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README.md

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 ## 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)
+#### [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)
 #### [Taming Latent Diffusion Model for Neural Radiance Field Inpainting](summaries/2404.09995.md)
 #### [HQ-Edit: A High-Quality Dataset for Instruction-based Image Editing](summaries/2404.09990.md)
 #### [CTRL-Adapter: An Efficient and Versatile Framework for Adapting Diverse Controls to Any Diffusion Model](summaries/2404.09967.md)

summaries/2404.10179.md

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+# Scaling Instructable Agents Across Many Simulated Worlds
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2404.10179.pdf](https://arxiv.org/pdf/2404.10179.pdf)
+
+종합적인 요약:
+이 논문은 향후 일반 인공 지능(AI)을 위한 핵심 과제인 3차원(3D) 환경에서의 언어적 명령 수행을 가능하게 하는 인공지능 시스템 개발에 중점을 둔 연구입니다. 연구팀은 다양한 가상의 3D 환경에서 자유 형식의 언어 지시를 따를 수 있는 에이전트를 훈련시키는 SIMA(Scalable Instructable Multiworld Agent) 프로젝트를 소개합니다. 이 프로젝트는 게임 환경과 연구 환경 모두에서 에이전트의 행동을 평가하며, 기존의 연구와는 달리 상업적 비디오 게임에도 초점을 맞추어 보다 넓은 범위의 상호작용과 도전을 제공합니다.
+
+주요 내용 요약:
+1. 도입부: 언어 모델과 같은 현대 AI의 발전에도 불구하고, 이러한 모델들이 실제 세계에서 행동하고 인식하는 능력은 여전히 제한적입니다. SIMA 프로젝트는 이러한 격차를 해소하고자 다양한 가상 환경에서 언어 지시를 구현하여 3D 환경에서의 인지와 행동을 연결하는 것을 목표로 합니다.
+
+2. 관련 작업: 비디오 게임은 AI 연구의 플랫폼으로서 오랫동안 사용되어 왔으며, 특히 3D 비디오 게임은 풍부한 상호 작용과 시각적 다양성을 제공합니다. SIMA는 이러한 환경에서 언어 지시에 따라 행동할 수 있는 에이전트의 훈련에 초점을 맞춥니다.
+
+3. 접근 방식: SIMA는 다양한 상업용 비디오 게임과 연구 환경에서 테스트되며, 특히 인간과 유사한 인터페이스(키보드와 마우스 조작)를 사용하여 학습합니다. 이는 에이전트가 새로운 환경에서도 지시를 따를 수 있게 하는 일반화된 접근 방식을 가능하게 합니다.
+
+4. 초기 결과: 다양한 환경에서의 에이전트의 성능을 평가하였으며, 특히 상업용 게임에서의 행동 평가가 포함되었습니다. 이러한 평가는 에이전트가 언어 지시를 이해하고 수행할 수 있는 능력을 측정합니다.
+
+5. 향후 계획: 연구팀은 SIMA 프로젝트를 통해 더 많은 환경과 데이터 세트로 확장하고, 에이전트의 견고성과 제어 능력을 향상시킬 계획입니다. 이를 통해 언어와 인지 및 행동 사이의 연결을 더욱 깊이 이해하고자 합니다.
+
+이 연구는 풍부하고 다양한 3D 환경에서 인공지능이 언어 지시에 따라 행동할 수 있도록 하는 방법론을 개발함으로써, 일반 인공지능을 향한 중요한 발전을 목표로 합니다.

summaries/2404.11459.md

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+# Octopus v3: Technical Report for On-device Sub-billion Multimodal AI Agent
+## TL;DR
+## Summary
+- [https://arxiv.org/pdf/2404.11459.pdf](https://arxiv.org/pdf/2404.11459.pdf)
+
+### 1. 문서의 각 섹션 요약 및 한국어 번역
+
+**1.1 서론**
+이 연구는 멀티모달 인공지능 에이전트의 개발을 다루고 있으며, 자연어, 시각 자료 및 오디오 입력을 포함한 다양한 유형의 데이터를 처리하고 학습할 수 있는 능력을 갖춘 모델의 필요성을 강조합니다. 이 연구의 주요 목표는 에지 장치에서 효율적으로 작동할 수 있는 소형 모델을 개발하는 것입니다.
+
+**1.2 관련 작업**
+이 섹션에서는 멀티모달 모델의 발전과 이전 연구들을 검토합니다. 특히, 다양한 모달리티를 통합하여 성능을 향상시키는 다양한 접근 방식과 기존 모델들에 대해 설명합니다.
+
+**1.3 방법론**
+Octopus v3 모델을 개발하기 위한 기술과 접근 방식을 소개합니다. 이미지 정보의 인코딩, 기능 토큰의 사용 및 다단계 훈련 접근 방식이 포함됩니다.
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+**1.4 모델 평가**
+이 섹션에서는 Octopus v3 모델의 성능을 GPT-4V 및 기타 모델과 비교하여 평가합니다. 특히, 스마트폰 API를 사용한 시연을 통해 모델의 유효성을 증명합니다.
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+**1.5 사회적 영향**
+Octopus v2의 기능을 확장하여 시각적 및 텍스트 데이터를 동시에 처리할 수 있게 되었고, 이는 건강 관리 및 자동차 산업 등 다양한 분야에 응용될 수 있는 가능성을 열어줍니다.
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+**1.6 향후 연구**
+추가적인 데이터 모달리티(예: 오디오 및 비디오)를 통합할 수 있는 훈련 프레임워크를 개발하는 것을 목표로 합니다. 또한, 비전 입력으로 인해 발생할 수 있는 지연 시간을 최적화하는 것이 필요함을 언급합니다.
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+### 2. 전체 요약
+이 연구는 다양한 유형의 데이터를 통합하여 처리할 수 있는 멀티모달 AI 에이전트의 개발에 초점을 맞추고 있습니다. 특히 에지 장치에서 효율적으로 작동할 수 있도록 모델을 최적화하는 것이 핵심입니다. 연구에서는 이미지 인코딩, 기능 토큰 사용, 다단계 훈련 방법 등을 통해 AI의 멀티모달 능력을 강화하고자 합니다. 또한, 이 모델이 사회적으로 큰 영향을 미칠 수 있으며, 특히 건강 관리 및 자동차와 같은 분야에서의 응용 가능성이 높다고 평가하고 있습니다. 향후 연구 방향으로는 다양한 데이터 모달리티를 추가로 통합하는 방법론의 개발을 목표로 하고 있습니다.