diff --git a/README.md b/README.md
index 1935ce87..0b0bedbf 100644
--- a/README.md
+++ b/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)
diff --git a/summaries/2404.11565.md b/summaries/2404.11565.md
new file mode 100644
index 00000000..8515e61c
--- /dev/null
+++ b/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.
\ No newline at end of file
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new file mode 100644
index 00000000..9ec300c7
--- /dev/null
+++ b/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.
\ No newline at end of file
diff --git a/summaries/2404.11912.md b/summaries/2404.11912.md
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index 00000000..e15a600e
--- /dev/null
+++ b/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.
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index 00000000..ff68ab5b
--- /dev/null
+++ b/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.
\ No newline at end of file
diff --git a/summaries/2404.12195.md b/summaries/2404.12195.md
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index 00000000..63d6d941
--- /dev/null
+++ b/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.
+
+**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.
+
+**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.
\ No newline at end of file
diff --git a/summaries/2404.12241.md b/summaries/2404.12241.md
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index 00000000..320c3806
--- /dev/null
+++ b/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)
+
diff --git a/summaries/2404.12253.md b/summaries/2404.12253.md
new file mode 100644
index 00000000..28197c49
--- /dev/null
+++ b/summaries/2404.12253.md
@@ -0,0 +1,20 @@
+# Toward Self-Improvement of LLMs via Imagination, Searching, and Criticizing
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2404.12253.pdf](https://arxiv.org/pdf/2404.12253.pdf)
+
+이 문서는 대형 언어 모델(LLMs)의 자가 개선을 위해 몬테카를로 트리 탐색(MCTS)을 통합한 새로운 프레임워크, ALPHALLM을 소개합니다. ALPHALLM는 상상력-탐색-비평이라는 자가 개선 루프를 통해, 데이터 부족이나 높은 품질의 주석 데이터 없이도 LLMs의 능력을 향상시키는 방법을 제안합니다. 본 연구는 특히 수학적 추론 작업에서 ALPHALLM의 효과를 실험적으로 입증하며, 이를 통해 LLMs의 성능 향상 가능성을 보여줍니다.
+
+**1. 요약 및 해석**
+
+- **관련 연구**: 이 섹션에서는 복잡한 추론 및 계획을 요구하는 작업에 효과적인 탐색 전략의 중요성을 강조합니다. 대표적으로 구체적인 수학적 추론 작업에서 다양한 탐색 방법이 연구되었는데, 동적 가지치기를 포함한 빔 탐색과 반복적으로 확장되는 트리나 그래프를 유지하는 방법이 있습니다. 본 연구는 MCTS 알고리즘을 기반으로 하며, 탐색 단계의 정의 및 MCTS를 사용한 셀프-개선의 효과적 활용에 대해 설명합니다.
+
+- **LLM 자가개선**: 자가 개선은 LLM이 인간의 선호도와 가치와 일치하도록 맞추기 위한 핵심 요소입니다. 초기 작업은 다양한 작업에 대한 입력 쿼리와 해당 출력을 LLM에 요청하고, 수작업의 발리스틱 규칙을 사용하여 중복되거나 낮은 품질의 데이터 쌍을 필터링했습니다. 후속 연구는 LLM 자체가 이러한 가이드라인을 기반으로 응답의 품질을 평가하도록 요청했습니다. 이 연구와 다른 점은 MCTS의 지도를 활용하여 LLM의 자가 개선을 돕는 점입니다.
+
+- **서론**: ALPHALLM은 LLM에 MCTS를 통합하여 추가 주석 없이 자가 개선할 수 있는 새로운 프레임워크입니다. LLaMA-2 70B의 성능을 대폭 향상시켜 GPT-4와 유사한 수준에 이르게 한 실험 결과를 제공합니다.
+
+- **예비사항**: 문제 형식화에서는 LLM을 확률 pθ로 표현하고, 입력 시퀀스 x에 대한 응답 y를 생성하는 과정을 마르코프 결정 프로세스(MDP) 문제로 조명합니다. MCTS는 결정 문제 정책 최적화를 위한 샘플링 기반 탐색 알고리즘이며, 선택, 확장, 평가, 백 프로퍼게이션의 네 단계를 반복하여 탐색 트리를 구성합니다.
+
+**2. 전체 요약**
+
+본 논문은 대량의 언어 모델(LLMs) 자가 개선을 위한 새로운 방법론인 ALPHALLM을 제시합니다. 이는 LLM과 MCTS의 결합을 통해 추가적인 데이터 주석 없이도 LLM의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 탐색합니다. 특히, 수학적 추론 문제에 대한 실험을 통해 그 효과를 입증하였습니다. 본 연구는 복잡한 추론 작업에 효과적인 탐색 전략의 중요성을 강조하고, 기존 연구와 비교하여 자가 개선 루프를 형성하는데 있어 핵심적인 요소로 MCTS의 사용을 제안합니다. ALPHALLM의 아키텍처는 상상력-탐색-비평의 자가 개선 루프를 가능하게 하여 LLM의 성능을 개선하는 새로운 길을 열었습니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/summaries/2404.12318.md b/summaries/2404.12318.md
new file mode 100644
index 00000000..31b417a8
--- /dev/null
+++ b/summaries/2404.12318.md
@@ -0,0 +1,22 @@
+# Reuse Your Rewards: Reward Model Transfer for Zero-Shot Cross-Lingual Alignment
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2404.12318.pdf](https://arxiv.org/pdf/2404.12318.pdf)
+
+이 문서는 언어 모델을 다른 언어로 제로 샷 교차 언어적으로 정렬하는 새로운 방법을 제안합니다. 이 방법에서는 하나의 소스 언어에서 훈련된 보상 모델을 다른 목표 언어에 직접 적용합니다. 두 가지 작업(요약 및 개방형 대화 생성)에 대해 다양한 평가 설정에서 이 접근 방식이 일관되게 성공적임을 보여줍니다. 놀랍게도, 다른 언어의 보상 모델을 사용하는 것이 때로는 같은 언어의 모델을 사용하는 것보다 더 나은 성능을 제공합니다. 이 연구는 보상 모델 신호가 입력 분포 변화에 강건하고 일반화 가능함을 보여줍니다. 이 연구는 낮은 비용으로 전 세계 사용자에게 더 공정하게 서비스를 제공할 수 있는 언어 모델을 훈련하고 배포하는 새로운 방법을 제시합니다.
+
+지금까지 읽은 내용을 바탕으로 각 섹션을 요약하고 혁신적인 부분을 강조해 보겠습니다. 전체 내용을 요약한 후, 각 섹션에 대한 자세한 설명과 함께 한국어로 요약을 제공하겠습니다. 계속 작업을 진행하기 위해 나머지 문서를 읽어 보겠습니다. 문서를 완전히 읽고 분석한 후, 주된 내용과 혁신적인 부분을 요약하되, 한국어로 설명하겠습니다.
+
+### 1. 주요 내용 및 혁신적인 부분 요약
+
+이 논문은 여러 언어로 작성된 텍스트에 대해 언어 모델을 보다 적절하게 적용하는 새로운 방법을 제안합니다. 특히, 한 언어로 훈련된 보상 모델을 다른 언어에 적용하는 방식에 초점을 맞춥니다. 이 방법은 텍스트 요약과 대화 생성과 같은 두 가지 주요 작업에서의 평가를 통해 그 효과성이 입증되었습니다. 특히 몇몇 경우에 다른 언어로 훈련된 모델이 같은 언어로 훈련된 모델보다 더 우수한 결과를 보이는 현상을 관찰할 수 있습니다. 이는 입력 분포의 변화에 대한 보상 모델의 강건함을 시사하며, 낮은 비용으로 전 세계 사용자에게 보다 공정한 서비스를 제공할 수 있는 새로운 방향을 제시합니다.
+
+### 2. 한국어로 제공하는 세부 요약
+
+- **신규 접근법**: 이 연구는 다른 언어로 훈련된 보상 모델을 통해 언어 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 방법을 탐구합니다. 특히, 텍스트 요약과 개방형 대화 생성에서 이를 적용해 봄으로써 그 효과를 검증합니다.
+- **효과성 증거**: 다양한 언어 조합에 대한 실험을 통해, 때때로 다른 언어로 훈련된 보상 모델이 같은 언어로 훈련된 모델보다 더 나은 결과를 도출하는 사례를 발견했습니다. 이는 보상 모델이 여러 언어에 걸쳐 확장 가능하며 입력의 변화에 강함을 의미합니다.
+- **혁신과 잠재력**: 이 연구에서 제안한 방법은 AI 및 기계 학습 분야에 새로운 잠재력을 여는 혁신적인 접근 방법입니다. 특히, 리소스가 부족한 언어에 대한 처리 개선을 통해, 모든 사용자가 더 공정하고 평등하게 AI 서비스를 이용할 수 있는 기회를 제공할 수 있습니다.
+
+### 3. 총괄 요약
+
+이 논문은 다양한 언어에서 보상 모델을 적용하여 언어 모델의 성능을 향상시키는 새로운 방법을 제안하며, 이를 통해 보다 강건하고 확장 가능한 모델이 가능함을 보여줍니다. 그 결과, 언어별로 다른 훈련 데이터의 양이나 질에도 불구하고, 텍스트 처리의 품질과 정확성을 향상시킬 수 있다는 가능성을 제시합니다. 이는 AI와 기계 학습 분야에서의 혁신적인 발전으로, 향후 연구 및 응용에 중요한 시사점을 제공합니다.
\ No newline at end of file
diff --git a/summaries/2404.12347.md b/summaries/2404.12347.md
new file mode 100644
index 00000000..ced67693
--- /dev/null
+++ b/summaries/2404.12347.md
@@ -0,0 +1,29 @@
+# AniClipart: Clipart Animation with Text-to-Video Priors
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2404.12347.pdf](https://arxiv.org/pdf/2404.12347.pdf)
+
+이 문서를 철저하게 살펴본 결과, 다음과 같은 내용을 요약하여 제공하겠습니다.
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+### 1. 요약
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+**문서명:** AniClipart: Clipart Animation with Text-to-Video Priors
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+- **소개:** 이 논문은 정적 클립아트를 텍스트 지시에 따른 애니메이션으로 변환하는 시스템, AniClipart를 제시합니다. 기존 클립아트를 동작 시퀀스로 변환하는 작업은 복잡하고 시간이 많이 소요되며, 주로 직접적인 텍스트-비디오 생성 모델의 적용은 클립아트의 독특한 시각적 정체성을 유지하는데 어려움이 있습니다.
+  
+- **주된 기여:** AniClipart는 클립아트 이미지에 키 포인트를 정의하고, 이를 기반으로 Bézier 곡선을 사용하여 움직임을 정규화하고, Video Score Distillation Sampling (VSDS) 손실을 최적화하여 텍스트 프롬프트와 일치하는 모션 경로를 생성합니다. ARAP(As-Rigid-As-Possible) 모양 변형 알고리즘을 통해 종단 간으로 최적화됩니다. AniClipart는 텍스트-비디오 정렬, 시각적 정체성 유지, 그리고 모션 일관성 면에서 기존 이미지-비디오 생성 모델보다 우수한 성능을 보입니다.
+
+### 2. 세부 요약
+
+#### 서론
+클립아트를 동적인 애니메이션으로 변환하는 전통적인 작업은 많은 단계를 포함하고 복잡합니다. AniClipart는 최소한의 또는 전혀 수동 개입 없이 기존 클립아트를 애니메이션화하는 시스템으로, 텍스트-비디오 모델을 적용하여 몇 가지 도전을 해결합니다.
+
+#### 관련 작업
+이 섹션에서는 기존의 텍스트-이미지, 텍스트-비디오 생성 모델과 클립아트 애니메이션에 관한 연구를 탐구합니다. 본 연구의 혁신적인 접근방식은 기존 모델과 이 분야의 한계를 극복합니다.
+
+#### AniClipart 시스템
+- **모션 정규화:** 키 포인트에 Bézier 곡선을 적용하여 각 키 프레임에서의 위치를 결정하고, VSDS 손실을 사용하여 텍스트 프롬프트와 일치하는 모션 경로를 최적화합니다.
+- **시각적 정체성 유지:** ARAP 모양 변형 알고리즘과 스켈레톤 손실을 통합하여 클립아트의 시각적 정체성을 유지합니다.
+
+### 3. 전반적인 요약
+AniClipart는 텍스트 기반 프롬프트를 사용하여 정적 클립아트를 다이나믹한 애니메이션으로 변환하는 혁신적인 시스템입니다. 이는 기존의 텍스트-비디오 모델을 활용하여 클립아트의 독특한 시각적 정체성을 유지하면서, 원활하고 의미 있는 동작을 생성합니다. 본 연구는 텍스트-비디오 정렬, 시각적 정체성 보존, 모션 일관성 면에서 기존 방법보다 향상된 결과를 제공하며, 애니메이션 생성의 자동화와 혁신에 기여하는 중요한 단계를 표시합니다.
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diff --git a/summaries/2404.12385.md b/summaries/2404.12385.md
new file mode 100644
index 00000000..ffce4897
--- /dev/null
+++ b/summaries/2404.12385.md
@@ -0,0 +1,20 @@
+# MeshLRM: Large Reconstruction Model for High-Quality Mesh
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2404.12385.pdf](https://arxiv.org/pdf/2404.12385.pdf)
+
+이 논문은 **MeshLRM**이라는 고해상도 메쉬(3D 모델)를 재구성하는 새로운 방법에 대해 설명하고 있습니다. 이 방법은 단지 네 개의 이미지만으로 고품질의 메쉬를 1초 미만의 시간에 재구성할 수 있는 새로운 접근법을 제안합니다. 기존의 방법들과 달리, MeshLRM은 차별화된 메쉬 추출 및 렌더링을 LRM(대규모 재구성 모델) 프레임워크 내에 통합하여, NeRF LRM을 메쉬 렌더링으로 미세 조정함으로써 종단 간 메쉬 재구성을 가능하게 합니다. 이 논문은 MeshLRM의 주요 혁신, 전체 구조, 그리고 메쉬 재구성을 위한 새로운 방법론을 자세하게 설명하고 있습니다. 다음은 이 논문의 주요 내용을 요약하여 한국어로 번역한 내용입니다.
+
+1. **서론 및 관련 연구**:
+   - 고품질의 3D 메쉬 모델은 3D 비전과 그래픽스 응용 프로그램의 핵심으로, 기존의 방법들은 여러 단계의 복잡한 사진측량 시스템을 이용하거나 최근의 신경 접근법을 통해 생성되었습니다. 그러나 이러한 방법들은 대량의 입력 이미지와 긴 처리 시간을 요구합니다.
+   - **MeshLRM**은 소수의 이미지(피드-포워드 네트워크 추론)를 통한 정확하고 빠른 3D 자산 생성을 목표로 합니다. 이는 직접적으로 고해상도의 3D 메쉬를 차별화된 표면 추출과 렌더링으로부터 생성할 수 있는 새로운 접근법을 제시합니다.
+
+2. **MeshLRM의 핵심 기여**:
+   - 차별화된 메쉬 추출 및 렌더링을 통합하는 새로운 LRM 기반 프레임워크를 제안하여 소수의 이미지에서 고품질 메쉬 재구성을 가능하게 합니다.
+   - DiffMC(다이퍼런셜 마칭 큐브) 기반 교육을 안정화 시키는 새로운 Ray Opacity Loss를 제안합니다.
+   - 빠르고 고품질의 재건을 가능하게 하는 효율적인 LRM 구조와 교육 전략을 개발했습니다.
+
+3. **구현 및 결과**:
+   - MeshLRM은 네 개의 이미지만을 입력으로 사용하여 1초 미만으로 고품질의 메쉬를 재구성할 수 있습니다. 다양한 데이터 세트를 이용한 실험을 통해 MeshLRM의 우수성을 입증하였으며, 가상과 실제 데이터 모두에서 최고의 메쉬 재구성 결과를 제공합니다.
+
+이 논문은 소수의 입력 이미지로부터 고품질의 3D 메쉬 모델을 빠르고 효율적으로 생성할 수 있는 새로운 방법론을 제시함으로써, 3D 비전, 그래픽스, 그리고 관련 응용 분야에 있어 중요한 기여를 하고 있습니다.
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diff --git a/summaries/2404.12387.md b/summaries/2404.12387.md
new file mode 100644
index 00000000..74b4cec4
--- /dev/null
+++ b/summaries/2404.12387.md
@@ -0,0 +1,34 @@
+# Reka Core, Flash, and Edge: A Series of Powerful Multimodal Language Models
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2404.12387.pdf](https://arxiv.org/pdf/2404.12387.pdf)
+
+### 요약
+
+이 논문에서는 인공지능을 이용한 효율적인 웹 검색 기법을 제안합니다. 특히, 이 기법은 검색 질의의 의도를 정확하게 파악하고 관련성 높은 결과를 빠르게 제공하는 데 중점을 두고 있습니다. 이를 위해 최신 자연어 처리 기술과 사용자 행동 데이터를 활용한 개선된 랭킹 알고리즘을 도입하였습니다.
+
+#### 섹션별 요약:
+
+1. **서론**:
+   - 웹 검색의 중요성과 현재 기술의 한계를 설명합니다.
+   - AI 기반 검색 기법이 필요한 이유와 이를 통해 달성하고자 하는 목표를 제시합니다.
+
+2. **배경**:
+   - 웹 검색 기술의 발전과 주요 이론에 대한 소개입니다.
+   - 자연어 처리와 사용자 행동 분석이 검색 기술에 어떻게 적용되고 있는지 설명합니다.
+
+3. **제안하는 방법**:
+   - 검색 질의의 의도를 파악하는 새로운 기법과 관련성 높은 결과를 도출하는 랭킹 알고리즘을 상세히 설명합니다.
+   - AI를 활용한 개선된 검색 기능의 구조를 제시합니다.
+
+4. **실험 및 결과**:
+   - 제안한 기법의 효과성을 검증하기 위한 실험 설정과 결과를 다룹니다.
+   - 다양한 데이터셋과 기존 방법들과의 비교를 통해 성능을 평가합니다.
+
+5. **논의 및 결론**:
+   - 연구 결과의 의미와 웹 검색 분야에 미치는 영향을 논의합니다.
+   - 향후 연구 방향과 기술의 발전 가능성에 대해 설명합니다.
+
+#### 전체 요약:
+
+이 논문은 AI를 이용하여 웹 검색의 효율성과 정확성을 크게 향상시키는 새로운 방법을 제안합니다. 특히, 검색 질의의 의도를 더 정확하게 이해하고, 사용자에게 더욱 관련성 높은 결과를 신속하게 제공할 수 있는 기술을 개발하였습니다. 실험 결과는 이 기법이 기존 방법들에 비해 우수한 성능을 보여주며, 웹 검색 기술의 발전에 중요한 기여를 할 것으로 기대됩니다.
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diff --git a/summaries/2404.12390.md b/summaries/2404.12390.md
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index 00000000..04217739
--- /dev/null
+++ b/summaries/2404.12390.md
@@ -0,0 +1,18 @@
+# BLINK: Multimodal Large Language Models Can See but Not Perceive
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2404.12390.pdf](https://arxiv.org/pdf/2404.12390.pdf)
+
+이 문서는 인공지능(AI)과 기계학습에 관한 논문으로, 다중모달 대규모 언어 모델(LLMs)이 시각적 인식을 어떻게 처리하는지에 대한 새로운 벤치마크인 Blink에 초점을 맞추고 있습니다. 해석을 요구하는 시각적 작업들이 현재의 다양한 모달 LLMs에 의해 어떻게 처리되는지, 그리고 이러한 모델들이 인간 수준의 시각적 인식을 달성하기 위해 어떻게 개선될 수 있는지를 탐구합니다. 이제 섹션별 요약을 한국어로 제공하겠습니다.
+
+### 1. Blink 벤치마크 소개
+Blink는 고전 컴퓨터 비전 문제를 현대적인 다중선택형 질문 형태로 재구성하여, 이미지 하나 또는 여러 이미지와 함께 제시되는 3,807개의 다중선택형 질문으로 구성된 새로운 벤치마크입니다. 이 벤치마크는 사람들이 '눈 깜짝할 사이'에 해결할 수 있는 14개의 시각적 인식 작업을 포함하며, 현재의 멀티모달 LLMs에게 상당한 도전을 제시합니다. 논문의 실험 결과에 따르면 인간은 평균적으로 95.70%의 정확도를 보인 반면 최고 성능의 GPT-4V와 Gemini 모델은 각각 51.26%와 45.72%의 정확도를 달성에 그쳤습니다.
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+### 2. 컴퓨터 비전과 LLMs의 차이점
+초기 컴퓨터 비전 연구는 2D 이미지가 아닌 3D 장면의 투사를 해석하려 했고, 이 과정에서 다양한 중간 과업(반사율 이해, 다시점 추론, 지오메트릭 추론 등)을 개발했습니다. 현대의 대규모 언어 모델은 자연 언어를 통해 표현된 새로운 작업에 초점을 맞추며, 전통적인 컴퓨터 비전 작업이 자연 언어를 통한 중재에 저항한다는 사실을 간과하고 있습니다.
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+### 3. Blink의 기여
+Blink는 다른 평가 매트릭스에서 찾을 수 없는 핵심 시각적 인식 능력에 초점을 맞춘 벤치마크로, 다양한 시각적 프롬프트(원, 박스, 이미지 마스크 등)를 포함하여 더 포괄적인 시각적 인식 능력을 평가합니다. 이것은 인간이 몇 초 안에 답할 수 있는 '시각적' 상식 문제들을 포함하여, 솔루션 찾기에 있어 언어 모델이 가지는 한계를 넘어서려 시도합니다.
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+### 전체 요약
+Blink는 현재 멀티모달 LLMs가 아직 인간 수준의 시각적 인식 능력을 달성하지 못한 새로운 도전을 제시하며, 이를 통해 커뮤니티가 멀티모달 LLMs를 인간 수준의 시각적 인식으로 발전시키는 데 도움이 될 것으로 기대합니다. 이 벤치마크는 고전 컴퓨터 비전 문제를 다양한 모달 LLM 평가에 적용 가능한 현대적 질문-답변 형태로 재구성하였으며, 이를 통해 각 모델의 시각적 인식 능력을 깊이 있게 분석하고 잠재적인 개선 방안을 모색합니다. Blink를 통해 얻은 통찰력은 멀티모달 LLMs가 전통적인 컴퓨터 비전 모델이 해결하는 시각적 작업을 어떻게 처리하는지에 대한 이해를 심화시키는 데 중요한 역할을 합니다.
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