neurips 2024 썸네일형 리스트형 The Golem vs. Stone Soup: Understanding How Children Learn Can Help Us Understand And Improve AI 보호되어 있는 글입니다. 더보기 Granite Time Series Foundation Models 보호되어 있는 글입니다. 더보기 Out-of-Distribution Generalization: Shortcuts, Spuriousness, and Stability 보호되어 있는 글입니다. 더보기 Flow Matching for Generative Modeling 도입부: 왜 흐름 매칭인가?생성 모델링은 최근 몇 년간 놀라운 발전을 이루어왔습니다. 특히 확산 모델(Diffusion Model)은 텍스트-이미지 변환, 행동 학습, 단백질 구조 예측 등 다양한 영역에서 뛰어난 성능을 보였습니다. 그러나 확산 모델은 계산 비용이 높고, 샘플링 과정이 복잡하다는 한계를 가지고 있습니다. 흐름 매칭(Flow Matching)은 이러한 문제를 해결할 수 있는 대안으로 주목받고 있습니다. 이는 확률 분포를 변환하는 데 있어 선형적이고 효율적인 방식을 제공합니다. 본 글에서는 흐름 매칭의 이론적 배경과 구현 핵심을 다루고, 기존 확산 모델과의 비교를 통해 흐름 매칭의 가능성을 탐구합니다. 본론: 흐름 매칭의 핵심 원리1. 한계 확률 경로와 조건부 속도장흐름 매칭은 확률 분포 에.. 더보기 AI for Autonomous Driving at Scale 자율주행의 새로운 기준: Waymo의 AI 기술과 운영 성과자율주행 기술은 이제 단순한 기술적 호기심을 넘어 우리의 일상과 사회를 변화시킬 핵심 도구로 자리 잡았습니다. 특히 Waymo는 자율주행 기술을 통해 신뢰 기반의 미래 모빌리티를 실현하고자 하는 선구적인 기업입니다. 본 글에서는 Waymo가 NeurIPS 발표를 통해 공유한 최신 기술적 성과와 실제 운영 데이터에서 얻은 통찰을 AI/ML 전문가의 관점에서 깊이 있게 분석합니다. Waymo의 철학과 비전: 신뢰가 왜 중요한가Waymo의 목표는 세계에서 가장 신뢰받는 자율주행 시스템을 개발하는 것입니다. "신뢰"는 단순히 마케팅 용어가 아닌, 기술 설계와 운영 전반에서 중심축 역할을 합니다. Waymo는 이를 위해 다음과 같은 원칙을 제시합니다:안전.. 더보기 이전 1 다음