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README.md

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 # Paper List
 ## 2411
+#### [VBench++: Comprehensive and Versatile Benchmark Suite for Video Generative Models](summaries/2411.13503.md)
+#### [When Precision Meets Position: BFloat16 Breaks Down RoPE in Long-Context Training](summaries/2411.13476.md)
+#### [VideoAutoArena: An Automated Arena for Evaluating Large Multimodal Models in Video Analysis through User Simulation](summaries/2411.13281.md)
+#### [ORID: Organ-Regional Information Driven Framework for Radiology Report Generation](summaries/2411.13025.md)
+#### [Stylecodes: Encoding Stylistic Information For Image Generation](summaries/2411.12811.md)
 #### [Soft Robotic Dynamic In-Hand Pen Spinning](summaries/2411.12734.md)
 #### [RedPajama: an Open Dataset for Training Large Language Models](summaries/2411.12372.md)
 #### [Building Trust: Foundations of Security, Safety and Transparency in AI](summaries/2411.12275.md)
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 #### [Stronger Models are NOT Stronger Teachers for Instruction Tuning](summaries/2411.07133.md)
 #### [Edify Image: High-Quality Image Generation with Pixel Space Laplacian Diffusion Models](summaries/2411.07126.md)
 #### [Designing Reliable Experiments with Generative Agent-Based Modeling: A Comprehensive Guide Using Concordia by Google DeepMind](summaries/2411.07038.md)
+#### [Is Your LLM Secretly a World Model of the Internet? Model-Based Planning for Web Agents](summaries/2411.06559.md)
 #### [Region-Aware Text-to-Image Generation via Hard Binding and Soft Refinement](summaries/2411.06558.md)
 #### [Hermes: A Large Language Model Framework on the Journey to Autonomous Networks](summaries/2411.06490.md)
 #### [KMM: Key Frame Mask Mamba for Extended Motion Generation](summaries/2411.06481.md)

summaries/2411.06559.md

@@ -0,0 +1,27 @@
+# Is Your LLM Secretly a World Model of the Internet? Model-Based Planning for Web Agents
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2411.06559.pdf](https://arxiv.org/pdf/2411.06559.pdf)
+
+해당 논문은 "Is Your LLM Secretly a World Model of the Internet?"라는 제목으로, 대규모 언어 모델(LLM)을 이용하여 웹 환경 내에서 모델 기반 계획(model-based planning)을 수행하는 WEB-DREAMER라는 새로운 패러다임을 소개하고 있습니다. 논문의 각 섹션의 요약은 다음과 같습니다:
+
+### 1. 서론
+AI에서 계획(Planning)은 최적의 행동 순서를 찾아 목표를 달성하는 전략적 탐색으로, 인공지능의 획기적인 발전을 이끌어 왔습니다. 최근에는 대규모 언어 모델(LLM)과 고급 계획 알고리즘을 결합하여 복잡한 추론 과제에서 LLM의 성능을 향상시키고 있습니다.
+
+### 2. 관련 연구
+웹 에이전트는 반복적인 웹 기반 작업을 자동화하기 위해 개발되었으며, 다양한 속성을 개선해왔습니다. 주로 반응적인 에이전트나 검색 기반 에이전트를 구축하는 알고리즘 활용에 중점을 두었습니다.
+
+### 3. WEBDREAMER의 제안
+WEBDREAMER는 LLM을 세계 모델로 활용하여 웹에서의 계획을 시뮬레이션하는 프레임워크입니다. 온라인에서 직접적인 상호작용 없이 시뮬레이션을 통해 정책을 평가하여 가장 유망한 행동을 결정합니다.
+
+### 4. WEBDREAMER의 디자인
+이 프레임워크은 시뮬레이션을 통해 계획을 수행하며, LLM을 활용하여 상태 변화를 예측하고 이를 바탕으로 다음 행동을 상상하게 됩니다. 각 시뮬레이션은 점수화되어 가장 높은 점수를 획득한 궤적의 행동이 실행됩니다.
+
+### 5. 실험 결과
+WEBDREAMER는 두 가지 웹 에이전트 벤치마크에서 성능 향상을 보여주었습니다. 시뮬레이션 기반의 접근법은 실제 웹 내비게이션 작업에서 성능과 안전성을 균형있게 유지할 수 있는 실용적인 솔루션입니다.
+
+### 6. 결론
+WEBDREAMER는 LLM 기반 세계 모델의 잠재력을 시사하며, 복잡한 웹 환경에서의 계획을 위한 새로운 모형을 제시합니다. 이 논문은 모델 기반 계획의 발전을 위한 새로운 방향을 열고, LLM의 최적화를 위한 기회를 제공합니다.
+
+### 전체 요약 및 논문의 주요 기여
+논문은 WEBDREAMER라는 새로운 모델을 통해 웹 환경 내에서의 AI 계획의 혁신적인 접근법을 제시합니다. LLM을 세계 모델로 활용함으로써, 복잡한 웹 환경에서 시뮬레이션을 거쳐 안전하고 효율적인 의사 결정을 가능하게 합니다. 이는 미래의 웹 에이전트 연구가 나아가야 할 방향을 제안하는 의미 있는 연구입니다.

summaries/2411.12811.md

@@ -0,0 +1,24 @@
+# Stylecodes: Encoding Stylistic Information For Image Generation
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2411.12811.pdf](https://arxiv.org/pdf/2411.12811.pdf)
+
+### 1. 각 섹션의 중요한 내용 요약:
+
+#### 1. 서론
+이 논문은 이미지 스타일을 20자 base64 코드로 표현하는 스타일코드(StyleCodes)를 제안합니다. 이는 이미지의 스타일을 짧은 코드로 쉽게 공유하고, 기반 모델의 성능을 유지하면서 스타일 정보로 이미지 생성 과정을 제어할 수 있습니다.
+
+#### 2. 관련 연구
+기존의 확산 모델과 이미지 기반 조건 모델(KontrolNet 등)들은 스타일 및 사용자 의도를 정확히 전달하기 어렵습니다. 텍스트 기반 프롬프트는 스타일 표현에 제한이 있습니다. 스타일코드는 이러한 문제를 해결하기 위해 이미지 스타일을 명시적으로 제어하는 방법을 제공합니다.
+
+#### 3. 방법론
+스타일코드는 기본 UNet 모델의 내부 숨김 상태를 잔류적으로 제어하는 데코더 방식으로 설계되어 있습니다. Image Encoder와 Stylecode-conditioned model을 사용해 스타일 정보를 효과적으로 인코딩하고 디코딩합니다. InstantStyle 등의 데이터셋을 사용해 35,000개의 조건, 스타일, 프롬프트 데이터셋을 생성하고 훈련했습니다.
+
+#### 4. 결과
+스타일코드의 사용 결과 이미지의 스타일이 효과적으로 보존됨을 보여주었습니다. 기본 모델을 동결하여 다양한 모델과 맞바꾸어 최소한의 성능 저하로 사용할 수 있음을 입증했습니다.
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+#### 5. 결론, 한계, 향후 작업
+스타일코드는 이미지 생성에서 사회적 제어 방식을 가능케 하며, 때로는 MidJourney의 sref 기능을 확장합니다. 주된 한계점은 제어 모델의 훈련 비용이며, 데이터셋 편향으로 인해 출력 모델의 분포가 제한되었습니다. 향후 연구에서는 더 다양한 데이터셋과 모델을 사용하여 스타일 창출의 다양성을 높여야 할 것입니다.
+
+### 2. 전체 요약:
+이 논문은 스타일코드 시스템을 통해 이미지 생성의 스타일을 제어하는 방식의 혁신적인 솔루션을 제시합니다. 스타일코드는 짧고 간결한 코드로 이미지의 스타일을 전달하며, 이를 통해 사용자가 이미지를 통해 의도를 표현할 수 있도록 지원합니다. 또한, 기존 이미지 기반 제어 모델의 한계점을 극복하고 다양한 스타일을 보존하며 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 방법은 향후 AI와 머신 러닝 기반 이미지 생성 기술의 발전에 큰 기여를 할 것으로 예상됩니다.

summaries/2411.13025.md

@@ -0,0 +1,25 @@
+# ORID: Organ-Regional Information Driven Framework for Radiology Report Generation
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2411.13025.pdf](https://arxiv.org/pdf/2411.13025.pdf)
+
+I'm currently analyzing the contents of the uploaded paper to provide you with a useful summary. Here's a detailed summary and analysis in Korean for each section you mentioned:
+
+### 1. Introduction (서론)
+이 논문은 방사선 리포트 생성(Radiology Report Generation, RRG)을 자동화하여 방사선 전문의의 업무 부담을 줄이고자 하는 목표를 다루고 있습니다. 현재 AI 기반 방법들은 인코더-디코더 모델 아키텍처의 개선에 초점을 맞추고 있지만, 본 논문에서는 기관-지역 정보 주도(Organ-Regional Information Driven, ORID) 프레임워크를 제안하여 다중 모달 정보를 효과적으로 통합하고 관련 없는 기관에서 오는 잡음을 줄이는 데 중점을 두었습니다.
+
+### 2. Method (방법)
+1. **LLaVA-Med-RRG**: 본 논문은 LLaVA-Med를 기반으로 기관-지역 진단 설명 능력을 향상시키기 위해 새로운 지시 데이터셋을 구축했습니다.
+2. **Organ-based Cross-modal Fusion Module**: 이 모듈은 기관-지역 진단 설명과 방사선 이미지를 통합하여 잡음을 줄이고 보다 정확한 리포트를 생성합니다.
+3. **Organ Importance Coefficient Analysis Module**: 그래프 신경망(GNN)을 사용하여 기관 간의 상호 연결성을 분석하여 리포트 생성에 효과적으로 활용됩니다.
+
+### 3. Experiments and Results (실험 및 결과)
+다양한 실험과 비교를 통해 ORID 프레임워크가 최첨단 방법론들보다 우수한 성과를 보였음을 입증했습니다. 특히, 두 개의 공개 방사선 리포트 생성 벤치마크에서 현저한 성과 향상을 이루었습니다.
+
+### 4. Conclusion (결론)
+이 논문은 정확하고 믿을 수 있는 방사선 리포트 생성을 위한 ORID 프레임워크를 제안하였으며, 다양한 평가 지표에서 우수한 성과를 보였음을 종합했습니다. 이 연구는 방사선 리포트 생성 분야에 새로운 통찰을 제공하고자 합니다.
+
+### Overall Summary (전체 요약)
+이 논문은 방사선 리포트 자동 생성을 위한 ORID 프레임워크를 제안하면서, 진단 설명과 방사선 이미지를 조직 수준에서 통합하여 잡음을 줄이고 정확도를 높였습니다. 새로운 데이터셋을 활용하여 우수성을 증명하였으며, 이를 통해 방사선 리포트 생성의 효율성을 크게 높였습니다. 이 연구는 AI 및 머신러닝 분야에서 의료 데이터 분석의 새로운 장을 열어 가고자 하는 데 기여합니다.
+
+이 요약이 도움이 되길 바랍니다. 더 궁금한 점이 있으면 언제든지 문의해 주세요!

summaries/2411.13281.md

@@ -0,0 +1,26 @@
+# VideoAutoArena: An Automated Arena for Evaluating Large Multimodal Models in Video Analysis through User Simulation
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2411.13281.pdf](https://arxiv.org/pdf/2411.13281.pdf)
+
+I'm currently processing the contents of the uploaded paper and will provide a summary for each section in Korean, including the main contributions and innovative aspects.
+
+1. **섹션별 핵심 내용 요약:**
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+    **소개:**
+    이 논문은 최근 대형 멀티모달 모델(LMMs)을 사용하여 복잡한 비디오 입력을 분석하는 방안을 제시합니다. 전통적인 이미지 기반 모델과는 달리, 이 모델들은 움직임과 시간적 변화를 처리하는 것이 특징입니다. 이러한 모델들의 비디오 분석 능력을 평가하기 위해, MVBench와 같은 다양한 벤치마크가 사용됩니다. 그러나 실사용자들이 접하는 복잡한 상황을 완전히 반영하지 못하는 한계가 있습니다.
+
+    **VideoAutoArena 제안:**
+    기존의 비디오 분석 벤치마크의 한계를 극복하기 위해 VideoAutoArena를 제안합니다. 이는 LMM 에이전트를 사용하여 사용자 시뮬레이션과 선호도 선택을 수행하며, 인간 주석자의 필요성을 제거하여 평가의 확장을 가능하게 합니다. VideoAutoArena는 실사용자 행동을 시뮬레이션함으로써, 기술 능력 중심의 평가와 실용적 요구 간의 차이를 좁힙니다. 실험에 따르면, 질문의 84.20%가 실제 사용자 스타일과 유사했고, 자동 판정은 87.29%로 인간 선호 선택과 잘 맞았습니다.
+
+    **기술적 혁신:**
+    VideoAutoArena는 고난도 프롬프트 발전을 포함하여 모델 성능에 따른 점차적으로 어려운 질문을 생성함으로써 테스트를 강화합니다. 이 모델은 다양한 사용자 배경과 유용성에 중점을 둔 평가를 통해, 비디오 길이 및 질문 난이도가 증가할수록 성능 격차가 더욱 두드러집니다.
+
+    **실험 및 결과:**
+    비디오 분석에서 오픈 소스 모델들은 SOTA 닫힌 소스 모델인 GPT-4o에 비해 상당한 성능 차이를 보입니다. 이 격차는 전통적인 객관식 질문-답변 벤치마크에서의 차이보다 크며, 이는 사용자 중심적 관점을 제공하여 LMM 개발에 유용한 통찰을 제공합니다.
+
+2. **전체 요약:**
+
+   이 논문은 비디오 분석에서 대형 멀티모달 모델의 평가와 향상을 목표로 하고 있으며, 기존 평가 방식의 한계를 해결하기 위한 새로운 접근법인 VideoAutoArena를 소개합니다. 이 방법은 사용자 행동을 자동으로 시뮬레이션하여 더 정확하고 확장 가능한 평가를 제공하며, 모델의 실제 사용자 응용에 대한 적합성을 크게 향상시킵니다. VideoAutoArena는 평가의 높은 자동화와 효율성을 기반으로 LMM 개발의 가이드를 제공하여, 실질적인 응용 역량을 높이는 데 기여합니다.
+
+이 답변을 통해 AI의 발전에 기여하길 바라며, 추가적인 질문이나 지원이 필요하시면 언제든지 문의해 주세요.

summaries/2411.13476.md

@@ -0,0 +1,27 @@
+# When Precision Meets Position: BFloat16 Breaks Down RoPE in Long-Context Training
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2411.13476.pdf](https://arxiv.org/pdf/2411.13476.pdf)
+
+이 논문은 BFloat16 정밀도를 사용할 때 Rotary Positional Embedding (RoPE)이 장문의 문맥에서의 상대적 위치 인코딩 특성이 깨지는 문제를 분석하고 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 새롭게 제안된 방법인 AnchorAttention을 소개하고 있습니다.
+
+### 각 섹션 요약:
+
+1. **소개 (Introduction):**
+   - 최근 자연어 처리 분야에서는 점점 긴 시퀀스를 처리하는 모델이 등장하고 있습니다. 이런 긴 문맥을 다루기 위해 Rotary Positional Embedding (RoPE) 방식이 널리 사용됩니다. 그러나 BFloat16 포맷을 사용할 때 RoPE의 상대적 위치 인코딩 특성에 문제가 발생합니다.
+
+2. **문제 분석 (Problem Analysis):**
+   - BFloat16의 제한된 정밀도로 인해 위치 인코딩이 잘못되며, 이는 특히 시퀀스의 첫 번째 토큰에서 가장 두드러집니다. 이 문제는 학습 윈도우 크기가 커질수록 가속화되며, 모델의 성능에 심각한 영향을 미칩니다.
+
+3. **AnchorAttention 제안 (Proposal of AnchorAttention):**
+   - AnchorAttention은 모든 문서에서 첫 번째 토큰을 일관되게 앵커로 처리하여 문서 간의 불필요한 주의를 제거하고, 문맥 내에서 일관성을 유지하며, 계산 효율성을 개선하는 방법입니다.
+
+4. **실험 결과 (Experimental Results):**
+   - 제안된 AnchorAttention 방법이 장문 문맥에서의 성능을 꾸준히 개선하며, 표준 전체 주의 메커니즘에 비해 훈련 시간을 50% 이상 단축시킵니다.
+
+5. **결론 (Conclusion):**
+   - AnchorAttention은 BFloat16에서 발생하는 수치상의 문제를 완화하며 장문 문맥 기능을 증대시키고 훈련 속도를 높이는 다양한 장점을 제공합니다. 본 연구에서, AnchorAttention은 여러 LLM에서 성능을 크게 개선했습니다.
+
+### 전체 요약:
+
+이번 연구는 BFloat16과 사용 시 RoPE가 상대적 위치 인코딩 특성을 잃는 문제를 해결하기 위해 AnchorAttention이라는 혁신적인 방법을 제안합니다. AnchorAttention은 모든 문서의 첫 번째 토큰을 공유된 앵커로 설정하여 문서 간의 중복 주의를 제거하고, 일관된 위치 관계를 유지하면서 계산 효율성을 높입니다. 실험 결과, 이 방법은 LLM에서 장문 문맥 기능을 개선하면서도 훈련 시간을 크게 단축시킵니다. 이는 AI 연구와 발전에 중요한 기여를 할 수 있습니다.

summaries/2411.13503.md

@@ -0,0 +1,18 @@
+# VBench++: Comprehensive and Versatile Benchmark Suite for Video Generative Models
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2411.13503.pdf](https://arxiv.org/pdf/2411.13503.pdf)
+
+안타깝게도, 모든 파일을 직접 읽을 수는 없습니다. 하지만 내가 첨부된 내용을 검색할 수 있는 능력을 사용하여 중요한 정보를 찾고 요약할 수 있습니다. 따라서 주어진 파일의 중요한 내용을 요약한 후 각 섹션의 내용을 제공합니다.
+
+1. **각 섹션 요약**
+
+    - **서론 (Introduction)**: 최근 이미지 생성 모델(예: VAE, GAN 등)의 발전에 힘입어 비디오 생성이 활발히 연구되고 있습니다. 지금까지의 비디오 생성 평가 방식은 인셉션 스코어(IS), 프레체 비디오 거리(FVD) 등으로, 이는 인간의 판단과 일치하지 않다는 문제가 제기되었습니다. 비디오 생성 모델의 특성에 맞춰 인간의 판단과 일치하는 새로운 평가 체계가 필요함에 따라 'VBench'를 제안하였습니다.
+
+    - **VBench 제안 (VBench Proposal)**: VBench는 16가지 평가 차원을 통해 비디오 생성 모델을 정찰하며, 각 평가 항목은 인간의 인식과 맞춰져 있어 차원별로 상세하고 인간 친화적인 피드백을 제공합니다. 이 평가 프로세스는 범용적이고 다양한 평가 방식을 포함하여 각 모델의 강점과 약점을 파악할 수 있습니다.
+
+    - **VBench++ 향상 (VBench++ Enhancements)**: VBench++는 이전의 VBench를 확대하여 텍스트-비디오 및 이미지-비디오 생성을 평가할 수 있게 되었고, 각 생성 모델의 신뢰성을 종합적으로 평가합니다. 또한, 32가지 모델을 추가하여 기존 4가지 평가에 비해 훨씬 풍부한 평가를 제공합니다.
+
+2. **종합 요약**
+
+    주어진 논문은 비디오 생성 모델의 평가를 위한 새로운 벤치마크 스위트를 제안하였습니다. 기존의 평가 방법은 인간의 시각과 부합하지 않는 면이 많았고, VBench와 VBench++는 이러한 단점을 극복하고자 개발되었습니다. VBench는 다양한 평가 차원을 통해 각 모델의 특성과 성능을 인간의 시각에 부합하게 평가하며, VBench++는 텍스트-비디오 및 이미지-비디오 생성을 포함한 다양한 평가를 제공하여 모델의 신뢰성까지 포괄적으로 평가합니다. 본 연구의 주요 기여는 비디오 생성 모델을 평가하기 위한 새로운 기준을 수립한 점이며, 이는 AI 발전에 중요한 기여가 될 것입니다.