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README.md

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 ## 2408
 #### [ConvKGYarn: Spinning Configurable and Scalable Conversational Knowledge Graph QA Datasets with Large Language Models](summaries/2408.convkgyarn.md)
 #### [MeshFormer: High-Quality Mesh Generation with 3D-Guided Reconstruction Model](summaries/2408.10198.md)
+#### [SpaRP: Fast 3D Object Reconstruction and Pose Estimation from Sparse Views](summaries/2408.10195.md)
+#### [LongVILA: Scaling Long-Context Visual Language Models for Long Videos](summaries/2408.10188.md)
 #### [NeuFlow v2: High-Efficiency Optical Flow Estimation on Edge Devices](summaries/2408.10161.md)
 #### [Factorized-Dreamer: Training A High-Quality Video Generator with Limited and Low-Quality Data](summaries/2408.10119.md)
+#### [ShortCircuit: AlphaZero-Driven Circuit Design](summaries/2408.09858.md)
+#### [TraDiffusion: Trajectory-Based Training-Free Image Generation](summaries/2408.09739.md)
+#### [Photorealistic Object Insertion with Diffusion-Guided Inverse Rendering](summaries/2408.09702.md)
+#### [Segment Anything with Multiple Modalities](summaries/2408.09085.md)
+#### [Authorship Attribution in the Era of LLMs: Problems, Methodologies, and Challenges](summaries/2408.08946.md)
+#### [Cybench: A Framework for Evaluating Cybersecurity Capabilities and Risk of Language Models](summaries/2408.08926.md)
 #### [xGen-MM (BLIP-3): A Family of Open Large Multimodal Models](summaries/2408.08872.md)
 #### [JPEG-LM: LLMs as Image Generators with Canonical Codec Representations](summaries/2408.08459.md)
 #### [D5RL: Diverse Datasets for Data-Driven Deep Reinforcement Learning](summaries/2408.08441.md)

summaries/2408.08926.md

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+# Cybench: A Framework for Evaluating Cybersecurity Capabilities and Risk of Language Models
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2408.08926.pdf](https://arxiv.org/pdf/2408.08926.pdf)
+
+## 1. 요약: 섹션별 주요 내용
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+### Abstract (초록)
+이 연구는 언어 모델(LLM)의 사이버 보안 작업 수행 능력을 평가하기 위한 새로운 벤치마크인 Cybench를 소개합니다. 우리는 다양한 최신 과제를 포함하고 있으며, 일부 과제에 서브태스크를 추가하여 보다 세밀한 평가를 수행합니다. 이 프레임워크를 사용해 기존 모델을 평가한 결과, 현재의 모델이 해결할 수 있는 가장 쉬운 과제부터 매우 어려운 과제까지 평가할 수 있음을 확인했습니다.
+
+### Introduction (소개)
+언어 모델의 능력이 증가함에 따라 사이버 보안에서의 오남용 우려도 커지고 있습니다. Cybench는 다양한 수준의 보안을 평가할 수 있는 프레임워크로, 전문가 수준의 CTF를 오픈 소스로 포함합니다. 우리는 과제를 서브태스크로 나누어 평가를 세밀하게 한다는 점에서 기존 작업들과 차별화됩니다. 이는 기존 언어 모델이 수행할 수 없는 여러 작업을 세분화해 보다 구체적으로 평가할 수 있게 합니다.
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+### Related Works (관련 연구)
+다양한 에이전트 아키텍처와 보안 작업을 수행하는 언어 모델에 대한 연구가 존재합니다. 예를 들어, PentestGPT와 HackingBuddyGPT는 침투 테스트 및 취약점 악용에 사용됩니다. 우리의 연구는 이러한 기존 연구와 비교하여, Reflection, Planning, Thought와 같은 구조화된 응답을 포함해 성능을 향상시킨다는 점에서 차별화됩니다.
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+### Methods (방법론)
+Cybench의 프레임워크는 텍스트 설명, 스타터 파일, 평가자로 구성됩니다. 에이전트는 환경에서 작업을 수행하면서 관찰 결과를 메모리에 통합하고, 주어진 반복을 완료하거나 답변을 제출하여 평가 결과를 얻습니다. 많은 작업이 기존 언어 모델의 능력을 벗어나기 때문에, 우리는 서브태스크를 도입하여 추가 목표와 평가 단계를 포함하였습니다. 서브태스크는 작업을 세분화해 더 구체적으로 평가할 수 있게 합니다.
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+### Experiments (실험)
+7개의 모델(GPT-4o, Claude 3 Opus, Claude 3.5 Sonnet, Mixtral 8x22b Instruct 등)을 Cybench에서 평가했습니다. 결과적으로 Claude 3.5 Sonnet과 GPT-4o 모델이 가장 높은 성과를 보였고, 서브태스크 가이드 없이도 적어도 하나의 서브태스크를 완료한 53.8%의 실행에서 성과를 보였습니다. 이는 서브태스크가 없는 실행에서의 성과(11.8%)에 비해 유의미한 향상을 나타냅니다.
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+### Discussion (토론)
+Cybench는 잠재적인 사이버 보안 에이전트의 능력과 위험을 포착하여 정책 결정자, 모델 제공자 및 연구자가 협력해 이러한 에이전트가 사회에 이익을 주도록 사용될 수 있도록 돕습니다. 앞으로 새로운 에이전트 아키텍처를 탐구하고 포함된 작업의 다양성을 확장할 계획입니다.
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+### Conclusion (결론)
+Cybench는 사이버 보안 작업을 위한 새로운 벤치마크로, 에이전트가 해결할 수 있는 다양한 의미있고 어려운 작업을 포함합니다. 우리는 서브태스크를 도입해 더욱 세밀한 평가를 하고, 정책 결정자들이 책임감 있는 규제를 위해 현재의 능력과 위험을 이해하도록 돕습니다. 앞으로도 프레임워크를 계속 업데이트하며, 새로운 에이전트 아키텍처를 탐구하고 포함할 작업의 다양성을 확장할 계획입니다.
+
+## 2. 전체 요약
+
+이 논문은 사이버 보안 작업을 수행하는 언어 모델을 평가하기 위한 새로운 벤치마크인 Cybench를 소개합니다. Cybench는 다양한 최신 과제를 포함하고 일부 과제에는 추가 목표와 평가 단계를 포함해 보다 구체적으로 평가할 수 있도록 서브태스크를 도입합니다. 실험 결과, 현재의 모델들이 여전히 어려운 작업에서는 성능이 떨어지지만 서브태스크를 통해 성과를 향상시킬 수 있음을 확인했습니다. Cybench는 잠재적인 사이버 보안 에이전트의 능력과 위험을 포착해 정책 결정자들이 책임감 있는 규제를 위해 현재의 능력과 위험을 이해하도록 돕습니다. 앞으로 새로운 에이전트 아키텍처를 탐구하고 포함 작업의 다양성을 확장할 계획입니다.

summaries/2408.08946.md

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+# Authorship Attribution in the Era of LLMs: Problems, Methodologies, and Challenges
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2408.08946.pdf](https://arxiv.org/pdf/2408.08946.pdf)
+
+### 1. 각 섹션별 주요 내용 요약
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+#### 서론 (Introduction)
+이 논문은 대형 언어모델(LLM)이 생성한 텍스트를 감지하고 판별하는 문제를 다룹니다. LLM의 발전으로 인해 인간과 인공지능이 작성한 글을 구분하는 것이 어려워졌습니다. 특히, 텍스트 속의 저자성을 분석하고 분류하는 데 있어 현재의 방법들이 가지는 한계점을 설명합니다.
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+#### 방법론 (Methodologies)
+본 논문은 스타일로메트리(stylometry), 머신 러닝, 그리고 사전학습된 언어 모델을 이용한 저자 구분 방법을 제시합니다. 스타일로메트리는 단어 빈도, 문장 구조 등 텍스트의 양적 분석을 통해 저자를 구분하는 전통적인 접근법입니다. 반면 머신 러닝과 사전학습된 언어 모델의 통합은 더 높은 성능을 제공하지만 해석 가능성이 떨어지는 단점이 있습니다.
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+#### 결과 및 논의 (Results and Discussion)
+실험 결과, LLM을 이용한 방법이 기존의 스타일로메트리나 다른 머신 러닝 방식보다 더 높은 정확성을 보였습니다. 하지만, 다양한 도메인간의 일반화에는 여전히 어려움이 있습니다. 특히, 도메인과 장르의 차이를 극복하기 위해 전이 학습과 도메인 특화된 기능 개발이 필요합니다.
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+#### 결론 (Conclusion)
+이 논문은 LLM이 생성한 텍스트를 감지하기 위한 다양한 접근법을 종합적으로 검토하였으며, 더 나은 저자 분류 모델을 개발하기 위한 심층적인 방법론을 제안합니다. 특히, 인간과 LLM이 협력하여 작성한 텍스트를 구분하는 문제의 어려움을 강조하였습니다.
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+### 2. 전반적인 요약
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+이 논문은 대형 언어모델(LLM)이 생성한 텍스트와 인간이 작성한 텍스트를 구분하는 문제에 대해 심도 있게 분석하였습니다. 초기의 스타일로메트리는 텍스트의 양적 특징을 통해 저자를 구분하는 전통적인 방법이었으나, 현대에 이르러 머신 러닝과 사전학습된 언어 모델을 결합한 방법들이 더 높은 정확성을 보입니다.
+
+하지만 이러한 현대적인 방법들은 도메인 간 일반화 문제를 안고 있으며, 이를 해결하기 위해서는 전이 학습이나 도메인 특화된 기능 개발이 필요합니다. 논문은 ELM이 인간과 LLM이 공동으로 작성한 텍스트를 구분하는 문제의 어려움도 강조하며, 향후 연구를 위한 방향성도 제시합니다. 이 논문의 주요 기여점은 다음과 같습니다:
+
+1. LLM과 인간이 작성한 텍스트를 감지하고 구분하기 위한 다양한 방법론 검토
+2. 전이 학습과 같은 현대적 기법의 중요성 강조
+3. 인간과 LLM이 협력하여 작성한 텍스트를 식별하는 문제의 복잡성 제기
+
+이 논문은 AI와 머신러닝 분야에서 저자식별 및 텍스트 생성의 진위성을 평가하는 데 중요한 기초자료가 될 것입니다.

summaries/2408.09085.md

@@ -0,0 +1,32 @@
+# Segment Anything with Multiple Modalities
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2408.09085.pdf](https://arxiv.org/pdf/2408.09085.pdf)
+
+### 1. 각 섹션의 요약:
+
+#### 1.1 Introduction (소개)
+이 논문은 Segment Anything Model (SAM)의 한계를 극복하기 위해 다중 센서 데이터를 처리할 수 있는 MM-SAM을 제안합니다. MM-SAM은 크로스 모달 및 다중 모달 프로세싱을 지원하여 다양한 센서 수트와 함께 사용될 때 더 우수한 세그먼테이션 성능을 제공합니다. 두 가지 주요 설계 요소로는 감독 학습이 아닌 크로스 모달 전이와 약한 감독 학습을 통한 다중 모달 융합이 있습니다.
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+#### 1.2 Methodology (방법론)
+MM-SAM은 세 가지 주요 도전과제를 해결합니다: 1) 비 RGB 센서에 대한 적응, 2) 다중 모달 데이터의 융합, 3) 마스크 없이 다양한 다운스트림 작업을 수행할 수 있는 교육. 이미지 인코더, 프롬프트 인코더, 마스크 디코더로 구성된 SAM을 확장하여 비 RGB 모드의 데이터를 효과적으로 처리할 수 있도록 합니다.
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+#### 1.3 Experiments (실험)
+여러 데이터셋과 센서 모드에서 MM-SAM의 성능을 평가한 결과, MM-SAM은 기존의 SAM보다 성능이 뛰어났습니다. 특히, 비 RGB 데이터와 크로스 모달 세그먼테이션에서 크게 향상된 성능을 보여주었습니다. 평가에 사용된 데이터셋으로는 SUN RGB-D, MFNet, FreiburgThermal 등이 있습니다.
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+#### 1.4 Results (결과)
+MM-SAM은 다양한 센서와 데이터를 융합하면서 숨겨진 패턴을 더 잘 추출할 수 있으며, 이를 통해 복잡하고 역동적인 상황에서도 높은 정확도의 세그먼테이션을 제공할 수 있습니다. 또한, 언제든지 추가적인 센서나 데이터를 도입할 수 있는 확장성을 가지고 있습니다.
+
+#### 1.5 Conclusion (결론)
+논문의 주된 기여는 SAM을 다중 모달로 확장하여 다양한 센서에 효율적으로 적응하도록 하는 MM-SAM을 제안한 것입니다. 이 모델은 미래의 여러 연구와 개발에 있어 새로운 가능성을 열어줄 것입니다.
+
+### 2. 전체 요약:
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+이 논문은 기존 SAM의 한계를 극복하고 다양한 센서 데이터를 처리할 수 있는 MM-SAM을 제안합니다. 주요 기여는 다음과 같습니다:
+1. **다중 모달 데이터 처리**: MM-SAM은 RGB뿐만 아니라 다양한 비 RGB 센서 데이터를 효과적으로 처리할 수 있습니다.
+2. **효율적인 적응**: 새로운 패치 임베딩 모듈과 UCMT 및 WMMF 기법을 통해 다양한 데이터에 대해 효율적으로 적응합니다.
+3. **높은 성능**: 여러 데이터셋과 다양한 실험을 통해 MM-SAM이 기존의 SAM보다 우수한 성능을 제공함을 입증하였습니다.
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+MM-SAM은 비 감독 학습과 약한 감독 학습을 통해 추가 마스크 없이도 정확한 세그먼테이션을 제공하여, 효율성과 성능을 모두 극대화하는 혁신적인 모델입니다. 이 모델은 다양한 다운스트림 작업에 적용될 수 있는 가능성을 열어줍니다.
+
+     

summaries/2408.09702.md

@@ -0,0 +1,33 @@
+# Photorealistic Object Insertion with Diffusion-Guided Inverse Rendering
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2408.09702.pdf](https://arxiv.org/pdf/2408.09702.pdf)
+
+### 1. 섹션 요약
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+#### 서론
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+이 논문은 실제 세계의 장면에 가상의 물체를 삽입하는 방법에 대해 논의합니다. 기존의 큰 규모의 확산 모델(diffusion model)들이 생성 및 인페인팅(inpainting) 능력을 일부 가지고 있지만, 이 작업에 완벽히 적합하지 않습니다. 이 논문에서는 물리 기반 역 렌더링(physically-based inverse rendering) 프로세스를 안내하는 확산 모델을 사용하여 장면의 조명과 톤 매핑 파라미터를 복구하여 단일 프레임 또는 비디오의 실내 및 실외 장면에 임의의 가상 물체를 사실적으로 합성하는 방법을 제안합니다.
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+#### 관련 연구
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+역 렌더링의 주요 과제는 현장의 물질, 형상, 조명 등의 내재적 특성을 단일 또는 복수의 이미지로부터 복구하는 것입니다. 초기 방법은 최적화 문제로 설정했지만, 현실 세계 조명을 손으로 설정하는 것은 복잡합니다. 데이터 기반의 사전 지식이 필요하며, 이를 위한 대규모 실제 데이터 수집은 도전 과제입니다.
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+#### 주요 기여
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+논문은 DiPIR(Diffusion Prior for Inverse Rendering)라는 모델을 제안합니다. 이는 다음 세 가지 주요 기여점이 있습니다:
+1. 물리적 기반 렌더러를 사용하여 빛과 3D 자산 간의 상호 작용을 정확히 시뮬레이션.
+2. 경량화된 사전 학습된 확산 모델의 개인화 스킴 제안.
+3. 새로운 SDS(sliced denoising score) 손실 변형을 설계하여 훈련 안정성을 개선.
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+#### 모델 설명
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+DiPIR은 사람이 편집한 이미지에 피드백을 제공하는 것처럼 작동하여 물리 기반 장면 속성을 최적화합니다. 이를 통해 실내 및 실외 데이터셋에서 기존 최첨단 조명 추정 방법보다 뛰어난 성능을 보여줍니다. 특히, 작은 용량의 사전 학습 모델을 사용하여 개인화된 사전 지식과 함께 새로운 손실 설계를 통해 안정적이고 고품질의 결과를 제공합니다.
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+#### 평가 및 결과
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+논문은 Waymo와 PolyHaven 데이터셋을 활용해 제안된 방법의 성능을 평가하며, 기존 방법들에 비해 높은 선호도를 나타냅니다. 이 방법은 도시 계획 및 증강 현실 내비게이션 등의 응용 프로그램에서 유망한 접근 방식으로 평가됩니다.
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+### 2. 전체 요약
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+이 논문은 DiPIR이라는 모델을 통해 물리 기반 역 렌더링 프로세스를 안내하는 확산 모델을 사용하여 단일 이미지에서 장면 조명 및 톤 매핑 파라미터를 복구하는 방법을 제안합니다. 논문은 이 새로운 접근 방식이 기존의 최첨단 조명 추정 방법보다 우수한 성능을 제공하며, 가상 물체 삽입 응용 프로그램에서 유망한 도구로서의 가능성을 보여줍니다. DiPIR은 실내 및 실외 데이터셋을 통한 실험에서 높은 정확도와 안정성을 입증하며, 다양한 디지털 콘텐츠 제작 응용 프로그램에서 활용될 수 있습니다.