LAB의 비전과 목표 본 랩은 NVIDIA가 만들거나 서비스 하고있는 Vision Foundation 모델들을 심도 있게 탐구하고, 이러한 모델들을 NVIDIA 자체환경 혹은 다른 방법을 통해 적용해 보는 것을 목표로 합니다. Stable Diffusion, Llama, CLIP, metaCLIP, SAM, Llava, Osprey, Honeybee, Ferret, InternLM 등 다양한 Foundation이자 mLLM 모델을 포괄적으로 다루며, 이를 통해 추후에는 downstream에서의 적용 및 논문 작성까지도 진행해보려고 합니다. (최대한 최신 워크 위주로 살펴볼 것 같습니다.)

우선적으로는 엔비디아가 운영하는 NGC CATALOG에서 제공되는 서비스를 최대한 활용하여 관련된 연구들을 먼저 습득하고 확장해나가려 합니다. 🟢 NGC 링크: https://catalog.ngc.nvidia.com/?filters=&orderBy=weightPopularDESC&query= 🟢 모집 인원: 8명 🟢 장소: 온라인 우선, 시간이 된다면 협의하에 오프라인 미팅 (강남 모두연 or 엔비디아 미팅 룸). 🟢 하게 될 일 : - 정기적인 Paper Review 및 토론 : 최신 및 중요한 Vision관련 Foundation 논문들을 리뷰하고 팀원들과 깊이 있는 토론을 진행합니다. 또한 NVIDIA에서 사용해볼 수 있는 논문(연구)은 가볍게 활용 방법에 대해서도 조사하여 공유하는 시간을 가질 예정입니다. - NeurlPS workshop list 공개 이후에 적절한 down task를 조사하고 선택하여 해당 분야에 맞게 foundation 모델을 활용하는 방법에 대해 토론 및 실험합니다. (당연히 준비가 탄탄하다면 main conference or 다른 conference까지도 생각하고 있습니다.) (ex. NIPS, WACV, AAAI, Workshop on robustness of zero/few-shot learning in foundation models (foundation workshop) 등등) - 논문 작성 온라인으로 진행할 예정이며 기록이 사라지지 않으며 화상 채팅이 가능한 DISCORD를 사용하려고 합니다.(이 또한 편한 방향으로 수정될 수 있습니다.) 시간은 추후 팀원 분들과 조정하려고 합니다. 또한 최종 논문 제출까지 8명이 유지된다면 팀을 나눠서 논문 제출하는 방향도 고려 중입니다. 랩 소통이 가능한 모두의 연구소 Slack은 필수로 참가합니다. 🟢 운영 시간 운영 시간은 임시로 기본시간으로 설정해두었는데 최대한 평일 저녁에 시간을 맞춰 진행하려 합니다. (대다수가 회사원, 대학원생일 것을 고려하여) 따라서 지금 임시적인 시간을 공지해두고, 상세 일정은 서로 이야기하여 합니다. (최대한 탄력적으로 운영)

- 논문을 읽고 이해할 수 있는 분; Vision Foundation 또는 그와 관련된 최신 work. - 서로 상의한 시간을 최대한 지킬 수 있는 분. - 해당 분야의 논문을 읽고, 발표하며 질문에 답변할 수 있는 분. -- 매 발표마다 질문 같은 경우는 필수로 하도록 하여 미팅에 집중을 유도하려 합니다. - 온라인 미팅시에 화면을 켤 수 있는 분. - 진행했던 연구, 프로젝트 혹은 그 외 모든 것이 담긴 CV 혹은 프로젝트 페이지를 공유해주 실수 있는 분. - GPU 자원을 가지신 분 ( 우대 ) -- Foundation model을 돌리려면 거의 VRAM이 최소 12GB는 있어야 돌릴 수 있습니다. ( 그 보다 큰 경우가 대다수.) - 스터디를 처음부터 끝까지 종료하여 결과를 내 본 경험이 있는 분 ( 우대 ) - conference 논문을 작성해본 분 (우대)

인공지능 관련 논문을 작성해본 경험이 있나요?(저자 무관)(있다면 대표적인 논문의 제목을 최대 3가지 이내로 알려주시면 감사합니다.)

스터디를 처음부터 끝까지 종료하여 결과를 내 본 경험이 있나요? 혹시 있다면 어떠한 역할을 수행했는지 알려주세요!

논문 세미나(발표)를 해본 경험이 있나요?

평일 저녁 약속한 시간에 시간을 내어 약 2시간 정도의 미팅을 진행할 수 있나요? (평일 저녁 중 가능한 요일을 최대한 적어주세요 ! 최대한 겹치도록 사람을 뽑을 예정입니다.)

GPU 자원이 있나요?(VRAM 12 GB 이상)

경험을 확인할수 있도록 링크드인 프로필 주소나 CV 링크 주소를 남겨주세요 (개인 블로그도 좋습니다.) (파일로 가지고 계시다면 이메일로 보내주세요. jjunsssk@unist.ac.kr 입니다.)

NVIDIA Privacy와 뉴스레터에 대한 동의를 받아도 될까요? (