[논문리뷰] Training Large Language Models to Predict Clinical Events본 연구는 임상 데이터 내의 풍부한 시계열적 신호를 활용하여 미래의 환자 상태를 효과적으로 예측하는 데 초점을 맞춘다. 기존의 임상 예측 모델들은 주로 구조화된 데이터나 정형화된 코드에 의존하며, 풍부한 임상적 통찰이 담긴 비정형 임상 노트(free-text notes)를 효과적으로 활용하지 못하는 한계가 있다 .#Review#Large Language Models#Clinical Prediction#Foresight Learning#EHR#LoRA#Temporal Modeling#Probabilistic Forecasting2026년 5월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DC-VideoGen: Efficient Video Generation with Deep Compression Video Autoencoder본 논문은 기존 비디오 확산 모델의 높은 훈련 및 추론 비용 문제를 해결하여, 고해상도 및 장시간 비디오 생성의 효율성을 대폭 향상시키는 것을 목표로 합니다. 특히, 사전 훈련된 모델의 품질을 유지하면서 깊은 압축 잠재 공간 으로 효율적으로 전환하는 프레임워크를 개발하는 데 중점을 둡니다.#Review#Video Generation#Diffusion Models#Video Autoencoder#Deep Compression#Model Acceleration#Fine-tuning#Latent Space#Temporal Modeling2025년 10월 1일댓글 수 로딩 중