[논문리뷰] MAEB: Massive Audio Embedding Benchmark오디오 임베딩 모델의 평가 프로토콜이 파편화되어 모델 비교 및 의미 있는 진척도 추적에 어려움이 있는 문제를 해결하고자 합니다. 이를 위해 광범위하고 통일된 평가 프레임워크 인 MAEB(Massive Audio Embedding Benchmark) 를 구축하여 범용 오디오 임베딩 모델 개발을 촉진하는 것을 목표로 합니다.#Review#Audio Embedding#Benchmark#Multimodal#Zero-shot Classification#Clustering#Representation Learning#MTEB Ecosystem#Cross-modal Audio-Text#Multilingual Audio2026년 2월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Find the Leak, Fix the Split: Cluster-Based Method to Prevent Leakage in Video-Derived Datasets본 논문은 비디오 기반 데이터셋에서 발생하는 정보 누출(information leakage) 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Data Leakage#Video Datasets#Clustering#Frame Selection#Deep Learning#Object Detection#Dataset Partitioning#Dimensionality Reduction2025년 11월 30일댓글 수 로딩 중