Update

README.md

@@ -2,6 +2,18 @@
 ## 2404
 #### [OpenEQA: Embodied Question Answering in the Era of Foundation Models](summaries/2404.open_eqa.md)
 #### [CodeGemma: Open Code Models Based on Gemma](summaries/2404.code_gemma.md)
+#### [BLINK: Multimodal Large Language Models Can See but Not Perceive](summaries/2404.12390.md)
+#### [Reka Core, Flash, and Edge: A Series of Powerful Multimodal Language Models](summaries/2404.12387.md)
+#### [MeshLRM: Large Reconstruction Model for High-Quality Mesh](summaries/2404.12385.md)
+#### [AniClipart: Clipart Animation with Text-to-Video Priors](summaries/2404.12347.md)
+#### [Reuse Your Rewards: Reward Model Transfer for Zero-Shot Cross-Lingual Alignment](summaries/2404.12318.md)
+#### [Toward Self-Improvement of LLMs via Imagination, Searching, and Criticizing](summaries/2404.12253.md)
+#### [Introducing v0.5 of the AI Safety Benchmark from MLCommons](summaries/2404.12241.md)
+#### [OpenBezoar: Small, Cost-Effective and Open Models Trained on Mixes of Instruction Data](summaries/2404.12195.md)
+#### [EdgeFusion: On-Device Text-to-Image Generation](summaries/2404.11925.md)
+#### [TriForce: Lossless Acceleration of Long Sequence Generation with Hierarchical Speculative Decoding](summaries/2404.11912.md)
+#### [Dynamic Typography: Bringing Words to Life](summaries/2404.11614.md)
+#### [MoA: Mixture-of-Attention for Subject-Context Disentanglement in Personalized Image Generation](summaries/2404.11565.md)
 #### [Octopus v3: Technical Report for On-device Sub-billion Multimodal AI Agent](summaries/2404.11459.md)
 #### [Social Choice for AI Alignment: Dealing with Diverse Human Feedback](summaries/2404.10271.md)
 #### [Scaling Instructable Agents Across Many Simulated Worlds](summaries/2404.10179.md)

summaries/2404.11565.md

@@ -0,0 +1,20 @@
+# MoA: Mixture-of-Attention for Subject-Context Disentanglement in Personalized Image Generation
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2404.11565.pdf](https://arxiv.org/pdf/2404.11565.pdf)
+
+**1. 서론**
+- 최근 인공지능을 이용한 시각 콘텐츠 생성 분야는 눈부신 발전을 이루었습니다. 기존의 모델들은 사용자로부터 간단한 텍스트 명령을 받아 질 높은 이미지를 생성할 수 있는 능력을 가지고 있었습니다. 그 중에서도 개인화(personalization)는 중요한 연구 분야 중 하나로 꼽히며, 사용자 맞춤형 대상을 고품질로 통합하여 개인적으로 의미 있는 결과물을 생성하는 것을 목표로 합니다.
+- 현재 개인화 기술에도 불구하고, 원본 모델의 다양성을 유지하는 데에는 한계가 있었습니다. 특히 여러 대상의 구성과 상호작용 생성에 어려움이 있었습니다.
+- 이에 본 연구는 'Mixture-of-Attention (MoA)'라는 새로운 아키텍처를 소개하며, 개인화된 attention 분기와 비개인화된 prior 분기 사이의 생성 작업을 분배함으로써 이러한 문제를 해결하고자 합니다.
+
+**2. 관련 연구**
+- 기존의 이미지 생성 모델과 개인화 생성에 대한 연구들은 고정된 이미지 합성 모델의 강력한 생성 능력을 유지하면서도 제한된 입력 이미지를 사용하여 원하는 대상을 적용하는 방식에 초점을 맞추었습니다. 'Textual Inversion' 같은 기술은 특정 대상을 인코딩하는 특수 텍스트 토큰을 학습하여 개인화를 달성합니다.
+
+**혁신적인 부분 요약**
+- MoA는 개인화된 분기와 비개인화된 분기 간의 균형을 최적화하기 위해 픽셀 단위로 작동하는 새로운 라우팅 메커니즘을 도입했습니다. 이를 통해 사용자 지정 대상을 원본 모델이 생성한 레이아웃과 컨텍스트에 최소한의 개입으로 통합합니다.
+- 해당 메커니즘은 모델의 기존 기능과 새롭게 추가된 개인화된 개입을 분리함으로써, 이전에는 달성하기 어려웠던 주제-컨텍스트 분리(혼돈) 제어 수준을 제공합니다. 이를 통해 대상 교체, 대상 변형, 스타일 전송 등과 같은 다양한 애플리케이션을 생성할 수 있습니다.
+
+### 전체 요약
+
+Mixture-of-Attention (MoA)은 텍스트 투 이미지 생성 모델의 개인화를 위한 새로운 아키텍처로, 개인화된 attention 경로와 비개인화된 prior 경로 간의 분리와 조화를 통해 개인화된 이미지 생성을 극대화합니다. 기존 모델의 다양성을 보존하면서 사용자 맞춤형 대상의 고품질 통합을 목표로 하며, 이를 위해 새로운 라우팅 메커니즘을 도입하여 개인화된 분기만을 대상 픽셀에 적용합니다. MoA는 주제-컨텍스트 분리 제어의 새로운 수준을 제공하며, 이는 모델의 핵심 기능과 개인적인 개입이 명확히 구분되는 결과물을 생성함으로써 다양한 애플리케이션 개발을 가능하게 합니다.

summaries/2404.11614.md

@@ -0,0 +1,24 @@
+# Dynamic Typography: Bringing Words to Life
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2404.11614.pdf](https://arxiv.org/pdf/2404.11614.pdf)
+
+이 논문에서는 "Dynamic Typography"라는 새로운 동적 타이포그래피 기법을 소개하고 있습니다. 이 기법은 글자를 의미에 맞게 변형시키고 사용자의 프롬프트에 따라 생동감 넘치는 움직임을 부여하는 것을 목표로 합니다. 이 연구는 벡터 그래픽을 사용하여 글자의 뚜렷하고 수정 가능한 형태를 유지하면서, 신경 변위 필드(neural displacement fields)를 통해 글자의 기본 형태를 설정하고 프레임별로 움직임을 적용합니다. 이 과정에서 텍스트의 가독성을 유지하기 위한 여러 기술이 사용되었습니다.
+
+1. **서론(Introduction)**
+   - 동적 타이포그래피는 텍스트에 생동감을 부여하고, 감정이나 의미를 강조하여 더욱 몰입감 있는 경험을 제공합니다. 기존의 텍스트 애니메이션 방법들은 전문 지식을 필요로 하며 접근성이 낮은 반면, 제안된 기법은 프로세스를 자동화하여 더 많은 사용자가 쉽게 접근할 수 있게 합니다.
+
+2. **관련 연구(Related Work)**
+   - 정적 텍스트 스타일리제이션(Static Text Stylization)과 동적 텍스트 애니메이션(Dynamic Text Animation)에 대한 기존 연구를 리뷰하고, 이미지-비디오 생성(Text and Image-to-Video Generation)과 관련된 최근의 발전을 소개합니다.
+
+3. **예비 연구(Preliminary)**
+   - 벡터 그래픽과 폰트의 사용을 설명하며, 스코어 증류 샘플링(Score Distillation Sampling, SDS) 기법을 도입하여 텍스트 기반 생성에서 미리 학습된 확산 모델의 지식을 활용하는 방법을 설명합니다.
+
+4. **방법(Method)**
+   - 기본 필드(Base Field)와 동작 필드(Motion Field)를 사용하여 입력된 글자를 애니메이션 프레임으로 변환하는 과정을 설명합니다. 또한, 글자의 가독성을 유지하기 위한 가독성 정규화(Legibility Regularization)와 메쉬 기반 구조 보존 정규화(Mesh-based Structure Preservation Regularization), 주파수 기반 인코딩 및 어닐링(Frequency-based Encoding and Annealing)에 대해 설명합니다.
+
+5. **실험(Experiments)**
+   - 제안된 방법을 기존의 다양한 접근법과 비교하고, 제거 연구(Ablation Study)를 통해 각 구성 요소의 효과를 분석합니다. 또한, 다양한 텍스트-비디오 모델에서의 일반화 가능성(Generalizability)을 시험합니다.
+
+6. **결론(Conclusion)**
+   - 동적 타이포그래피가 사용자의 프롬프트에 따라 글자를 의미 있게 애니메이션화할 수 있는 가능성을 열었으며, 비디오 생성 모델의 발전과 함께 향후 연구 방향을 제시합니다.

summaries/2404.11912.md

@@ -0,0 +1,24 @@
+# TriForce: Lossless Acceleration of Long Sequence Generation with Hierarchical Speculative Decoding
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2404.11912.pdf](https://arxiv.org/pdf/2404.11912.pdf)
+
+이 문서는 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML)에 관한 연구논문으로, LLMs(대규모 언어 모델)의 효율적인 긴 시퀀스 생성 지원을 위한 새로운 시스템인 'TriForce'를 소개하고 있습니다. 본 연구의 핵심 인사이트와 기술에 관해 요약하겠습니다.
+
+### 1. TriForce의 주요 기여 및 혁신
+- **TriForce 시스템 도입**: KV(key-value) 캐시의 부담을 효율적으로 줄이는 계층적 추측 해석 기술을 적용하여, 긴 시퀀스 생성을 위한 체계적인 접근방식을 제공합니다.
+- **속도 및 확장성 향상**: Llama2-7B-128K 모델에서 A100 GPU상에서 최대 2.31배, RTX 4090 GPU에서 4.86배의 속도 향상을 달성함으로써, 긴 문맥 처리에 대한 확장성을 입증했습니다.
+- **계층적 추측 및 인출 기반 초안 모델** : 원본 모델 가중치와 동적인 희소 KV 캐시를 이용하여, 초안 모델을 더 작은 모델로 추측하여 초안 작성의 지연 시간을 줄입니다. 이는 메모리 병목 현상을 효과적으로 해결하며 긴 시퀀스 생성의 효율성을 높입니다.
+
+### 2. 섹션별 주요 내용 요약
+
+#### 1) 서론
+- **문제 인식**: LLMs의 자동 회귀적 특성으로 인해, 생성할 때마다 전체 KV 캐시를 로드해야 하며, 이는 계산 코어의 활용도 저하 및 높은 지연 시간을 초래합니다.
+- **기여 도입**: TriForce는 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 압축 방법과 병행하여 그 장애물을 극복하는 새로운 접근방식을 소개합니다.
+
+#### 2) TriForce 시스템 설계
+- **계층적 추측 접근방식**: 모델 가중치와 KV 캐시의 두 가지 메모리 병목 현상을 해결하기 위해 계층적 추측을 적용합니다.
+- **선택적 KV 캐시 사용**: 전체 캐시를 유지하면서 필요한 KV 쌍만 선택적으로 사용하여 처리 효율성을 극대화합니다.
+
+### 3. 전반적인 요약
+TriForce는 긴 시퀀스 생성을 위한 대규모 언어 모델(Large Language Models)의 효율적인 실행을 지원하는 혁신적인 시스템입니다. 이는 KV 캐시의 크기와 관련된 메모리 병목 현상을 줄이는 데 중점을 두고, 계층적 추측과 인출 기반 초안 모델을 통해 성능 저하 없이 속도와 확장성을 크게 향상시킵니다. 이 연구는 AI 및 머신러닝 분야에서 긴 문맥 생성의 효율성과 실용성을 개선하는 데 중요한 기여를 합니다.

summaries/2404.11925.md

@@ -0,0 +1,18 @@
+# EdgeFusion: On-Device Text-to-Image Generation
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2404.11925.pdf](https://arxiv.org/pdf/2404.11925.pdf)
+
+이 문서를 기반으로 하는 분석에 따르면, 제공된 논문은 "EdgeFusion: On-Device Text-to-Image Generation"에 관해 다루고 있습니다. 나는 먼저 요약된 내용을 전달하고, 그 후 종합 요약을 제공하겠습니다.
+
+1. **요약**
+
+- **Abstract와 Introduction**: 이 논문은 텍스트로부터 이미지를 생성하는 과정에서 겪는 높은 계산 부담을 해결하기 위한 연구입니다. 기존 접근법에서 벗어나, 더 적은 리소스를 요구하며 고품질의 이미지 텍스트 쌍을 사용하여, 라텐트 일관성 모델(LCM)에 적합한 고급 디스틸레이션 과정을 설계하여 2단계만에 사실적이고 텍스트와 일치하는 이미지를 생성할 수 있는 방법을 개발했습니다. 이 연구는 자원 제한적인 에지 디바이스에서 1초 미만의 지연 시간으로 사진과 같은 이미지를 생성하는 것을 목표로 합니다.
+
+- **1절 Introduction**: 안정화 확산(Stable Diffusion, SD) 모델은 텍스트로부터 고품질의 이미지를 생성할 수 있는 강력한 도구로, 창의적 예술에서 실용적인 솔루션에 이르기까지 다양한 분야에 응용할 수 있습니다. 그러나, 큰 계산 및 메모리 요구사항으로 인해 자원이 제한된 디바이스에 배포하기 어렵습니다. 이를 해결하기 위해, 몇 단계 생성, AI 생성 데이터, 아키텍처 축소 등의 방법에 중점을 둔 연구가 진행되고 있습니다.
+
+- **2절 Proposed approach**: 이 섹션에서는 LCM의 고급 디스틸레이션을 통한 생성 속도 가속화와 향상된 데이터 품질을 이용한 훈련 방법을 제시합니다. BK-SDM-Tiny라는 최적화된 모델 구조를 통해 계산 병목 현상을 해결하고, 실제 비전 V5.1과 같은 고급 교사 모델을 사용하여 성능을 향상시킵니다.
+
+**2. 종합 요약**
+
+이 논문에서 제시된 "EdgeFusion"은 기존의 안정화 확산 모델을 발전시키는 새로운 접근법입니다. 자원이 제한된 에지 디바이스 환경에서도 1초 미만으로 사실감 있는 텍스트 기반 이미지를 생성할 수 있게 최적화된 과정을 제안하고 있습니다. 새롭게 제시된 고급 디스틸레이션 과정과 고품질 데이터의 활용은 이 모델이 기존 모델들과 비교해 우월한 성능을 나타낼 수 있게 합니다. 이 연구는 AI 및 머신러닝 분야에서의 응용 가능성을 확장하며, 특히 이미지 생성과 관련된 태스크에서의 실용적인 진보를 제시합니다.

summaries/2404.12195.md

@@ -0,0 +1,39 @@
+# OpenBezoar: Small, Cost-Effective and Open Models Trained on Mixes of Instruction Data
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2404.12195.pdf](https://arxiv.org/pdf/2404.12195.pdf)
+
+이 문서는 AI와 기계 학습에 관한 논문으로 보이며, 섹션별로 주요 내용을 요약하여 제공하겠습니다. 이 내용은 주로 기술적 개념을 설명하고 있으며, 이를 가능한 한 쉽게 설명하려 노력하겠습니다.
+
+**1. 서론(Introduction):**
+이 논문의 서론부는 일반적인 AI 및 기계 학습 기술의 발전과 그 중요성에 대해 간단히 소개하고 있습니다. 특히 최근의 연구 진행 상황과 이 분야에서의 주요 도전 과제들을 언급하며 논문의 도입부를 매끄럽게 전개합니다.
+
+**2. 사전 정보(Preliminaries):**
+사전 정보 섹션에서는 연구에 사용된 기본 개념과 기술적 배경에 대해 설명합니다. 여기서는 특정 알고리즘 및 방법론이 어떻게 구현되었는지, 그리고 이 연구에서 중점을 두고 있는 기술적 문제들에 대한 개요를 제공합니다.
+
+**3. 데이터셋 생성(Dataset Creation):**
+이 섹션에서는 연구를 진행하기 위해 사용된 데이터셋의 생성 과정에 대해 설명합니다. 연구 팀이 어떻게 다양한 소스로부터 데이터를 수집, 정제, 그리고 준비했는지에 대한 세부적인 방법론이 다루어집니다.
+
+**4. LaMini:**
+LaMini는 이 논문에서 소개하는 새로운 기계 학습 모델 중 하나입니다. 이 모델의 구조와 특징, 그리고 어떻게 기존의 문제점들을 해결하려는 시도가 이루어졌는지에 대해 설명합니다.
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+**5. Evol-Instruct pipeline:**
+Evol-Instruct pipeline은 데이터 처리 및 모델 훈련 과정에서 사용된 새로운 접근 방식을 소개합니다. 이 파이프라인이 어떻게 효율성과 정확도를 동시에 개선하려는 시도인지에 대한 설명이 포함됩니다.
+
+**6. ORCA:**
+ORCA 섹션에서는 또 다른 특정 알고리즘에 대해 소개합니다. 이 기술이 기계 학습에서 어떤 새로운 방법론을 제시하는지, 그리고 이것이 가지는 의미와 잠재적인 영향에 대해 설명합니다.
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+**7. Human Preferences Alignment:**
+이 섹션에서는 인간의 선호도와 관련된 데이터를 기계 학습 모델 학습에 어떻게 통합하는지에 대해 논합니다. 이는 모델이 인간의 판단과 유사한 결정을 내리도록 하는 중요한 과정입니다.
+
+**8. 결론(Conclusion):**
+논문의 결론 부분에서는 연구 결과의 요약과 함께, 아직 해결되지 않은 문제점 및 향후 연구 방향에 대한 제안이 포함됩니다.
+
+**9. 부록(Appendices):**
+부록에서는 연구 과정에서 사용된 프롬프트, 손실 차트, 그리고 기타 중요한 세부 사항들을 제공하여, 연구에 대한 이해를 돕습니다.
+
+위 내용을 토대로 한 전체 요약:
+
+이 논문은 AI와 기계 학습 분야에서의 주요 도전 과제들을 해결하기 위한 새롭게 제안된 기술과 방법론들에 대해 다룹니다. 고급 데이터셋 생성 방법론에서부터 새로운 모델 구조와 학습 파이프라인의 소개, 그리고 인간의 선호도를 반영하는 모델 학습에 이르기까지, 다양한 분야에서의 혁신적인 접근 방식이 제시되고 있습니다. 그리고 이러한 기술적 진보들이 어떻게 더욱 정교하고 효율적인 AI 시스템을 구현할 수 있는지에 대한 논의가 포함되어 있습니다. 
+
+각 섹션의 요약을 통해 이해도를 높이고, 복잡한 기술적 내용을 한국어로 친절하게 설명하는 것을 목표로 합니다.

summaries/2404.12241.md

@@ -0,0 +1,5 @@
+# Introducing v0.5 of the AI Safety Benchmark from MLCommons
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2404.12241.pdf](https://arxiv.org/pdf/2404.12241.pdf)
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