autoencoder	Youtube	Style Transfer	VAE에 딥 특징 일관성 조건을 추가해 스타일 전이 품질·다양성 개선.
Vision	Attention Branch Network: Learning of Attention Mechanism for Visual Explanation	Youtube	Decision Making, Image Classification	분기된 어텐션 브랜치로 시각적 중요 영역을 강조, 해석 가능성과 분류 정확도 동시 향상.
Vision	RELATION-SHAPE CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK FOR POINT CLOUD ANALYSIS	Youtube	point cloud	점구름 데이터에서 물체 형태·상호 관계를 학습하기 위한 CNN 기반 구조 제안.
Vision	EfficientNet	Youtube	CNN	너비·깊이·해상도를 동시에 확장해 효율적으로 정확도 향상(Scaling)을 달성한 CNN 모델.
Vision	Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features	Youtube	Deep Clustering, Image Clustering	비지도 클러스터링과 이미지 특징 학습을 결합해 시각 표현 학습 정확도 향상.
Vision	Boosting Few-shot visual learning with self-supervision	Youtube	Few-Shot Learning, Self-Supervised Learning	자가 지도 방식으로 특성 품질을 향상, 극소량(Few-shot) 샘플에서도 높은 정확도 가능.
Vision	Rethinking Pre-training and Self-training	Youtube	Data Augmentation, Object Detection	사전학습 + 셀프 트레이닝 전략 재검토로 객체 검출 등에서 데이터 효율성 향상.
Vision	BYOL : Bootstrap Your Own Latent	Youtube	Representation Learning, Self-Supervised Image Classification	서로 다른 네트워크 간 상호 학습(교사·학생)으로 점진적 표현 학습 향상.
Vision	Deep Image Prior	Youtube	Image Denoising, Image Inpainting	네트워크 구조 자체로 이미지를 자연스럽게 복원하도록 유도, 별도 사전학습 불필요.
Vision	Object-Centric Learning with Slot Attention	Youtube	Object Discovery	슬롯 어텐션 기법으로 이미지 내 객체들을 분리·학습해 객체 중심 표현을 확보.
Vision	Yolo V4	Youtube	Data Augmentation, Real-Time Object Detection	Mosaic, IoU-aware 등 다양한 기법을 결합해 실시간 검출 성능을 대폭 향상한 YOLO 후속.
Vision	Dynamic Routing Between Capsules	Youtube	Image Classification	캡슐 간 동적 라우팅(Dynamic Routing)으로 시각적 계층 구조를 보존하며 분류 정확도 향상.
Vision	Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Network	Youtube	Classification, Document Classification	그래프로 연결된 노드 관계를 활용해 반지도 분류·문서 분류 정확도 향상.
Vision	Generative Pretraining from Pixels	Youtube	Representation Learning, Self-Supervised Image Classification	픽셀 단위에서 생성적 사전학습 후, 다양한 시각 태스크로 전이 가능.
Vision	MaskFlownet	Youtube	Feature Matching	Optical Flow 예측과 마스킹을 결합해 정교한 특징 매칭을 수행하는 네트워크.
Vision	Adversarial Robustness through Local Linearization	Youtube	Adversarial Defense, Adversarial Robustness	적대적 공격 주변에서 모델을 국소 선형화하여 내재적 강건성을 확보.
Vision	Locating Objects Without Bounding Boxes	Youtube	Object Localization	바운딩 박스 라벨 없이 객체 위치를 추론해 라벨 비용 절감 및 유연성 확보.
Vision	Training data-efficient image transformers & distillation through attention	Youtube	Document Image Classification, Document Layout Analysis	트랜스포머와 어텐션 기반 지식 증류를 통해 데이터 효율적으로 문서 인식 성능 향상.
Vision	What Makes Training Multi-modal Classification Networks Hard?	Youtube	Action Classification, Action Recognition	멀티모달 분류 네트워크 학습 시 발생하는 편향·난관을 분석해 해법 모색.
Vision	Meta-Transfer Learning for Zero-Shot Super-Resolution	Youtube	Image Super-Resolution, Meta-Learning	메타 전이학습을 통해 초해상도(SSR) 문제에서 제로샷 환경도 효과적으로 대응.
Vision	Patch SVDD: Patch-level SVDD for Anomaly Detection and Segmentation	Youtube	Anomaly Detection, Self-Supervised Learning	국소(패치) 단위 SVDD 적용으로 미세한 이상 탐지·세그멘테이션 가능.
Vision	Style GAN	Youtube	Disentanglement, Image Generation	스타일 공간을 제어해 이미지 생성의 다채로운 변형·속성 조절 가능.
Vision	High-Performance Large-Scale Image Recognition Without Normalization	Youtube	Image Classification	정규화 없이도 대규모 이미지 분류에서 높은 성능을 내는 학습 기법 제안.
Vision	Focal Loss for Dense Object Detection	Youtube	Object Detection	클래스 불균형 심한 객체 검출 상황에서 포컬 로스로 성능 극대화.
Vision	Editing in Style : Uncovering the Local Semantics of GANs	Youtube	Dense Object Detection, Long-tail Learning	GAN 내부 로컬 스타일 코드를 편집해 이미지 수정·생성 자유도를 확보.
Vision	EfficientNet 2	Youtube	Convolutional Neural Networks, Image Models	EfficientNet를 확장한 모델로, 크기·성능 균형을 한층 향상.
Vision	Style Clip	Youtube	Image Manipulation	텍스트 프롬프트와 GAN을 결합해 직관적으로 이미지 스타일 조절 가능.
Vision	Swin Transformer	Youtube	Image Models, Vision Transformers	스윈(Window) 어텐션으로 고해상도 이미지를 효율적으로 처리하는 비전 트랜스포머.
Vision	NBDT: Neural-backed Decision Tree	Youtube	Neural-Backed Decision Trees	신경망으로 학습한 계층적 트리 구조로 결정 과정을 시각적으로 해석 가능.
Vision	EfficientDet	Youtube	Semantic Segmentation Models, One-Stage Object Detection Models, Object Detection Models	BiFPN과 EfficientNet 백본으로 높은 정확도와 빠른 속도를 동시에 달성한 검출 모델.
Vision	MLP - MIXER: An all-MLP Architecture for Vision	Youtube	Image Classification	어텐션 없이도 채널·공간 MLP만으로 이미지 분류를 수행, 단순 구조로도 준수한 성능 달성.
Vision	You Only Look at One Sequence: Rethinking Transformer in Vision through Object Detection	Youtube	Object Detection	비전 트랜스포머를 한 번의 시퀀스 처리로 객체 검출에 적용, 효율적 구조 제안.
Vision	Hierarchical Long-term Video Frame Prediction without Supervision	Youtube	Video Prediction	비지도 학습으로 장기 비디오 프레임을 계층적으로 예측·생성.
Vision	Closed-Form Factorization of Latent Semantics in GANs	Youtube	Image Generation, Image Manipulation	GAN 잠재공간을 닫힌 형태로 분해해 특정 속성만 선택적으로 수정·생성 가능.
Vision	You Only Learn One Representation: Unified Network for Multiple Tasks	Youtube	Multi-Task Learning, Real-Time Object Detection	여러 비전 태스크를 단일 표현(Representation)으로 처리하는 통합 네트워크 제안, 실시간 객체 검출 등 동시 수행.
Vision	StyleSpace Analysis	Youtube	Image Generation	스타일 공간(StyleSpace)을 분석해 이미지를 세부적으로 조작·생성하는 방법론 연구.
Vision	Representative graph neural network	Youtube	Representative Graph, Dynamic Sampling, Semantic Segmentation	그래프 신경망에 대표성(Representative) 개념을 도입해 동적 샘플링·의미론적 세그멘테이션 성능 개선.
Vision	YOLOX	Youtube	One-Stage Object Detection Models	YOLO 계열을 확장·개선한 원스테이지 검출 모델로 앵커 프리(anchor-free) 구조가 특징.
Vision	Joint Contrastive Learning with Infinite Possibilities	Youtube	Contrastive Learning	대조학습을 확장해 ‘무한’한 양상의 표현 학습 가능성을 모색, 다양한 뷰·도메인 통합 학습.
Vision	Auto-DeepLab: Hierarchical Neural Architecture Search for Semantic Image Segmentation	Youtube	Image Classification, Neural Architecture Search	자동화된 계층형 아키텍처 탐색을 통해 세그멘테이션 모델을 최적 설계, 이미지 분류 등에도 적용 가능.
Vision	Explaining in style training a gan to explain a classifier in stylespace	Youtube	Image Classification	StyleSpace 기반으로 분류기의 결정 경로를 GAN으로 시각화·설명하는 접근.
Vision	End-to-End Semi-Supervised Object Detection with Soft Teacher	Youtube	Instance Segmentation, Object Detection	반지도 학습에서 Teacher 모델을 소프트하게 결합해 물체 검출·인스턴스 분할 성능 향상.
Vision	Understanding Dimensional Collapse in Contrastive Self Supervised Learning	Youtube	Contrastive Learning, Learning Theory	대조학습 시 발생하는 표현 차원의 붕괴 현상을 이론적으로 분석하고, 이를 완화하는 방안 제시.
Vision	Encoding in Style: a Style Encoder for Image-to-Image Translation	Youtube	Conditional Image Generation, Face Generation	스타일 인코더를 도입해 얼굴·이미지 변환 시 개별 스타일 요소를 보다 정확히 제어.
Vision	Detection in Crowded Scenes: One Proposal, Multiple Predictions	Youtube	Object Detection, Pedestrian Detection	혼잡한 장면에서 하나의 영역 제안으로 여러 객체(보행자 등)를 예측해 검출 정확도 높임.
Vision	A Normalized Gaussian Wasserstein Distance for Tiny Object Detection	Youtube	Object Detection	작은 물체 검출을 위해 정규화된 가우시안 Wasserstein 거리를 활용, 좌표 회귀를 안정화.
Vision	Siamese Neural network for one-shot image recognition	Youtube	One-Shot Learning	쌍둥이(Siamese) 네트워크로 극소량 샘플(1샷)만으로 이미지 인식 가능.
Vision	Grounded Language-Image Pre-training	Youtube	Object Detection Phrase Grounding	이미지와 언어를 연결해 사물 검출·어구(phrase) 정합을 사전학습으로 습득, 다양한 멀티모달 태스크에 적용.
Vision	Transfer Learning for Pose Estimation of Illustrated Characters	Youtube	Activity Recognition, Pose Estimation	일러스트(만화) 캐릭터 포즈 추정에 기존 인체 포즈 모델을 전이학습, 동작 인식 정확도 개선.
Vision	Sparse R-CNN: End-to-End Object Detection with Learnable Proposals	Youtube	Object Detection, Object Recognition	사전에 학습된(proposal) 박스를 직접 예측·조정하는 방식으로, RCNN 단계를 간소화·속도↑
Vision	NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis	Youtube	Neural Rendering, Novel View Synthesis	신(scene)을 연속적 방사장(Radiance Field)으로 표현해 다양한 시점 뷰 합성(3D 렌더링) 가능.
Vision	HRnet: Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation	Youtube	Pose Estimation, Human Pose	고해상도 특징 맵 유지 구조로 인체 포즈 추정 등에서 높은 정밀도 발휘.
Vision	MobileViT : Light-weight, general-purpose, and Mobile-friendly Vision Transformer	Youtube	Mobile Vision Transformer, Lightweight Architecture	모바일 환경에서도 효율적으로 동작하도록 설계된 경량 비전 트랜스포머 구조 제안.
Vision	Effectively Leveraging Attributes for Visual Similarity	Youtube	Attribute-based Image Retrieval, Visual Similarity	시각적 유사도 계산 시 속성(attributes)을 적극 활용해 검색·추천 품질 향상.
Vision	Hard Negative Mixing for Contrastive learning	Youtube	Contrastive Learning, Hard Negative Mining	어려운 음성 샘플(하드 네거티브)을 혼합함으로써 대조학습 임베딩을 더욱 견고하게 학습.
Vision	HOTR : Human-Object Interaction Detection with Transformer	Youtube	Human-Object Interaction Detection, Transformer	사람과 사물의 상호작용(HOI)을 Transformer로 검출하여 행동 이해·분석에 활용.
Vision	SSD: A UNIFIED FRAMEWORK FOR SELF-SUPERVISED OUTLIER DETECTION	Youtube	Self-Supervised Outlier Detection	자가 지도 방식으로 이상치(outlier) 검출을 수행하는 통합 프레임워크.
Vision	StyleHEAT : One-Shot High-Resolution Editable Talking Face Generation via Pre-trained StyleGAN	Youtube	Talking Face, One-Shot Generation	스타일GAN을 활용해 단일 얼굴 이미지만으로도 고해상도·편집 가능한 페이스 영상 생성 가능.
Vision	Self-Supervised Transformers for Unsupervised Object Discovery using Normalized Cut	Youtube	Unsupervised Object Discovery, Self-Supervised Transformers	정규화 컷(NCut)과 트랜스포머 결합으로 라벨 없이 객체 분할 정확도 향상.
Vision	Transfusion: Understanding Transfer Learning for Medical Imaging	Youtube	Medical Imaging, Transfer Learning	의료 영상에 특화된 전이학습 전략을 분석, 기존 대비 정확도·효율 개선.
Vision	UCTransNet	Youtube	Medical Segmentation, U-Net + Transforme	U-Net과 트랜스포머를 결합해 의료 영상 분할에서 높은 정확도 달성.
Vision	A Simple Baseline for Semi-supervised Semantic Segmentation with Strong Data Augmentation	Youtube	Semi-supervised Semantic Segmentation, Data Augmentation	강력한 증강 기법을 적용해 반지도 세그멘테이션의 기본 성능을 크게 끌어올린 방법론.
Vision	Vision Transformer with Deformable Attention	Youtube	Deformable Attention, Vision Transformer	비정형(Deformable) 어텐션으로 스케일 변화가 큰 물체 인식 성능 개선.
Vision	More ConvNets in the 2020s: Scaling up Kernels Beyond 51x51 using Sparsity	Youtube	Sparse Large-Kernel Conv, Scalable CNN	51×51을 넘는 초대형 커널을 희소 기법으로 처리해 CNN의 확장성과 정확도 높임.
Vision	PseCo: Pseudo Labeling and Consistency Training for Semi-Supervised Object Detection	Youtube	Semi-Supervised Object Detection, Consistency Regularization	반지도 학습에서 의사 라벨링과 일관성 훈련을 결합, 적은 라벨로도 객체 검출 성능 향상.
Vision	MetaFormer is Actually What You Need for Vision	Youtube	Transformer Variation, MetaFormer	“어텐션”보다 중요한 건 메타포머 구조라 주장, 다양한 비전 태스크에 적용 가능.
Vision	An Image is Worth 16x16 Words:Transformers for Image Recognition at Scale	Youtube	Vision Transformer (ViT), Large-Scale Recognition	이미지 패치를 토큰화한 대규모 트랜스포머로 분류, ViT의 효시가 된 연구.
Vision	BigDatasetGAN: Synthesizing ImageNet with Pixel-wise Annotations	Youtube	GAN-based Data Synthesis, Pixel-wise Annotation	대규모 ImageNet 스타일 이미지를 픽셀 단위 주석까지 합성, 데이터 증강에 활용.
Vision	High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models (Stable Diffusion)	Youtube	Diffusion Models, High-Resolution Image Generation	잠재 공간에서 확산 모델을 적용해 고해상도 이미지를 생성, Stable Diffusion 아이디어의 핵심.
Vision	Proper Reuse of Image Classification Features Improves Object Detection	Youtube	Feature Reuse, Object Detection	분류용으로 학습된 특징을 적절히 재사용하면 검출 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 입증.
Vision	Voxel Field Fusion for 3D Object Detection	Youtube	3D Object Detection, Voxel Fusion	다중 뷰(voxel field) 정보를 융합해 점구름 기반 3D 검출 정확도 향상.
Vision	MedSefDiff: Medical Image Segmentation with Diffusion Probabilistic Model	Youtube	Medical Image Segmentation, Diffusion Models	확산(디퓨전) 확률 모델을 의료 영상 세그멘테이션에 적용해 정밀도 높임.
Vision	Pix2Seq	Youtube	Unified Generation Approach, Object Detection	객체 검출을 시퀀스 생성 문제로 전환하여 단일 프레임워크에서 처리.
Vision	Self-Supervised Learning based on Heat Equation	Youtube	Self-Supervised Representation, Heat Equation	열 방정식 기반 자가 지도 접근으로 안정적인 특징 학습을 구현.
Vision	Cliff Diving : Exploring Reward Surfaces in Reinforcement Learning Environments	Youtube	Reinforcement Learning, Reward Surfaces	Cliff Diving 환경에서 보상 지형(Reward Surface)을 분석해 RL 동작 특성 파악.
Vision	WHAT DO VISION TRANSFORMERS LEARN?A VISUAL EXPLORATION	Youtube	Vision Transformer, Interpretability	ViT 내부에서 어떤 시각 패턴을 학습하는지 시각화·해석.
Vision	InternImage: Exploring Large-Scale Vision Foundation Models with Deformable Convolutions	Youtube	Foundation Models, Deformable Convolution	대규모 비전 기본 모델에 변형가능 컨볼루션을 적용해 정확도·효율 동시 개선.
Vision	Cut and Learn for Unsupervised Object Detection and Instance Segmentation	Youtube	Unsupervised Detection, Instance Segmentation	라벨 없이 객체를 잘라내(cut) 학습하며 동시에 객체 감지와 인스턴스 세그멘테이션을 달성.
Vision	The Forward-Forward Algorithm: Some Preliminary Investigations	Youtube	Forward-Forward Training, Alternative Backprop	역전파 없이 전방(Forward) 단계만 반복해 학습하는 대안적 기법 초기 연구.
Vision	Visual Prompt Tuning	Youtube	Prompt Tuning, Vision Transformers	기존 비전 모델에 프롬프트(시각 템플릿)를 추가해 특정 태스크로 효율적 전이.
Vision	Dataset Distillation by Matching Training Trajectories	Youtube	Dataset Distillation, Efficient Retraining	모델 학습 과정을 모사·압축한 데이터셋으로 빠른 재학습·전이 가능.
Vision	YOLO v6	Youtube	One-Stage Object Detection, YOLO Series	YOLO 계열 최신 버전으로, 경량화·정확도 모두 개선한 객체 검출 프레임워크.
Vision	InstructBLIP: Towards General-purpose Vision-Language Models with Instruction Tuning	Youtube	Vision-Language, Instruction Tuning	시각+언어 모델에 지시문(Instruction)을 학습해 다목적 태스크 수행 능력 강화.
Vision	ImageBind One Embedding Space To Bind Them All	Youtube	Multi-modal Embedding, Universal Representation	텍스트·오디오·이미지 등 여러 모달을 단일 임베딩 공간으로 통합해 범용 표현.
Vision	Learning to Generate Text grounded Mask for Open world Semantic Segmentation from Only Image-Text Pairs	Youtube	Open-world Segmentation, Vision-Language	이미지-텍스트 쌍만으로 세그멘테이션 마스크를 생성, 오픈월드 환경에 적용 가능.
Vision	Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative Image Manifold	Youtube	GAN-based Image Editing, Interactive Manipulation	GAN 잠재공간에서 포인트 드래그 방식으로 직관적 이미지 편집·변형.
Vision	Segment Anything in High Quality	Youtube	High-Quality Segmentation, SAM	Segment Anything 모델을 개선해 고화질·정확도 높은 세분화 제공.
Vision	Multi Domain Learning for Motion Magnification	Youtube	Motion Magnification, Multi-Domain Learning	다양한 도메인에서 미세한 움직임을 증폭해 관찰하도록 학습, 의료·산업 등 활용 가능.
Vision	3D Gaussian Splatting for Real Time Radiance Field Rendering	Youtube	NeRF Rendering, Real-time	3D 점 클라우드에 가우시안 스플랫을 적용, 실시간 방사장(NeRF) 렌더링 구현.
Vision	VoxelNet End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection	Youtube	3D Object Detection, Voxel-based Networks	VoxelNet 구조로 점구름(포인트 클라우드) 입력을 직접 학습, 3D 검출 정확도 개선.
Vision	DreamBooth: Fine Tuning Text-to-Image Diffusion Models for Subject-Driven Generation	Youtube	Text-to-Image Diffusion, Subject-driven Generation	텍스트→이미지 확산 모델을 특정 주제나 스타일에 맞춰 파인튜닝, 맞춤형 이미지 생성 가능.
Vision	MIC Masked Image Consistency for Context Enhanced Domain Adaptation	Youtube	Domain Adaptation, Masked Consistency	마스킹된 이미지를 활용해 도메인 적응 시 맥락 정보 일관성을 유지, 성능 강화.
Vision / Robotics	VGGT: Visual Geometry Grounded Transformer	Youtube	3D Reconstruction, Visual Geometry, Foundation Model	별도의 복잡한 최적화 없이 이미지 기반 3D 구조 이해를 수행하는 비전 지오메트리 모델로, 3D 인식·재구성의 실용성을 높임.
Vision / Robotics	LAPA: Learning Action Priors without Action Labels	Youtube	Robot Learning, Action Prior, Vision-Language-Action	명시적인 로봇 액션 라벨 없이도 행동 prior를 학습하여 로봇 제어 데이터 구축 비용을 낮추는 접근.
Vision / Robotics	NVIDIA GR00T N1	Youtube	Humanoid Robot, Vision-Language-Action, Robotics Foundation Model	휴머노이드 로봇을 위한 범용 파운데이션 모델 방향성을 제시하며, 언어·시각·행동을 통합한 로봇 지능 구현을 목표로 함.
Vision / Robotics	SmolVLA: A Vision Language Action Model for Affordable and Efficient Robotics	Youtube	Vision-Language-Action, Robotics, Efficient Model	저비용·고효율 로봇 제어를 위해 경량 VLA 모델을 제안, 실제 로봇 적용 가능성을 높임.
Vision / Robotics	RDT-1B: A Diffusion Foundation Model for Bimanual Manipulation	Youtube	Diffusion Policy, Bimanual Manipulation, Robotics	양팔 로봇 조작을 위한 대규모 디퓨전 기반 파운데이션 모델로, 복잡한 조작 행동을 생성적으로 학습.
Vision / Robotics	AnyGrasp: Robust and Efficient Grasp Perception in Spatial and Temporal Domains	Youtube	Grasp Detection, 3D Perception, Robotics	공간적·시간적 정보를 함께 활용해 다양한 환경에서 안정적인 로봇 grasp perception을 수행.
Vision-Language	InternVL: Scaling up Vision Foundation Models and Aligning for Generic Visual-Linguistic Tasks	Youtube	Vision Foundation Model, VLM, Multimodal Alignment	대규모 비전 파운데이션 모델을 확장하고 언어 모델과 정렬하여 범용 시각-언어 태스크 성능을 강화.
Vision-Language	Your Large Vision-Language Model Only Needs A Few Attention Heads For Visual Grounding	Youtube	Visual Grounding, Attention Head Analysis, LVLM	대형 VLM의 시각적 위치 이해가 소수의 attention head에 집중된다는 점을 분석해 모델 해석성과 효율화 가능성을 제시.
Vision	Boosting Cross-Spectral Unsupervised Domain Adaptation for Thermal Semantic Segmentation	Youtube	Thermal Segmentation, UDA, Cross-Spectral Learning	RGB와 열화상 간 도메인 차이를 줄여 열화상 세그멘테이션 성능을 높이는 비지도 도메인 적응 연구.
Recommend System	Matrix Factorization Technique for Recommender System	Youtube paper	Recommendation system	사용자-아이템 행렬 분해 기법으로 대규모 협업필터링 구현, 넷플릭스 등에서 성능 입증.
Recommend System	Collaborative Filtering for Implicit Feedback Dataset	Youtube	recommender systems, Collaborative Filtering	묵시적 피드백(조회·클릭) 기반 사용자 취향 예측을 협업필터링으로 처리하는 방법론.
Speech	A comparison of S2S models for speech recognition	Youtube paper	Speech Recognition	음성인식에서 여러 S2S(seq2seq) 모델을 비교·분석하여 장단점 파악 및 성능 비교.
Fundamental	RAdam	Youtube blog paper	Regularization, Stochastic Optimization	Adam의 변동성 문제를 레디언스(RA) 항으로 보정해 안정적 훈련 가능.
Fundamental	Stacked Auto Encoder for the P300 Component Detection	Youtube	brain-computer interfaces	뇌-컴퓨터 인터페이스에서 P300 신호 검출을 쌓은 오토인코더로 수행, 정확도 상승.
Fundamental	A survey on Image Data Augmentation for DL	Youtube paper	Data augmentation, 3D Human Pose Estimation	이미지 증강 기법을 종합적으로 정리, 3D 포즈 추정 등 다양한 태스크 성능 향상에 활용.
Fundamental	Training Confidence-calibrated classifiers for detecting out of distribution samples	Youtube	classifiers	분류 모델이 OOD(분포외) 샘플을 탐지하도록 신뢰도 보정(Confidence Calibration) 훈련 기법.
Fundamental	AdamW	Youtube blog	stochastic optimization	Adam + Weight Decay 분리로 일반화 성능 향상을 꾀한 최적화 기법.
Fundamental	Stargan	Youtube	Image-to-Image Translation, Translation	다중 도메인 간 이미지 변환을 하나의 모델로 통합, 얼굴 표정·헤어스타일 등 변경 가능.
Fundamental	Drop-out	Youtube	Dropout, Data augmentation	뉴런 일부를 무작위로 비활성화해 과적합 억제, 일반화 성능 향상.
Fundamental	BLEU: a Method for Automatic Evaluation of Machine Translation	Youtube	evaluation	기계 번역 결과 품질을 n-그램 중복도로 측정하는 BLEU 지표 제안, 이후 표준 평가척도로 활용.
Fundamental	t-SNE	Youtube	Dimensionality Reduction	고차원 데이터(임베딩 등)를 2D·3D로 시각화해 구조 파악에 유용.
Fundamental	Gpipe	Youtube	Synchronous Pipeline Parallel, Model Parallel Methods	대형 모델 병렬화를 파이프라인 단위로 분할해 메모리 사용 효율 및 학습 속도 향상.
Fundamental	explainable ai	Youtube	interpretability, sensitivity analysis	모델의 결정 과정을 해석·민감도 분석해 신뢰도·투명성 향상.
Fundamental	TAPAS	Youtube	Deep Tabular Learning, Table Question Answering Models	테이블 QA에 특화된 변형 BERT 모델로, 행·열 정보를 활용해 정교한 질의응답 수행.
Fundamental	Learning both Weights and Connections for Efficient Neural Networks	Youtube	Neural networks	가중치와 연결(pruning)을 동시에 학습, 신경망 경량화와 정확도 유지 추구.
Fundamental	ReVACNN	Youtube	Visualization, Convolutional Neural Network	CNN 내부 특징 맵을 시각화·분석하는 기법으로 모델 해석력을 높임.
Fundamental	The Lottery Ticket Hypothesis: Finding Sparse, Trainable Neural Networks	Youtube	Network Pruning	일부 가중치만 남겨도 초기화 시드가 동일하면 원래 수준 성능 달성 가능, 소위 ‘승리 티켓’ 가설 제시.
Fundamental	ALPHAGO : Mastering the game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search	Youtube	deep neural networks, tree search	정책망·가치망+몬테카를로 트리 탐색으로 바둑에서 프로기사 수준 초월, AI 역사적 성과.
Fundamental	A Baseline for Few-Shot Image Classification	Youtube	FEW-SHOT IMAGE CLASSIFICATION	소량 샘플로 분류하는 경우에 대한 베이스라인 접근을 정립, 후속 연구 지표로 활용.
Fundamental	Sharp Minima Can Generalize For Deep Nets	Youtube	deep learning architectures	날카로운(Sharp) 최소점이 실제 일반화에 불리하다는 통념에 반대되는 실험 결과 제시.
Fundamental	Pediatric Sleep Stage Classification Using Multi-Domain Hybrid Neural Networks	Youtube	Multi-Domain Hybrid Neural Networks	여러 도메인(EEG 등) 특징을 융합한 하이브리드 모델로 소아 수면 단계 분류 성능 향상.
Fundamental	Pruning from Scratch	Youtube	Network Pruning	처음부터 가지치기 구조로 학습을 시도, 기존 프루닝+재학습 절차 대비 효율적 가능성 탐색.
Fundamental	Do We Need Zero Training Loss After Achieving Zero Training Error?	Youtube	Training Loss	학습 오류가 0이 된 뒤에도 로스를 계속 낮출 필요가 있는지, 모델 일반화 관점에서 분석.
Fundamental	Deep Recurrent Q-Learning for Partially Observable MDPs	Youtube	Atari Games, OpenAI Gym	부분 관측 MDP 환경에서 RNN+DQN으로 에이전트가 향상된 정책 학습 가능.
Fundamental	Large Margin Deep Networks for Classification	Youtube	Classification, Data Augmentation	마진 극대화 개념을 심층 신경망에 적용, 이미지 분류 등에서 일반화 성능 향상.
Fundamental	generating wikipedia by summarizing long sequences	Youtube	Document Summarization, Extractive Summarization	긴 시퀀스를 요약해 위키백과 페이지를 자동으로 생성·편집하는 접근.
Fundamental	Plug and Play Language Models: A Simple Approach to Controlled Text Generation	Youtube	Language Modelling, Text Generation	사전학습된 LM에 제약(컨트롤) 모듈만 추가해 원하는 스타일·주제의 텍스트 생성 가능.
Fundamental	What Uncertainties Do We Need in Bayesian Deep Learning for Computer Vision?	Youtube	Depth Estimation, Semantic Segmentation	컴퓨터 비전에서 필요한 불확실성(에피스테믹·알레이터릭) 유형을 구분해 모델 신뢰성 높임.
Fundamental	KRED	Youtube	Entity Embeddings, News Recommendation	뉴스 추천에서 개체(entity) 임베딩을 도입해 사용자 맞춤형 기사 배치를 정교화.
Fundamental	DIFUSCO: Graph based Diffusion Solvers for Combinatorial Optimization	Youtube	Diffusion, solver	그래프 기반 확산(diffusion) 기법으로 조합 최적화 문제(경로찾기 등)를 효과적으로 푸는 접근.
Fundamental	Early Stopping as nonparametric Variational	Youtube	Variational Inference	조기 종료(Early Stopping)를 비모수적 변분 추론 관점으로 해석, 과적합 방지 설명 제공.
Fundamental	Sharpness Aware Minimization for efficeintly improving generalization	Youtube	GENERALIZATION	손실 지형의 샤프니스(Sharpness)를 낮춰 일반화 성능을 높이는 SAM(Sharpness-Aware Minimization).
Fundamental	Neural Graph Collaborative Filtering	Youtube	Collaborative Filtering, Link Prediction	그래프 기반 협업필터링 모델로, 사용자-아이템 링크를 예측·추천.
Fundamental	Restricting the Flow: Information Bottlenecks for Attribution	Youtube	Decision Making	정보 병목(Bottleneck)을 활용해 모델 결정 경로를 추적·공헌도 측정(Attribution).
Fundamental	Real world Anomaly Detection in Surveillance Videos	Youtube	Activity Recognition, Anomaly Detection In Surveillance Videos	실제 감시 영상에서의 이상 행동 감지를 위한 효율적인 딥러닝 접근.
Fundamental	BRECQ: Pushing the Limit of Post-Training Quantization by Block Reconstruction	Youtube	Image Classification Object Detection	블록 단위 재구성을 통한 정밀한 후처리 양자화 기법, 분류·검출 모두 높은 성능 유지.
Fundamental	Deep sets (2017 NIPS)	Youtube	designing models	집합 입력을 순서와 무관하게 처리하는 딥셋(DeepSets) 아이디어 제시, 대칭 함수 기반 학습.
Fundamental	StyleGAN2	Youtube	Generative Adversarial Networks, Generative Models	업그레이드된 아키텍처로, 더욱 사실적이고 다채로운 이미지를 생성할 수 있는 GAN 모델.
Fundamental	Beyond Synthetic Noise: Deep Learning on Controlled Noisy Labels	Youtube	Image Classification	인위적으로 제어된 노이즈 라벨 환경에서의 딥러닝 성능 분석, 노이즈 강인성 연구.
Fundamental	Deep Reinforcement Learning for Online Advertising Impression in Recommender Systems	Youtube	Recommendation Systems	온라인 광고 노출(Impression)을 강화학습으로 최적화, 추천 시스템 수익 극대화 시도.
Fundamental	Longformer: The Long-Document Transformer	Youtube	Language Modelling, Question Answering	희소 어텐션(sparse attention)으로 긴 문서(최대 수천~수만 토큰) 처리 가능, QA·분류 성능 향상.
Fundamental	soft actor critic	Youtube	Policy Gradient Methods	액터-크리틱에 엔트로피 보상을 추가해 탐색 다양성·학습 안정성을 높이는 강화학습 기법.
Fundamental	Loss Function Discovery for Object Detection via Convergence-Simulation Driven Search	Youtube	Object Detection, Loss Function Search	시뮬레이션 기반 탐색으로 최적의 손실 함수를 자동으로 찾는 기법을 객체 검출에 적용.
Fundamental	The Deep Bootstrap Framework: Good Online Learners are Good Offline Generalizers	Youtube	Online Learning, Bootstrap Framework	온라인에서 잘 학습하는 부트스트랩 기법이 오프라인 일반화에도 유리함을 보임.
Fundamental	Meta HIN	Youtube	Heterogeneous Info Networks, Graph Representation	이기종 정보 네트워크(heterogeneous graph) 상에서 메타 러닝 기법을 적용해 구조적 표현을 학습.
Fundamental	When Vision Transformers Outperform ResNets without Pretraining or Strong Data Augmentations	Youtube	Domain Generalization, Fine-Grained Classification	별도 사전학습이나 강력한 증강 없이도 비전 트랜스포머가 레스넷보다 우수한 결과를 보이는 케이스 분석.
Fundamental	Self similarity Student for Partial Label Histopathology Image Segmentation	Youtube	Partial-Label, Histopathology Segmentation	부분 라벨(Partial Label) 환경의 조직 이미지(병리) 세그멘테이션에서 자가 유사도 방식 활용.
Fundamental	ANALYSING MATHEMATICAL REASONING ABILITIES OF NEURAL MODELS	Youtube	Math Reasoning, Word Problem Solving	신경망의 수학 추론(문제 풀이) 능력을 평가하고 한계를 분석한 연구.
Fundamental	Self-training Improves Pre-training for Natural Language Understanding	Youtube	Self-training, Few-Shot Learning	셀프 트레이닝을 통해 NLU 사전학습 모델의 적은 데이터 환경 성능을 향상.
Fundamental	Preference Amplification in Recommender Systems	Youtube	Recommender Systems, Preference Amplification	추천 시스템에서 사용자 취향이 극단적으로 증폭되는 현상을 분석·완화하는 연구.
Fundamental	Do We Really Need to Access the Source Data? Source Hypothesis Transfer for Unsupervised Domain Adaptation	Youtube	Source Hypothesis Transfer, Unsupervised Domain Adaptation	소스 데이터를 직접 접근하지 않고도 가설(모델 파라미터)만으로 도메인 적응을 수행하는 기법 제안.
Fundamental	Learning to Learn at Test Time RNNs	Youtube	Meta-Learning, Test-Time Adaptation	테스트 단계에서도 순환신경망(RNN)이 자체 학습(메타 러닝)을 수행해 예측 성능 개선.
Fundamental	Double Gumbel Q-Learning	Youtube	RL, Double Q-Learning, Gumbel Noise	이중 Q-Learning에 Gumbel 분포 노이즈를 사용해 탐색성과 안정성을 높인 강화학습 기법.
Fundamental	Confidence Estimation Using Unlabeled Data	Youtube	Confidence Estimation, Semi-supervised Learning	라벨이 없는 데이터를 활용해 분류 모델의 신뢰도(Confidence)를 추정·보정.
Fundamental	Evaluating Classifiers by Means of Test Data with Noisy Labels	Youtube	Classifier Evaluation, Noisy Labels	라벨 노이즈가 있는 테스트 데이터에서 분류기를 평가하는 방법 제안.
Fundamental	Progressive Identification of True Labels for Partial-Label Learning	Youtube	PPartial Label Learning, Progressive Label Refinement	부분 라벨 환경에서 점진적으로 진짜 라벨을 식별해 학습 정밀도를 높이는 접근.
Fundamental	Fine-grained Interest Matching For Neural News Recommendation	Youtube	News Recommendation, Fine-grained Matching	뉴스 추천에서 세분화된 사용자 관심사(interest) 매칭을 통해 추천 품질 향상.
Fundamental	Adversarial Reinforced Learning for Unsupervised Domain Adaptation	Youtube	Transfer Learning, RL-based Domain Adaptation	강화학습과 적대적(Adversarial) 방식을 결합해 도메인 적응 시 라벨 없는 데이터 활용도 개선.
Fundamental	Neural Tangent Kernel - Convergence and Generalization in neural Network	Youtube	Neural Tangent Kernel, Gaussian Process NTK	관점에서 신경망의 수렴·일반화 특성을 분석, 가우시안 프로세스와의 유사점 탐구.
Fundamental	Intriguing Properties of Contrastive Losses	Youtube	Contrastive Learning, Data Augmentation	대조학습 손실 함수들의 숨은 특성·데이터 증강 전략이 모델 임베딩에 미치는 영향 탐색.
Fundamental	Grokking: Generalization Beyond Overfitting on Small Algorithmic Datasets	Youtube	Algorithmic Generalization, Overfitting	작은 알고리즘 데이터셋에서 한참 오버피팅 후 갑작스런 일반화(grokking) 현상을 분석한 연구.
Fundamental	Transformer Interpretability Beyond Attention Visualization	Youtube	Transformer Explanation, Interpretation	트랜스포머 해석 시 어텐션 시각화만으로는 부족, 추가 기법으로 내부 작동 원리 파악 시도.
Fundamental	How does unlabeled data improve generalization in self-training?	Youtube	Self-training, Semi-supervised Learning	라벨 없는 데이터가 셀프 트레이닝에서 일반화 성능 향상에 기여하는 원리를 분석.
Fundamental	Rainbow: Combining Improvements in Deep Reinforcement Learning	Youtube	Rainbow DQN, Montezuma's Revenge DQN	계열 기법(우선순위 리플레이·NoisyNet 등)을 결합한 Rainbow가 고난이도 게임을 잘 해결.
Fundamental	Once-for-All: Train One Network and Specialize it for Efficient Deployment	Youtube	Neural Architecture Search, Model Specialization	단 한 번의 거대 네트워크 학습 후, 기기별 요구사항에 맞춰 하위 네트워크를 추출·사용.
Fundamental	Effective Diversity in Population Based Reinforce Learning	Youtube	Population-based RL, Diversity Optimization	개체군(인구) 기반 RL에서 다양성 유지를 통해 탐색 성능과 수렴성을 향상.
Fundamental	Fine-Tuning can Distort Pretrained Features and Under perform Out-of-Distribution	Youtube	Fine-tuning Instability, OOD Generalization	파인튜닝 과정이 사전학습된 특징을 망가뜨려 OOD 일반화 성능이 떨어지는 문제 고찰.
Fundamental	GCN-LRP explanationexploring latent attention of graph convolutional networks	Youtube	Graph Interpretability, GCN Explanation	그래프 합성곱 네트워크(GCN)의 예측 근거를 LRP(Layer-wise Relevance Propagation) 방식으로 해석.
Fundamental	GQA : Training Generalized Multi Query Transformer Models from Multi Head Checkpoint	Youtube	Multi-Query Transformer, Checkpoint Merging	멀티 헤드 체크포인트를 합쳐 다목적 질의(Q) 트랜스포머 모델로 훈련.
Fundamental	Towards Safe Online Reinforced Learning in Computer Systems	Youtube	Safe Online RL, Computer Systems	실제 컴퓨터 시스템 환경에서 안전(safety) 제약을 고려한 온라인 RL 연구.
Fundamental	Conflict-Averse Gradient Descent for Multi-task Learning	Youtube	Multi-task Learning, Gradient-based Optimization	여러 태스크 간 충돌을 줄이는 경사하강 기법으로 멀티태스크 학습 효율 향상.
Fundamental	Explainability Methods for Graph Convolutional Neural Networks	Youtube	Graph Explainability, GCN	GCN 모델을 해석하기 위한 다양한 방법론(서브그래프 추출 등) 정리.
Fundamental	Bayesian Action Decoder for Deep Multi-Agent Reinforcement Learning	Youtube	Multi-Agent RL, Bayesian Inference	다중 에이전트 강화학습에서 액션 디코더를 베이지안 방식으로 설계해 불확실성·상호작용 처리.
Fundamental	Efficiently Identifying Task Grouping for Multi-Task Learning	Youtube	Multi-Task Learning, Task Grouping 여러 태스크를 효과적으로 묶어 학습 비용·성능을 최적화하는 방법론.
Fundamental	DeepFM: A Factorization-Machine based Neural Network for CTR Prediction	Youtube	CTR Prediction, Recommendation	팩터라이제이션 머신(FM)과 딥러닝을 결합해 클릭확률 예측(CTR) 정확도 향상.
Fundamental	Deep Neural Networks for YouTube Recommendations	Youtube	YouTube Recommendation, Ranking	유튜브 대규모 추천 시스템에 특화된 딥러닝 구조로 실시간 사용자 맞춤 추천 구현.
Fundamental	Genome wide prediction of disease variant effects with a deep protein lang	Youtube	Protein LM, Disease Variant Prediction	단백질 언어모델을 활용해 질병 관련 유전자 변이의 영향을 전장(Genome-wide) 예측.
reinforcement learning	Reinforcement Learning for Optimizing RAG for Domain Chatbots	Youtube	RAG Optimization, Chatbot RL	도메인 챗봇에서 RAG(Retrieval-Augmented Generation)을 강화학습으로 최적화.
reinforcement learning	Deep reinforcement learning from human preferences	Youtube	Human-in-the-Loop RL, Preference Learning	인간의 선호도 신호를 이용해 RL 에이전트를 학습, 보상 함수 추정 없이 정책 최적화.
reinforcement learning	Distributional Reinforcement Learning via Moment Matching	Youtube	Distributional RL, Moment Matching Q	함수를 분포로 다루는 Distributional RL 기법에서 모멘트 매칭으로 학습 안정화.
reinforcement learning	Online Continual Learning on class Incremental Blurry Task Configuration with anytime inference	Youtube	Continual RL, Class-Incremental	순차적·증분적 태스크 환경에서 RL 에이전트가 지속적으로 학습·추론하는 방법 제안.
reinforcement learning	Dream To Control : Learning Behaviors by Latent Imagination	Youtube	Model-Based RL, Dreamer Approach	잠재공간에서 ‘꿈(rollout)’을 만들어 행동 정책을 학습하는 Dreamer 방식 확장.
reinforcement learning	Proximal Policy Optimization Algorithms	Youtube	Policy Gradient, PPO KL	발산을 이용해 정책 갱신 폭을 제한, 샘플 효율성과 안정성을 높인 RL 기법.
reinforcement learning	Reinforced Genetic Algorithm Learning for Optimizing Computation Graphs	Youtube	Genetic Algorithm, RL for Computation Graph GA와 RL을 결합해 연산 그래프 최적화(컴파일러 최적화 등)에 적용.
reinforcement learning	VariBAD: A Very Good Method for Bayes-Adaptive Deep RL via Meta-Learning	Youtube	Bayes-Adaptive RL, Meta-Learning	환경 불확실성을 베이지안으로 다루고, 메타학습을 통해 빠른 적응을 구현하는 RL 기법.
reinforcement learning	mPLUG: Effective and Efficient Vision-Language Learning byCross-modal Skip-connections	Youtube	Vision-Language Model, Cross-Modal Learning	스킵 연결로 멀티모달(이미지+텍스트) 학습 효율을 높이는 mPLUG 아키텍처. (RL과 직접 관련은 미미하지만, 섹션상 RL로 분류됨)
reinforcement learning	MOReL: Model-Based OfflineReinforcement Learning	Youtube	Offline RL, Model-Based	실제 환경 데이터 없이 모델(환경 시뮬레이션)로 학습하는 오프라인 강화학습 기법.
reinforcement learning	RL upside down	Youtube	Reverse RL, Goal-Conditioned	보상 대신 목표 상태부터 행동을 추론하는 역발상 RL 접근, 목표 지향 문제에 적용.
reinforcement learning	Trans Dreamer	Youtube	Transformer-based Dreamer, Model-Based RL Dreamer	모델을 트랜스포머 구조로 확장해 장기 시퀀스 행동 계획 정확도 개선.
reinforcement learning	Direct Preference Optimization Your Language Model is Secretly a Reward Model	Youtube	LLM as Reward Model, Preference Optimization	언어모델(LLM)을 보상 모델로 간주해 직접 선호 최적화(Direct Preference Optimization) 수행.
reinforcement learning	Trajectory Transformer	Youtube	Decision Transformer, Sequence Modeling	행동 궤적(trajectory)을 트랜스포머로 모델링해 RL 문제를 시퀀스 예측으로 접근.
reinforcement learning	Addressing Optimism Bias in Sequence Modeling for RL	Youtube	Sequence Modeling RL, Optimism Bias	시퀀스 모델 기반 RL에서 과도한 낙관 편향(optimism bias)을 완화하는 방법 연구.
reinforcement learning	Online Decision Transformer	Youtube	Online RL, Decision Transformer	의사결정 트랜스포머(Decision Transformer)를 온라인 학습 시나리오로 확장한 기법.
reinforcement learning	RLPROMP: Optimizing Discrete Text Prompts with Reinforcement Learning	Youtube	Prompt Optimization, RL for NLP NLP	프롬프트를 RL로 최적화해, 원하는 응답·출력 양식을 유도하는 기법 (Discrete Prompt).
Vision-Language	QPrompt: Quantized Prompt for Efficient Generalization of Vision Language Model	Youtube	Quantized Prompt, VLM Generalization, Efficient Adaptation	비전-언어 모델의 일반화 성능을 높이기 위해 프롬프트를 양자화하여 효율적인 적응을 수행.
Reinforcement Learning	VCRL: Variance Based Curriculum Reinforcement Learning for Large Language Model	Youtube	Curriculum RL, LLM Alignment, Variance-based Learning	분산 기반 커리큘럼을 활용해 LLM 강화학습의 안정성과 학습 효율을 높이는 접근.
Vision / Generative Model	Diffusion LMMs Can Do Faster-Than-AR Inference via Discrete Diffusion Forcing	Youtube	Diffusion LMM, Faster-than-AR, Generative Modeling	이산 디퓨전 포싱을 통해 자동회귀 방식보다 빠른 멀티모달 생성 가능성을 제시.
Person Re-ID	From Poses to Identity: Training-Free Person Re-Identification via Feature Centralization	Youtube	Person Re-ID, Training-Free Method, Feature Centralization	별도 학습 없이 포즈와 특징 중심화를 활용해 사람 재식별 성능을 확보하는 방법.
Vision-Language / Preference	OViP: Online Vision-Language Preference Learning	Youtube	Preference Learning, Vision-Language Model, Online Learning	온라인 선호 학습을 통해 VLM이 사용자 의도와 시각적 판단 기준에 더 잘 맞도록 조정.

Latest uploads & scheduled releases (2026–2027)

Release (KST)	Task	Paper	Links	Highlights
2026-08-31	Vision / Multimodal	C-MPDR	YouTube · Paper	정합과 융합을 한 단계에서 수행해 멀티모달 영상의 고스트와 왜곡을 줄입니다.
2026-09-07	Video Generation	LTX-Video	YouTube · Paper	Video-VAE와 latent diffusion으로 5초 영상을 실시간보다 빠르게 생성합니다.
2026-09-14	Vision / Detection	YOLO-World	YouTube · Paper	텍스트 프롬프트로 처음 보는 클래스까지 실시간 탐지하는 open-vocabulary detector입니다.
2026-09-21	Generative Model	Simple Guidance Mechanisms for Discrete Diffusion Models	YouTube · Paper	연속 확산의 guidance를 이산 공간으로 확장해 생성 결과를 조건에 맞게 제어합니다.
2026-09-28	LLM / Reasoning	Don't Overthink It	YouTube · Paper	짧은 추론 경로 선호가 정확도와 토큰 효율을 함께 높일 수 있음을 분석합니다.
2026-10-05	Autonomous Driving	AdaRIP	YouTube · Paper	분포 이동을 감지하고 안전하게 회복하며 전문가 피드백으로 온라인 적응합니다.
2026-10-12	LLM / Reasoning	DeepConf	YouTube · Paper	내부 confidence로 낮은 품질의 추론 경로를 걸러 test-time reasoning을 효율화합니다.
2026-10-19	Robotics / VLA	SmolVLA	YouTube · Paper	약 450M 파라미터로 소비자용 하드웨어에서도 동작하는 경량 VLA 모델입니다.
2026-10-26	NLP / RAG	REFRAG	YouTube · Paper	검색 문맥을 압축·선별해 긴 컨텍스트와 빠른 첫 토큰 생성을 함께 달성합니다.
2026-11-02	LLM / Fine-Tuning	Analyzing the Effects of Supervised Fine-Tuning on Model Knowledge	YouTube · Paper	SFT 데이터 증가가 항상 지식 향상으로 이어지지 않는 현상을 분석합니다.
2026-11-09	NLP / Diffusion LM	Scaling Up Masked Diffusion Models on Text	YouTube · Paper	masked diffusion LM의 스케일링 특성과 양방향·비자동회귀 생성 가능성을 보입니다.
2026-11-16	Speech / Multimodal	Freeze-Omni	YouTube · Paper	LLM을 고정한 채 음성 모듈만 학습해 저지연 speech-to-speech 대화를 구현합니다.
2026-11-23	Vision / Generative Model	Scalable Diffusion Models with Transformers (DiT)	YouTube · Paper	U-Net 대신 Transformer를 사용하고 모델 규모에 따른 확산 모델의 성능 향상을 보입니다.
2026-11-30	Vision / Generative Model	Scaling Rectified Flow Transformers for High-Resolution Image Synthesis	YouTube · Paper	rectified flow와 멀티모달 Transformer를 결합한 고해상도 이미지 생성 방법입니다.
2026-12-07	NLP / RAG	MiniRAG	YouTube · Paper	작은 언어 모델에서도 동작하는 단순하고 저장 효율적인 graph-based RAG를 제안합니다.
2026-12-14	Vision / State Space Model	VMamba	YouTube · Paper	2D selective scan으로 전역 시각 문맥을 선형 시간에 모델링합니다.
2026-12-21	Robotics / VLA	π0: A Vision-Language-Action Flow Model for General Robot Control	YouTube · Paper	VLM과 flow-matching action expert를 결합해 여러 로봇의 연속 동작을 생성합니다.
2026-12-28	Reinforcement Learning	Evolution Strategies at the Hyperscale (EGGROLL)	YouTube · Paper	저랭크 perturbation으로 역전파 없이 대규모 모델의 진화 전략 학습을 확장합니다.
2027-01-04	Vision / Self-Supervised Learning	What Do Self-Supervised Vision Transformers Learn?	YouTube · Paper	대조학습과 masked image modeling이 ViT에서 학습하는 표현의 차이를 분석합니다.

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In this repo I will upload aggregated resources I get from my daily reading of academic papers.

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