원래 Transformer의 구조를 최대한 가져온다. 이미지를 작은 패치들로 나누고 이 패치들에 대해 선형적인 임베딩 시퀀스를 Transformer 입력값으로 제공한다. patches를 일종의 tokens로 바라보는 것.

정지 프레임의 외형 정보를 학습하는 공간 스트림과 다중 프레임 optical flow의 움직임 정보를 학습하는 시간 스트림을 분리한 뒤, 두 예측을 후기 융합하여 비디오 행동을 인식하는 Two-Stream ConvNet을 제안한다.

Vision-Language-Action Models 논문을 읽으며, VLA가 왜 등장했고, 기존 Vision-Language Model과 무엇이 다른거

딥러닝 역사에서 전환점으로 평가받는 AlexNet 논문을 읽으며,이 모델이 왜 “작동했는가”를 정리하기 위해 작성

이 글은 동일한 입력에서도 출력이 달라지는 LLM의 비결정성이 기존 accuracy 중심 평가로는 충분히 설명되지 않는 문제를 다룬다. 논문을 바탕으로 출력 일관성을 측정하는 TAR@N 지표를 소개한다.

GitHub과 itch.io가 주최하는 게임잼 Game Off 2025를 소개하며, 테마 ‘WAVES’의 다양한 해석과 게임 아이디어, 개발 엔진 선택의 자유, GitHub 협업 경험의 의미를 다룬 글입니다.

동물 행동학의 전통적 분석에서 딥러닝 기반 자동 분석으로의 전환을 다룬다. Pose Estimation, Object Tracking, Behaviour Classification을 통해 행동을 정량화하고, 예측·설명 가능한 AI로 확장되는 흐름을 탐구한다.

세션 기반 추천 시스템(SBRs)의 한계인 데이터 품질 저하와 학습 비효율 문제를 해결하기 위해, 논문은 카테고리 기반 데이터 필터링 기법을 제안한다.

AI Agent와 Agentic AI의 개념적 차이를 중심으로, 각 개념의 구조·특징·한계점을 논문 기반으로 정리하고, 기술적·조직적 관점에서 Agentic AI의 확장 가능성을 탐구한 글

Section 2: ML Perspective: 커널 함수를 활용해 특징 상호작용 공간을 무한 차원으로 확장하고, RBF 커널 기반 InfiNet 구조로 효율적 학습을 구현하는 글

Section 1: Mathematical Intuition: 무한 행렬의 기본 이론을 소개하고, 이를 바나흐 공간 (Banach space)에서 작용하는 선형 유계 연산자 (linear bounded operators)로 해석하는 글