huggingface ml-intern — 논문 읽고 모델 배포까지 하는 ML 인턴 AI
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arXiv 논문
LLaDA2.0-Uni: Unifying Multimodal Understanding and Generation with Diffusion Large Language Model
LLaDA2.0-Uni는 텍스트와 이미지를 동시에 이해하고 생성할 수 있는 통합 멀티모달 모델입니다. 확산(diffusion) 모델과 MoE 기반 LLM을 결합하여, 시각 정보를 텍스트처럼 처리함으로써 이미지 생성과 이해를 하나의 프레임워크 안에서 해결합니다.
Near-Future Policy Optimization
강화학습의 성능을 높이기 위한 새로운 정책 최적화 기법을 제안하는 논문입니다. 기존 학습 데이터와 외부 전문가 데이터의 장점을 결합하여, 더 효율적으로 최적의 정책을 찾아내는 방법을 연구합니다.
DR-Venus: Towards Frontier Edge-Scale Deep Research Agents with Only 10K Open Data
적은 양의 공개 데이터만으로 엣지 디바이스에서 동작하는 강력한 소형 연구 에이전트 DR-Venus를 소개합니다. 데이터 품질과 활용도를 높이는 훈련 방식을 통해, 비용과 지연시간이 적은 고성능 AI 에이전트를 구현했습니다.
AnyRecon: Arbitrary-View 3D Reconstruction with Video Diffusion Model
적은 수의 이미지로도 고품질 3D 모델을 만드는 새로운 기술 AnyRecon을 제안합니다. 비디오 확산(diffusion) 모델을 활용하여 순서에 상관없이 여러 장의 이미지를 입력받아, 기하학적으로 일관된 3D 장면을 효과적으로 재구성합니다.
ShadowPEFT: Shadow Network for Parameter-Efficient Fine-Tuning
대규모 언어 모델(LLM)을 효율적으로 미세조정(fine-tuning)하는 새로운 PEFT 기법인 ShadowPEFT를 소개합니다. 기존 LoRA 방식과 달리, ‘그림자 네트워크’라는 중앙화된 구조를 통해 파라미터를 더 효과적으로 조정하여 성능을 높입니다.
Hugging Face Blog
DeVI: Physics-based Dexterous Human-Object Interaction via Synthetic Video Imitation
AI가 생성한 가상 비디오를 이용해 로봇에게 정교한 손동작을 가르치는 새로운 기술 DeVI를 소개합니다. 물리적으로 정확하지 않은 2D 영상 속 사람의 손 움직임을 학습하여, 로봇이 실제 환경에서 물체를 다루는 능력을 향상시킵니다.
Hyeonwoo Kim, Jeonghwan Kim, Kyungwon Cho
Improved large-scale graph learning through ridge spectral sparsification
대규모 그래프 데이터를 실시간으로 분산 처리하며 학습하는 효율적인 방법을 제안합니다. ‘Ridge spectral sparsification’ 기법을 활용하여, 네트워크에 계속 추가되는 데이터를 빠르게 분석하고 학습할 수 있습니다.
Daniele Calandriello, Ioannis Koutis, Alessandro Lazaric
Analysis of Nystrom method with sequential ridge leverage scores
대용량 데이터에 사용되는 커널 회귀(KRR) 분석의 성능을 개선하는 Nystrom 방법을 분석합니다. 순차적으로 들어오는 데이터에 맞춰 효과적으로 샘플링하는 기법을 통해 계산 효율과 통계적 정확도를 높이는 방법을 제시합니다.
Daniele Calandriello, Alessandro Lazaric, Michal Valko
GitHub Trending
huggingface/ml-intern
논문을 읽고 모델을 훈련시켜 실제 서비스에 배포까지 하는 오픈소스 ML 엔지니어 AI 프로젝트입니다. 복잡한 머신러닝 파이프라인을 자동화하여 개발 과정을 돕는 것을 목표로 합니다.
zilliztech/claude-context
AI 코딩 에이전트가 전체 코드베이스를 한 번에 파악하고 작업할 수 있도록 돕는 도구입니다. 코드 전체를 컨텍스트로 제공하여, AI가 더 정확하고 맥락에 맞는 코드를 생성하도록 지원합니다.
HKUDS/RAG-Anything
어떤 종류의 데이터든지 활용하여 LLM의 답변 품질을 높일 수 있는 올인원 RAG 프레임워크입니다. 텍스트, 이미지 등 다양한 형태의 정보를 기반으로 더 정확하고 풍부한 답변을 생성하도록 돕습니다.
Anil-matcha/Open-Generative-AI
검열 없는 오픈소스 생성 AI 스튜디오로, Midjourney나 Sora 같은 상용 서비스의 대안을 표방합니다. 200개 이상의 다양한 모델을 필터링 없이 무료로 사용하며, 직접 서버에 설치할 수도 있습니다.
Alishahryar1/free-claude-code
강력한 코딩 모델인 claude-code를 무료로 사용할 수 있게 해주는 도구입니다. 터미널, VS Code 확장 프로그램, 디스코드 등 다양한 환경에서 편리하게 AI 코딩 지원을 받을 수 있습니다.
오늘의 키워드
LLM LoRA Small Language Model Agent Fine-tuning RAG Claude Claude Code