#Heterogeneous Data

4개의 포스트

[논문리뷰] InternW0-Δ: A World Action Model Bridging Predictive Dynamics and Actions with 20K+ Hours of Open Data

범용적인 로봇 조작을 위한 World Action Models (WAMs)는 시각적 Dynamics와 로봇 Actions을 Jointly Modeling하는 유망한 접근 방식을 제공합니다.

#Review #World Action Models #Robot Manipulation #Predictive Dynamics #Causal Imprint #Mixture-of-Transformers #4D-aware Distillation #Heterogeneous Data

2026년 9월 27일

[논문리뷰] WildGraphBench: Benchmarking GraphRAG with Wild-Source Corpora

기존 GraphRAG 벤치마크들이 짧고 정제된 문단에 의존하여 실제와 같은 긴 컨텍스트 및 대규모 이질적 문서 환경에서의 성능 평가에 미흡하다는 문제점을 해결하고자 합니다.

#Review #GraphRAG #Benchmarking #Retrieval-Augmented Generation #Wild-Source Corpora #Multi-document Aggregation #Heterogeneous Data #Wikipedia #Long-Context Reasoning

2026년 2월 2일

[논문리뷰] Routing the Lottery: Adaptive Subnetworks for Heterogeneous Data

본 논문은 Lottery Ticket Hypothesis (LTH) 가 하나의 보편적인 'winning ticket'을 가정하여 실제 데이터의 내재된 이질성을 간과하는 한계를 해결하고자 합니다.

#Review #Pruning #Lottery Ticket Hypothesis #Adaptive Subnetworks #Heterogeneous Data #Model Efficiency #Conditional Computation #Subnetwork Collapse

2026년 2월 1일

[논문리뷰] MetricAnything: Scaling Metric Depth Pretraining with Noisy Heterogeneous Sources

이 논문은 이질적인 센서 노이즈, 카메라 의존적 편향, 그리고 노이즈가 많은 교차 소스 3D 데이터의 모호성으로 인해 확장이 어려웠던 Metric Depth Estimation 의 문제를 해결하고자 합니다.

#Review #Metric Depth Estimation #Pretraining #Foundation Models #Sparse Prompts #Heterogeneous Data #Zero-Shot Learning #Multi-modal Learning

2026년 1월 29일