이 단계는 이미 배운 내용을 바탕으로 frontier VLM 연구를 읽는 마지막 단계입니다. unified model, MoE, world model 같은 주제를 정리하고, 실제 최신 논문을 읽을 때 어떤 기준으로 objective, data, evaluation을 검토해야 하는지 훈련합니다.
- multimodal diffusion과 unified model이 어떤 방향을 여는지 배운다.
- mixture-of-experts와 adaptive compute가 token routing 문제를 어떻게 푸는지 읽는다.
- world model과 action-conditioned model이 왜 VLM 이후의 핵심 주제인지 본다.
- open-source VLM ecosystem과 실험 설계를 비교한다.
- 최신 논문을 읽을 때 확인해야 할 체크리스트를 정리한다.
- unified model: 여러 작업과 모달을 하나의 모델로 묶으려는 접근입니다.
- adaptive compute: 입력 난이도에 따라 계산량을 다르게 쓰는 방식입니다.
- world model: 관찰과 행동의 변화를 예측하는 내부 모델입니다.
- experimental design: 논문이 주장을 검증하기 위해 세운 실험 구조입니다.
- 36강에서는 multimodal diffusion과 unified model을 본다.
- 37강에서는 MoE와 token routing을 읽는다.
- 38강에서는 world model과 action-conditioned model을 본다.
- 39강에서는 open-source ecosystem과 실험 설계를 읽는다.
- 40강에서는 최신 논문 독해 프레임워크를 정리한다.
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- multimodal diffusion과 unified model: 생성과 통합 모델의 방향 읽기.
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- mixture-of-experts, adaptive compute, token routing: 계산 자원 분배 구조 이해.
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- world model, simulation, action-conditioned model: 행동이 붙은 멀티모달 학습 읽기.
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- open-source VLM ecosystem과 실험 설계: 생태계 비교와 실험 기준 세우기.
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- 최신 VLM 논문 독해 프레임워크: 논문 읽기 체크리스트 정리.
- frontier 논문일수록 데이터, 평가, 구현 조건을 더 엄격하게 읽어야 한다.
- 새로운 구조 이름보다 어떤 병목을 해결하려는지 먼저 보는 것이 중요하다.
- open-source 재현성과 제품 적용 가능성은 다른 질문이다.
- 최신 VLM 논문을 읽을 때 구조와 실험의 약점을 짚을 수 있다.
- unified model, MoE, world model 같은 frontier 주제를 기존 커리큘럼 위에서 설명할 수 있다.
- 연구 흐름과 제품화 흐름이 어디서 갈라지는지 말할 수 있다.