diff --git a/README.md b/README.md
index 3d6a3549..f46fac9b 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -1,5 +1,12 @@
 # Paper List
 ## 2409
+#### [Qwen2-VL: Enhancing Vision-Language Model's Perception of the World at Any Resolution](summaries/2409.12191.md)
+#### [Qwen2.5-Coder Technical Report](summaries/2409.12186.md)
+#### [To CoT or not to CoT? Chain-of-thought helps mainly on math and symbolic reasoning](summaries/2409.12183.md)
+#### [Takin: A Cohort of Superior Quality Zero-shot Speech Generation Models](summaries/2409.12139.md)
+#### [GRIN: GRadient-INformed MoE](summaries/2409.12136.md)
+#### [LLMs + Persona-Plug = Personalized LLMs](summaries/2409.11901.md)
+#### [Preference Tuning with Human Feedback on Language, Speech, and Vision Tasks: A Survey](summaries/2409.11564.md)
 #### [Phidias: A Generative Model for Creating 3D Content from Text, Image, and 3D Conditions with Reference-Augmented Diffusion](summaries/2409.11406.md)
 #### [NVLM: Open Frontier-Class Multimodal LLMs](summaries/2409.11402.md)
 #### [OSV: One Step is Enough for High-Quality Image to Video Generation](summaries/2409.11367.md)
@@ -64,8 +71,10 @@
 #### [Insights from Benchmarking Frontier Language Models on Web App Code Generation](summaries/2409.05177.md)
 #### [Can OOD Object Detectors Learn from Foundation Models?](summaries/2409.05162.md)
 #### [OneGen: Efficient One-Pass Unified Generation and Retrieval for LLMs](summaries/2409.05152.md)
+#### [Achieving Peak Performance for Large Language Models: A Systematic Review](summaries/2409.04833.md)
 #### [POINTS: Improving Your Vision-language Model with Affordable Strategies](summaries/2409.04828.md)
 #### [Paper Copilot: A Self-Evolving and Efficient LLM System for Personalized Academic Assistance](summaries/2409.04593.md)
+#### [Theory, Analysis, and Best Practices for Sigmoid Self-Attention](summaries/2409.04431.md)
 #### [Open-MAGVIT2: An Open-Source Project Toward Democratizing Auto-regressive Visual Generation](summaries/2409.04410.md)
 #### [Open Language Data Initiative: Advancing Low-Resource Machine Translation for Karakalpak](summaries/2409.04269.md)
 #### [UniDet3D: Multi-dataset Indoor 3D Object Detection](summaries/2409.04234.md)
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new file mode 100644
index 00000000..dbd52178
--- /dev/null
+++ b/summaries/2409.04431.md
@@ -0,0 +1,38 @@
+# Theory, Analysis, and Best Practices for Sigmoid Self-Attention
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2409.04431.pdf](https://arxiv.org/pdf/2409.04431.pdf)
+
+### 1. 섹션별 요약 및 분석
+
+#### Introduction
+
+이 논문은 Attention 메커니즘, 특히 Softmax 대신 Sigmoid 함수로 구현된 Sigmoid Attention을 소개합니다. SoftmaxAttention은 고전적인 Attention 메커니즘으로 널리 사용되어 왔으나, 몇 가지 한계를 지니고 있습니다. 이를 극복하기 위해 Sigmoid 함수로 대체하고, 이를 통한 성능 개선과 이론적 우월성을 입증하고자 합니다. 이 논문의 주요 공헌은 SigmoidAttention이 sequence-to-sequence 작업에서 보편 함수 근사기(universal function approximator)임을 증명하고, 이를 통해 다양한 작업과 도메인에서 Softmax와 성능이 유사하다는 것을 입증합니다.
+
+#### Sigmoid Attention
+
+Sigmoid Attention은 입력 시퀀스의 각 벡터에 대해 세 가지 가중치 행렬을 학습하여 쿼리, 키, 값을 계산합니다. 그런 다음 이 쿼리와 키를 사용하여 내적을 계산하고, 이를 Sigmoid 함수로 변환하여 Attention 가중치를 구합니다. 이러한 방식을 통해, 각 행의 요소를 개별적으로 처리하게 됩니다. 이를 통해 Softmax 대신 Sigmoid를 활용한 Attention을 구현할 수 있습니다.
+
+#### Theoretical Properties of Sigmoid Attention
+
+이 섹션은 Sigmoid Attention이 보편 함수 근사기임을 입증합니다. 연속적이고 순열 불변인 함수를 임의의 작은 오차로 근사할 수 있음을 증명합니다. Sigmoid Attention 레이어를 사용하여 함수 근사를 통해 모든 시퀀스-투-시퀀스(sequenc-to-sequence) 함수를 근사할 수 있음을 보입니다.
+
+#### FlashSigmoid: Hardware-Aware Implementation
+
+이 부분에서는 FlashAttention과 유사하게 GPU 메모리 계층을 최적화하여 성능을 향상시키는 FlashSigmoid를 소개합니다. 이를 통해 커널 추론 시간과 실제 추론 시간 모두에서 최대 17%의 속도 향상을 달성하였습니다. 이 구현은 메모리를 효율적으로 사용하여 Attention 계산을 가속화합니다.
+
+#### Supervised Image Classification and Self-Supervised Image Representation Learning
+
+이 섹션에서는 감독 하의 이미지 분류와 자가 지도 학습을 포함한 여러 비전 과제에서 Sigmoid Attention의 성능을 입증합니다. 기존의 SoftmaxAttention과 비교하여 유사한 성능을 보이며, 특히 큰 시퀀스 길이에서 로스 곡선이 부드럽게 유지되는 것을 확인하였습니다.
+
+#### Automatic Speech Recognition and Autoregressive Large Language Modeling
+
+자동 음성 인식(ASR)과 자기 회귀적 대형 언어 모델링 작업에서도 Sigmoid Attention의 성능을 평가합니다. SigmoidAttention은 SoftmaxAttention과 유사한 성능을 보이며 특히 추론 속도에서 우수한 성능을 나타냅니다. 일부 초기 런에서는 학습 안정성을 보장하기 위한 Attention 편향이 필요함을 발견하였습니다.
+
+#### Conclusion
+
+이 논문은 Sigmoid Attention의 이론적 및 실증적 분석을 통해, 이를 Softmax Attention의 대안으로써 제시합니다. SigmoidAttention은 보편 함수 근사기로서의 성질을 가지며, 여러 작업과 도메인에서 Softmax Attention과 유사한 성능을 보입니다. 또한 FlashSigmoid를 통해 하드웨어의 메모리 사용을 최적화하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.
+
+### 2. 전체 요약
+
+이 논문은 기존의 Softmax Attention을 대체할 수 있는 Sigmoid Attention을 소개하고, 그 우수성을 입증합니다. Sigmoid Attention은 입력 시퀀스의 각 요소를 개별적으로 처리하며, 여러 작업과 도메인에서 Softmax Attention과 유사한 성능을 입증하였습니다. 또한 하드웨어 효율성을 극대화한 FlashSigmoid를 통해 추론 속도를 크게 향상시켰습니다. 최종적으로 이론적 분석을 통해 Sigmoid Attention이 보편 함수 근사기이라는 것을 증명하고, 이를 통해 다양한 머신러닝 작업에서 효율적이고 실용적인 대안임을 제시하였습니다.
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index 00000000..199d7e7e
--- /dev/null
+++ b/summaries/2409.04833.md
@@ -0,0 +1,36 @@
+# Achieving Peak Performance for Large Language Models: A Systematic Review
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2409.04833.pdf](https://arxiv.org/pdf/2409.04833.pdf)
+
+### 1. 섹션별 주요 내용 요약
+
+#### I. 서론
+이 논문은 최근 인공지능과 기계 학습 분야에서 급격히 성장한 대형 언어 모델(LLM)의 최적화와 가속화 기술을 체계적으로 리뷰합니다. 초거대 모델(수십억에서 수조 개의 파라미터)은 상당한 자원이 필요하며, 이는 많은 연구자들에게 접근성을 제한합니다. 본 논문은 최신 기술들을 논의하며, 효율성, 확장성, 유연성을 중심으로 LLM 최적화를 검토합니다.
+
+#### II. 언어 모델의 발전
+이 섹션에서는 언어 모델의 발전 과정을 개괄적으로 설명하고, 특히 GPT와 BERT 같은 트랜스포머 기반 모델의 성공에 대해 논의합니다. 이러한 모델들은 자연어 처리(NLP)에서 뛰어난 성과를 보이고 있으며, 다양한 어플리케이션에서 사용되고 있습니다.
+
+#### III. 기계 학습 모델
+기계 학습 모델의 구축, 배포, 관리는 크게 학습, 추론, 시스템 서빙의 세 단계로 나뉘며, 각 단계마다 효율성을 높이기 위한 다양한 기술들이 사용됩니다. 이 섹션에서는 이러한 기술들을 분류하고 설명합니다.
+
+#### IV. 프레임워크 및 라이브러리
+대부분의 LLM은 트랜스포머를 기반으로 하고 있으며, 이는 모델의 크기를 크게 만들고 병렬 처리 기법을 요구합니다. 이 섹션에서는 최근에 개발된 다양한 프레임워크와 라이브러리를 설명하며, GPipe, ByteTransformer, Megatron-LM, LightSeq2, CoLLiE 등의 성과를 요약합니다.
+
+#### V. 최적화 전략
+LLM 최적화 전략은 크게 학습 최적화, 하드웨어 최적화, 확장성과 신뢰성으로 나뉩니다. 이 논문은 각 전략의 효율성, 비용, 확장성 측면에서 비교 분석하며, 메모리 최적화와 이종 학습 등 다양한 기술을 검토합니다. 특히, ZeRO-Offload, SWARM Parallelism, FlexGen 등의 최신 기술을 소개합니다.
+
+#### VI. 하드웨어 최적화
+하드웨어 최적화는 메모리 관리, 하드웨어 인지 최적화, 오프로딩, 혼합 정밀도 등을 포함합니다. FlexGen과 ZeRO-Offload는 CPU와 GPU를 효과적으로 사용하는 기술로, 더 큰 모델을 적은 자원으로 학습할 수 있게 합니다.
+
+#### VIII. 사례 연구
+두 가지 실질적인 사례 연구를 통해 모델 학습 최적화와 추론 효율성을 높이는 방법을 보여줍니다. 첫 번째 사례 연구는 모델 학습의 자원 제한을 해결하는 방법을, 두 번째는 추론 효율성을 높이는 방법을 다룹니다.
+
+---
+
+### 2. 전체 요약
+이 논문은 최근 대형 언어 모델(LLM) 최적화를 위한 최신 기술들을 체계적으로 검토한 문헌 리뷰입니다. LLM은 수많은 파라미터로 높은 성능을 달성하지만, 이는 컴퓨팅 자원과 메모리 사용량을 크게 증가시킵니다. 논문은 LLM의 학습, 추론, 배포를 최적화하기 위한 다양한 전략과 기술을 다룹니다. 특히, 학습 최적화, 하드웨어 최적화, 확장성과 신뢰성이라는 세 가지 주요 범주로 구분하여 설명합니다. 또한, 최신 프레임워크와 라이브러리를 통해 다양한 최적화 방법을 실질적으로 적용한 사례를 제시합니다. 연구는 향후 LLM의 효율성, 확장성, 유연성을 향상시키기 위한 많은 유망한 연구 영역을 강조하며, 두 개의 사례 연구를 통해 실질적인 적용 방법을 논의합니다.
+
+---
+
+이 요약을 바탕으로 프레젠테이션을 구성할 때, 각 섹션의 주요 내용을 강조하고, 이해하기 쉽게 설명하면 좋습니다. 기술적인 용어는 최대한 쉽게 풀어쓰고, 실제 적용 사례를 중심으로 설명하면 청중에게 효과적으로 전달할 수 있습니다.
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new file mode 100644
index 00000000..c04772d1
--- /dev/null
+++ b/summaries/2409.11564.md
@@ -0,0 +1,36 @@
+# Preference Tuning with Human Feedback on Language, Speech, and Vision Tasks: A Survey
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2409.11564.pdf](https://arxiv.org/pdf/2409.11564.pdf)
+
+## 요약
+
+### 1. 서론
+논문에서는 인간의 피드백을 통한 선호 조정이 생성 모델을 인간의 선호도에 맞추기 위한 중요한 단계임을 강조합니다. 연구에 따르면 생성 모델은 종종 지시 사항을 잘못 해석하고 환각(hallucination) 현상을 일으킵니다. 또한 생성된 콘텐츠의 안전성을 보장하는 것이 중요한 도전 과제입니다. 이는 모델이 때때로 예상치 못한 행동을 보이거나, 사실을 조작하거나, 편향되거나 유독한 텍스트를 생성하기 때문입니다.
+
+### 2. 기반 지식 (Preliminaries)
+이 섹션은 선호 조정의 기초를 설명하고, 강화 학습(RL)을 활용한 포맷을 소개합니다. 여기서 정책 모델, 보상 모델, 액션 스페이스, 환경 등의 개념을 다룹니다. 예를 들어 정책 모델은 입력 프롬프트에 따라 출력 시퀀스를 생성하는 모델로 정의됩니다.
+
+### 3. 방법론
+선호 조정 방법의 다양한 접근 방식을 다룹니다. 대표적으로 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF), 인간 피드백을 통한 직접 조정(DPO) 및 그 변형 방법 등을 포함합니다. 이 섹션에서는 각각의 방법이 어떻게 사용되며 장단점이 무엇인지에 대해 설명합니다.
+
+### 4. 결과 및 토론
+이 논문은 여러 모델에 선호 조정을 적용한 결과에 대해 다수의 실험 결과를 제시합니다. 여기서 강조한 주요 성과는 모델이 인간 선호도에 더 잘 맞추어졌다는 점이며, 다양한 평가 지표를 통해 이를 입증합니다. 또한, 이러한 접근 방식이 언어, 비전 및 음성 등 다양한 분야에 미치는 영향도 논의합니다.
+
+### 5. 결론
+논문은 선호 조정을 통한 생성 모델의 성능 향상 가능성을 강조합니다. 특히, 모델의 안전성, 일관성 및 사용자 지침을 잘 따르는지에 포커스를 맞추어 더 나은 성능을 도출할 수 있음을 시사합니다. 마지막으로 향후 연구가 필요한 분야와 가능성을 제안합니다.
+
+## 전체 요약
+이 논문은 인간의 피드백을 통한 선호 조정을 통해 생성 모델을 더욱 향상시키는 방법을 다룹니다. 주요 내용은 다음과 같습니다:
+
+1. **서론**: 선호 조정의 중요성을 설명하며, 현재 생성 모델이 직면한 문제들(예: 내용 왜곡, 안전성 문제 등)을 소개합니다.
+2. **기반 지식**: 선호 조정의 기초가 되는 개념들(정책 모델, 보상 모델 등)을 설명합니다.
+3. **방법론**: 다양한 선호 조정 방법들과 그 적용 사례를 다룹니다.
+4. **결과 및 토론**: 실험 결과를 통해 선호 조정의 효과와 이를 평가하는 다양한 지표들을 소개합니다.
+5. **결론**: 연구의 주요 성과를 요약하고, 향후 연구 과제를 제시합니다.
+
+이 논문은 인간 피드백을 통한 선호 조정이 모델의 성능 향상 및 안전성 보장에 중요한 역할을 한다고 주장하며, 이를 위한 다양한 방법론과 그 효과를 실험적으로 검증합니다.
+
+---
+
+이 내용을 바탕으로 프레젠테이션을 준비할 수 있습니다. 추가적으로 도움이 필요하면 언제든지 말씀해 주세요.
\ No newline at end of file
diff --git a/summaries/2409.11901.md b/summaries/2409.11901.md
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index 00000000..b79179a7
--- /dev/null
+++ b/summaries/2409.11901.md
@@ -0,0 +1,30 @@
+# LLMs + Persona-Plug = Personalized LLMs
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2409.11901.pdf](https://arxiv.org/pdf/2409.11901.pdf)
+
+## 1. 섹션별 중요 내용 요약:
+
+### 서론 (Introduction)
+
+이 논문에서는 대형 언어 모델(LLM)의 개인화의 중요성을 강조합니다. 개인화된 LLM은 사용자 별로 맞춤 응답을 제공하여, 각 사용자의 고유한 선호도와 요구 사항을 충족시킬 수 있습니다. 이에 대한 해결책으로 제안된 것이 PPlug (Persona-Plug) 모델입니다. 이 모델은 사용자 embedder 모듈을 통해 사용자의 모든 이전 기록을 인코딩하여, 고유한 개인화 임베딩을 생성합니다. 이 개인 임베딩을 활용하여 LLM이 더 개인화된 출력을 생성할 수 있게 합니다.
+
+### 관련 연구 (Related Work)
+
+개인화된 LLM에 대한 연구는 두 가지 주요 접근 방법으로 나뉩니다. 첫째, 사용자 별로 별도의 LLM을 미세 조정하는 방법. 둘째, 검색 기반 접근법을 사용하는 방법. 하지만, 기존 방법들은 컴퓨팅 비용이 많이 들고, 사용자의 전반적인 패턴을 제대로 포착하지 못하는 문제점이 있습니다. PPlug 모델은 이러한 문제를 해결하고자 사용자 embedder 모듈을 사용하여 효율적이고, 모든 사용자의 포괄적인 패턴을 반영할 수 있는 방법을 제시합니다.
+
+### 방법론 (Methodology)
+
+PPlug 모델은 가벼운 plug-and-play 방식의 사용자 임베더 모듈을 사용합니다. 이 모듈은 사용자의 모든 이전 행동을 밀집 벡터로 인코딩하고, 이를 하나의 개인 임베딩으로 집계하여 현재 입력에 반영합니다. 이 개인 임베딩을 기반으로 LLM이 더 개인화된 응답을 생성할 수 있습니다. 이 모델은 LLM의 파라미터를 추가로 조정할 필요 없이, 고유한 개인화 임베딩을 입력으로 사용합니다.
+
+### 실험 (Experiments)
+
+LaMP(Large-scale Model Personalization) 벤치마크에서의 실험 결과, PPlug 모델은 기존의 개인화된 LLM 방법에 비해 1.4%에서 35.8%까지 성능 향상을 보였습니다. 특히 영화 태깅과 트윗 패러프레이징 작업에서 더 높은 성능을 나타냈습니다. 이는 PPlug 모델이 사용자의 전반적인 스타일을 포착하는 능력이 뛰어나다는 것을 의미합니다.
+
+### 결론 (Conclusion)
+
+PPlug 모델은 개인화된 언어 생성에서 뛰어난 성능을 보이는 새로운 모델로, 가벼운 사용자 embedder 모듈을 사용하여 각 사용자의 모든 행동을 하나의 임베딩으로 집계합니다. 이 모델은 기존의 검색 기반 방법과 비교하여, 더 나은 성능을 제공합니다. 향후 연구에서는 더 세밀한 개인화 임베딩을 개발하거나, retrieval 기반 방법과의 통합을 통해 성능을 더 향상시킬 수 있는 가능성을 탐색할 수 있습니다.
+
+## 2. 논문의 전체 요약
+
+이 논문에서는 대형 언어 모델의 개인화를 위한 새로운 접근 방식인 PPlug 모델을 제안했습니다. PPlug 모델은 사용자의 모든 역사적 행동을 밀집 벡터로 인코딩하여, 이를 하나의 임베딩으로 집계합니다. 이를 통해 LLM이 현재 입력에 따라 더 개인화된 응답을 생성할 수 있도록 합니다. LaMP 벤치마크에서의 실험 결과, PPlug 모델은 기존의 개인화된 LLM 방법보다 더 나은 성능을 보였습니다. 이 모델의 주요 기여는 고유한 개인 임베딩을 사용하여 LLM이 사용자 별 특성을 잘 포착하고, 추가 파라미터 수정 없이 개인화된 응답을 생성할 수 있다는 점입니다. 향후 연구에서는 더 세밀한 개인화 임베딩을 개발하거나, retrieval 기반 방법과의 조합을 통해 성능을 더 향상시킬 수 있는 가능성을 제시했습니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/summaries/2409.12136.md b/summaries/2409.12136.md
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index 00000000..d51d673e
--- /dev/null
+++ b/summaries/2409.12136.md
@@ -0,0 +1,27 @@
+# GRIN: GRadient-INformed MoE
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2409.12136.pdf](https://arxiv.org/pdf/2409.12136.pdf)
+
+### 주요 섹션 요약
+
+#### 1. 소개 (Introduction)
+이 섹션에서는 혼합 전문가(Mixtures-of-Experts; MoE) 모델의 현재 상태에 대해 설명하고, MoE 모델의 확장성 문제를 강조하며, 이를 해결하기 위한 새로운 GRIN(GRadient-INformed MoE) 훈련 기법을 소개합니다. 주요 기여로는 GRIN을 통한 전문가 라우팅의 희소 그레이디언트 추정 및 토큰 드랍을 회피하는 모델 병렬 구성 등이 있습니다.
+
+#### 2. 모델 아키텍처 (Model Architecture)
+이 섹션에서는 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 한 GRIN MoE 모델에 대해 설명합니다. GRIN MoE는 일반적인 트랜스포머 블록을 사용하며, 각 블록은 주의(attention) 레이어와 피드포워드 레이어로 구성되어 있습니다. Residual 연결과 레이어 정규화를 포함하여 Pre-LN 방식으로 적용됩니다.
+
+#### 3. GRIN MoE
+이 섹션에서는 GRIN MoE의 두 가지 핵심 기술인 SparseMixer-v2를 사용한 전문가 라우팅 그레이디언트 추정과 토큰 드랍 없이 스케일링하는 방법에 대해 상세히 설명합니다. SparseMixer-v2는 기존의 전문가 게이팅 대신 사용되며 보다 정확한 그레이디언트 추정을 가능하게 합니다.
+
+#### 4. 실험 (Experiment)
+이 섹션에서는 GRIN MoE의 성능 평가 결과를 제시합니다. GRIN MoE는 다양한 벤치마크에서 높은 성능을 보이며, 특히 수학과 코딩 작업에서 우수한 성과를 보였습니다. GRIN MoE는 활성화된 파라미터 수 6.6억 개로 7억 개 밀집 모델 대비 성능이 뛰어나며, 14억 개 밀집 모델과 비슷한 성능을 보여줍니다.
+
+#### 부록 (Appendix)
+부록에서는 SparseMixer-v2와 GShard, SparseMixer의 차이점 등을 포함한 추가적인 기술적 세부사항을 다룹니다. 또한, SparseMixer-v2의 효과를 입증하기 위한 추가 실험 결과가 포함되어 있습니다.
+
+### 논문의 주 기여 및 혁신
+GRIN MoE는 혼합 전문가 모델의 스케일링 잠재력을 극대화하기 위해 새로운 그레이디언트 추정 방법(SparseMixer-v2)과 모델 병렬성을 제안합니다. 이 기법을 통해 토큰 드랍을 피하고, 전문가 라우팅의 정확한 그레이디언트를 추정하여 훈련 효율을 크게 향상시켰습니다. GRIN MoE는 다양한 작업에서 밀집 모델 대비 뛰어난 성능을 보여주어 혼합 전문가 모델의 실용성과 확장 가능성을 크게 증명했습니다.
+
+### 전체 요약
+이 논문은 혼합 전문가(MoE) 모델의 훈련 효율성을 극대화하기 위해 GRIN(GRadient-INformed) 방법을 제안합니다. GRIN MoE는 새로운 SparseMixer-v2 기법을 통해 전문가 라우팅의 정확한 그레이디언트를 추정하고, 토큰 드랍을 피하는 모델 병렬성을 제공합니다. 실험 결과, GRIN MoE는 다양한 벤치마크에서 고성능을 보여주었으며, 특히 수학 및 코딩 작업에서 뛰어난 성과를 기록했습니다. 이러한 결과는 GRIN MoE의 스케일링 잠재력 및 실용성을 입증하는 중요한 증거가 됩니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/summaries/2409.12139.md b/summaries/2409.12139.md
new file mode 100644
index 00000000..10266f5f
--- /dev/null
+++ b/summaries/2409.12139.md
@@ -0,0 +1,32 @@
+# Takin: A Cohort of Superior Quality Zero-shot Speech Generation Models
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2409.12139.pdf](https://arxiv.org/pdf/2409.12139.pdf)
+
+### 논문 요약 및 주요 기여 내용
+
+#### 1. 각 섹션의 요약 및 주요 기여
+
+##### (1) 소개 (Introduction)
+이 논문은 대규모 언어 모델의 발전과 함께, 맞춤형 음성 생성 기술을 다루고 있습니다. 특히 오디오북 제작을 위한 Takin AudioLLM 시리즈 (Takin TTS, Takin VC, Takin Morphing)에 대해 소개합니다. 이 모델들은 고품질의 인간 음성과 유사한 음성을 생성할 수 있으며, 사용자가 자신의 필요에 따라 음성 내용을 맞춤 설정할 수 있도록 해줍니다.
+
+##### (2) Takin TTS
+Takin TTS는 다중 작업 학습 프레임워크를 포함한 고성능의 신경 코덱 언어 모델로, 고충실도의 자연스러운 음성을 생성할 수 있습니다. 이 모델은 텍스트와 오디오 간의 이질성을 줄이는 다양한 기술을 사용하며, 예측 정확도를 높이기 위해 효율적인 프롬프트 인코더를 채택했습니다. 또한, 잠재 확산 모델과 보코더를 사용하여 음질과 자연스러움을 개선했습니다.
+
+##### (3) Takin VC
+Takin VC는 화자 유사성과 지능성을 향상시키기 위해 음색 특징을 슈퍼바이즈드 및 셀프-슈퍼바이즈드 콘텐츠 표현과 통합한 합동 모델링 접근 방식을 사용합니다. 또한, 효율적인 조건부 흐름 맞춤 디코더를 사용하여 음성 품질과 자연스러움을 개선합니다.
+
+##### (4) Takin Morphing
+Takin Morphing은 정밀하고 세부적인 음색 모델링을 위해 주의 메커니즘 기반 다중 참조 음색 인코더를 도입했습니다. 또한, 미지의 화자의 음색에 맞는 운율 표현을 캡처하기 위해 언어 모델 기반의 운율 인코더를 사용합니다. 이를 통해 사용자는 다양한 화자의 음색을 사용하고 원하는 운율 스타일과 결합하여 맞춤형 오디오북을 생성할 수 있습니다.
+
+##### (5) 실험 결과
+Takin Morphing 시스템은 영어와 중국어 시험 세트에서 사람과 유사한 수준의 성능을 달성했으며, 음성 자연스러움과 화자 유사성에서 탁월한 결과를 보였습니다.
+
+#### 2. 전체 요약
+Takin AudioLLM 시리즈는 AI 음성 생산 기술의 중대한 진전을 나타냅니다. Takin TTS, Takin VC, Takin Morphing을 통해 고품질의 맞춤형 오디오북 생산이 가능하며, 다양한 애플리케이션에서의 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 논문은 이러한 모델들이 복잡한 실제 시나리오에서도 높은 성능을 입증했음을 강조하며, 음성 생성 및 변환 기술의 발전 가능성을 보여줍니다. 
+
+이 요약을 기반으로 프레젠테이션 자료를 만들기에 충분한 상세 내용을 제공했습니다. 추가적인 세부 정보가 필요하다면, 논문의 특정 섹션을 참조하여 더 깊이 있는 설명을 포함시키는 것도 좋습니다.
+
+---
+
+논문의 각 섹션별 요약과 전체 요약을 통해 당신이 AI 음성 기술의 발전을 깊이 이해하고, 타인에게 효과적으로 전달할 수 있는 자료를 만들 수 있기를 바랍니다!
\ No newline at end of file
diff --git a/summaries/2409.12183.md b/summaries/2409.12183.md
new file mode 100644
index 00000000..13f273b0
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+++ b/summaries/2409.12183.md
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+# To CoT or not to CoT? Chain-of-thought helps mainly on math and symbolic reasoning
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2409.12183.pdf](https://arxiv.org/pdf/2409.12183.pdf)
+
+### 요약 - 논문의 주요 내용 및 혁신 부분 설명
+
+#### 1. 서론 (Introduction)
+이 논문은 큰 언어 모델(LLMs)이 체인 오브 사상(CoT) 기법을 통해 어떻게 복잡한 문제에 대한 논리적 추론을 수행하는지 조사합니다. CoT는 특히 수학적 및 논리적 문제 해결에서 성능을 향상시키는 것으로 나타났습니다. 이 연구는 100개 이상의 선행 연구와 20개의 데이터셋을 포함한 자체 평가 결과를 바탕으로 CoT의 효과를 분석하였습니다.
+
+#### 2. 배경 (Background)
+CoT는 사용자의 질문에 대한 추가적인 설명을 통해 문제 해결 과정을 투명하게 합니다. 주요 목표는 중간 계산을 통해 문제를 단계적으로 해결하는 것입니다. 이는 수학적 기호나 논리적 운영이 필요한 문제에서 특히 유용합니다.
+
+#### 3. 기존 연구 분석 (Literature Review)
+100개 이상의 연구를 메타 분석한 결과, 대부분의 CoT의 이점은 수학적 또는 상징적 추론이 필요한 문제에서 발견되었습니다. 다른 유형의 문제에서는 CoT의 효과가 미미했습니다.
+
+#### 4. 실험 및 결과 (Experiments and Results)
+20개의 데이터셋과 14개의 모델을 사용하여 CoT 기법을 평가하였습니다. 수학적 및 상징적 문제에서 CoT가 직접적인 답변보다 우수한 성능을 보였습니다. 그러나 문맥적 이해나 읽기 이해와 같은 문제에서는 큰 차이가 없었습니다.
+
+#### 5. 논의 (Discussion)
+CoT 기법은 주로 수학적 및 상징적 문제 해결에서 위력을 발휘하지만, 다른 유형의 문제에서는 추가적인 비용을 발생시킬 수 있습니다. 이에 따라 CoT를 선택적으로 적용하는 것이 필요합니다. 나아가 CoT 기법을 넘어 새로운 패러다임을 탐구할 필요가 있습니다.
+
+#### 6. 결론 (Conclusion)
+CoT는 수학 및 논리적 문제 해결에 효과적이며 성능을 향상시킵니다. 그러나 넓은 범위의 NLP 작업에서 성능 향상을 위해서는 CoT 기반의 프롬프트를 넘어 새로운 접근 방식을 연구해야 합니다.
+
+### 전체 요약
+이 논문은 CoT 기법을 통해 큰 언어 모델이 복잡한 문제를 해결하는 능력을 향상시키는 방법을 조사하였습니다. 메타 분석과 자체 실험을 통해 CoT가 특히 수학적 및 논리적 문제에서 효과적임을 확인했습니다. 그러나 다른 유형의 문제에서는 큰 성능 향상이 없었으며, 이에 따라 CoT를 선택적으로 사용하는 것이 중요하다는 결론을 도출했습니다. 더 넓은 범위의 NLP 작업에서 성능을 향상시키기 위해 새로운 기법을 탐구하는 것이 필요합니다. 
+
+본 요약을 바탕으로 프레젠테이션을 구성할 수 있습니다. CoT의 장단점과 이를 적용할 분야를 명확히 설명하고, 향후 연구 방향에 대한 제안을 포함하면 됩니다.
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new file mode 100644
index 00000000..d22d253c
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+++ b/summaries/2409.12186.md
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+# Qwen2.5-Coder Technical Report
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2409.12186.pdf](https://arxiv.org/pdf/2409.12186.pdf)
+
+### 요약본
+
+#### 1. Introduction (소개)
+AI와 머신 러닝의 급속한 발전에 따라, 코드에 특화된 대형 언어 모델(LLMs)이 주목받고 있습니다. Qwen2.5-Coder는 이러한 코드 LLM 중 하나로, 여러 매개변수를 가진 모델들과 비교하여 뛰어난 성능을 보여줍니다. 본 논문에서는 Qwen2.5-Coder의 다양한 평가와 그 성능을 기록하고 있습니다.
+
+#### 2. Model Architecture (모델 아키텍처)
+모델 아키텍처는 Qwen2.5-Coder의 구조를 설명합니다. 이 구조는 코드 생성을 위한 타임링크 기반 모델로, 여러 개의 계층으로 구성되어 있습니다. 모델의 각 계층은 코드 입력을 처리하여 더 높은 수준의 추상화를 제공합니다.
+
+#### 3. Pre-training (사전 훈련)
+사전 훈련 섹션에서는 Qwen2.5-Coder의 사전 훈련 데이터 구성 및 혼합 방법에 대해 설명합니다. 다양한 소스에서 고품질 코드를 수집하고, 수학 및 일반 텍스트 데이터와의 균형 잡힌 혼합을 통해 모델의 성능을 최적화하였습니다.
+
+#### 4. Post-training (후속 훈련)
+후속 훈련에서는 모델의 코드 생성 능력을 강화하기 위해 정교하게 설계된 인스트럭션 튜닝 데이터셋을 사용합니다. 이를 통해 기본 코드 LLM을 강력한 코드 어시스턴트로 변모시켰습니다.
+
+#### 5. Decontamination (오염 제거)
+오염 제거 섹션에서는 데이터셋 오염을 방지하기 위해 사전 훈련 및 후속 훈련 데이터셋에서 중복 데이터를 제거하는 과정을 설명합니다. 이를 통해 더 정확한 평가가 가능합니다.
+
+#### 6. Evaluation on Base Models (기본 모델 평가)
+기본 모델의 평가에서는 코드 생성, 코드 완성, 코드 추론, 수학적 추론, 일반 자연 언어 이해, 긴 문맥 평가 등 여러 측면에서 Qwen2.5-Coder를 평가합니다. 이를 통해 모델의 다용도성과 성능을 검증합니다.
+
+#### 7. Evaluation on Instruct Models (인스트럭트 모델 평가)
+인스트럭트 모델 평가에서는 Qwen2.5-Coder의 코드 생성, 코드 추론, 코드 편집, 텍스트-SQL, 수학적 추론, 일반 자연 언어 이해 등 다양한 작업에서의 성능을 평가합니다. Qwen2.5-Coder는 여러 인스트럭트 모델 중 뛰어난 성능을 나타냈습니다.
+
+#### 8. Conclusion (결론)
+Qwen2.5-Coder는 공개된 최신 모델들 중 하나로, 코딩 작업에서 탁월한 성능을 발휘합니다. 모델의 이유 능력을 강화하고, 데이터 크기와 모델 크기를 확장하여 더 나은 성능을 목표로 하고 있습니다.
+
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+### 전체 요약
+Qwen2.5-Coder는 AI와 머신 러닝의 발전에 따라 코드 생성 및 이해를 목적으로 개발된 대형 언어 모델입니다. 이 논문은 Qwen2.5-Coder의 사전 훈련과 후속 훈련 방식을 설명하고, 다양한 평가를 통해 모델의 성능을 분석합니다. 모델은 코드 생성, 코드 완성, 코드 추론 및 다양한 자연 언어 작업에서 뛰어난 성능을 보여주고 있으며, 향후 연구에서는 모델 확장과 이유 능력 강화를 목표로 하고 있습니다. Qwen2.5-Coder는 최신 연구와 실용성에서 가장 앞서가는 모델 중 하나로, 앞으로의 발전이 기대됩니다.
+
+이 요약을 바탕으로 발표 자료를 작성할 수 있습니다.
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diff --git a/summaries/2409.12191.md b/summaries/2409.12191.md
new file mode 100644
index 00000000..b7b77bf2
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+++ b/summaries/2409.12191.md
@@ -0,0 +1,21 @@
+# Qwen2-VL: Enhancing Vision-Language Model's Perception of the World at Any Resolution
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2409.12191.pdf](https://arxiv.org/pdf/2409.12191.pdf)
+
+### 논문 각 섹션 요약 및 주요 공헌과 혁신적인 부분 설명
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+#### 1. 서론 (Introduction)
+이 논문의 서론에서는 대규모 비전-언어 모델(Large Vision-Language Models, LVLMs)이 기존의 대규모 언어 모델의 텍스트 처리 능력을 바탕으로 하여 이미지, 오디오, 비디오 데이터까지 해석하고 분석할 수 있는 능력을 갖추게 되었다고 설명합니다. 이를 통해 LVLMs는 다양한 실세계 문제를 해결하는 데 필수적인 도구로 자리잡고 있습니다. Qwen2-VL 시리즈는 이러한 LVLMs의 최신 모델로, 다양한 해상도와 비율을 이해하고, 20분 이상의 동영상을 이해하는 능력과, 멀티모달 로타리 위치 임베딩(M-RoPE) 기능을 갖추고 있어, 여러 모달리티의 정보를 효과적으로 융합할 수 있습니다.
+
+#### 2. 방법론 (Methodology)
+이 섹션에서는 Qwen2-VL 시리즈의 모델 아키텍처를 설명합니다. Qwen2-VL 시리즈는 2B, 8B, 72B의 세 가지 모델 크기로 이루어져 있으며, 모든 모델에서 동일한 675M 파라미터의 비전 트랜스포머(ViT)를 사용하여 이미지와 비디오 입력을 처리합니다. 주요 기술로는 다이나믹 해상도 기술과 멀티모달 로타리 위치 임베딩(M-RoPE)이 포함됩니다. 이 기술들은 모델이 이미지와 비디오의 2차원 위치 정보를 더 효과적으로 처리할 수 있게 합니다.
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+#### 3. 실험 (Experiments)
+실험 섹션에서는 Qwen2-VL 시리즈의 성능을 다양한 벤치마크를 통해 평가한 결과를 제시합니다. 모델의 일반적인 시각 질문 답변 능력, 문서 및 다이어그램 이해, 다국어 텍스트 인식 및 이해, 수학적 추론, 참조 표현 이해, 비디오 이해 등 다양한 능력을 테스트하였습니다. 그 결과, Qwen2-VL-72B 모델은 대부분의 벤치마크에서 최첨단 성능을 보여주며, 특히 문서 이해 작업에서 큰 이점을 보였으나, 복잡한 문제 집합에서는 여전히 개선의 여지가 있습니다.
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+#### 4. 결론 (Conclusion)
+이 논문의 주요 기여는 Qwen2-VL 시리즈를 소개하고, 이 모델들이 다른 최첨단 모델들과 비견될 수 있는 성능을 보인다는 것을 입증한 데 있습니다. Qwen2-VL 시리즈는 동영상 이해와 고서 해상문제 해결 능력을 포함하여 다중모드의 데이터를 융합할 수 있는 기능을 갖추고 있어, AI 기술 발전에 이바지하고자 합니다.
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+### 전체 요약
+Qwen2-VL 시리즈는 AI 및 머신 러닝 분야에서 혁신적인 접근 방식을 제시한 중요한 논문입니다. 이 논문은 대규모 비전-언어 모델(LVLMs)의 최신 기술을 소개하며, 다양한 데이터 모달리티를 처리하고 분석하는 능력을 갖춘 Qwen2-VL 시리즈를 중점적으로 다룹니다. 이 모델은 다이나믹 해상도 기술과 멀티모달 로타리 위치 임베딩(M-RoPE)을 포함하고 있어, 해상도와 비율이 다양한 이미지를 효율적으로 처리하고 고품질의 비디오 기반 질문 응답과 대화 기능을 제공합니다. Qwen2-VL 시리즈는 문서 이해, 다국어 텍스트 인식, 수학적 추론 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이며, AI 기술의 향상 및 사회에 이로운 영향을 미치기 위해 개방형 모델로서 연구자와 개발자들에게 제공됩니다.
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