AI바라기의 인공지능

용어 설명Evidential Requirement (ER): 특정 질문의 정답을 도출하기 위해 반드시 필요한, 서로 중복되지 않는 시각적 증거(프레임)의 최소 개수입니다.Minimum Required Frame-Set (MRFS): 모델이 정답을 맞히기 위해 최소한으로 융합(fuse)해야 하는 프레임 수를 측정하는 자동화된 평가지표입니다.Retrieval deficit (검색 결핍): 모델의 frame selector가 긴 비디오 속에서 정답 도출에 필요한 핵심 단서 프레임들을 모두 찾아내지 못하는 병목 현상입니다.Fusion deficit (융합 결핍): 완벽한 단서 프레임들만 주어져도 모델이 여러 정보를 결합하지 못하고, 단일 프레임 하나에만 과도하게 가중치를 두어 정답을 맞히지 못하는 현상입니다.O..

용어 설명Generative Diffusion Models: 순수 노이즈에서 점진적으로 노이즈를 제거하여 실제 데이터 샘플을 합성하는 생성 모델 클래스.Score Function: 데이터 분포의 로그 확률 밀도에 대한 그래디언트 방향. 생성 과정에서 노이즈를 제거하는 최적의(infinitesimal) 방향을 지시하는 핵심 요소.Conditional Entropy Rate (Generative Bandwidth): 생성 과정의 특정 시점에서 목표 데이터에 대한 불확실성이 줄어드는 속도.Spontaneous Symmetry Breaking (자발적 대칭성 깨짐): 물리학의 위상 전이 개념을 차용한 것으로, 생성 궤적(trajectory)이 여러 가능한 결과물 중 하나를 향해 갈라지는(분기, bifurcati..