Paper 11
- [VLM] Qwen3-VL — DeepStack으로 여러 ViT 층의 시각 특징을 이어 붙이기
- [VLM] SigLIP 2 — NaFlex로 원본 비율과 고밀도 특징을 함께 지키기
- [Time Series] 시계열에도 파운데이션 모델이 왔다 — 학습 없이 예측한다는 것
- [Vision] DINOv3 — Gram Anchoring으로 고밀도 특징을 지키는 자기지도 학습
- [Agent] Continual Harness — 에이전트가 자기 하네스를 고친다면
- [VLM] VideoCLIP
- [VLM] Tip-Adapter: Training-free CLIP-Adapter for Better Vision-Language Modeling
- [VLM] CLIP-Adapter : Better Vision-Language Models with Feature Adapters
- [VLM] BLIP : Bootstrapping Language-Image Pre-training
- [Time Series] SegRNN: Segment Recurrent Neural Network for Long-Term Time Series Forecasting
- [Time Series] Time Series Forecasting With Deep Learning: A Survey