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논문 Training Agents Inside of Scalable World Models 저자 Hafner*, Yan*, Lillicrap (Google DeepMind, 공동 1저자) 발표 arXiv:2509.24527, 2025년 9월 arXiv 2509.24527📄 한 문단 요약Dreamer 4는 Google DeepMind가 2025년 9월 발표한 세계 모델 강화학습 프레임워크다. 핵심은 세 단계다: ① 2B 파라미터 확산 기반 세계 모델(Causal Tokenizer + Interactive Dynamics)을 대규모 비디오로 사전훈련, ② 최소한의 레이블 데이터로 파인튜닝해 정책·보상 예측 헤드 추가, ③ 실제 환경 없이 세계 모델 안에서만 강화학습(PMPO). 결과적으로 오프라인 ..

논문 NaturalSpeech 3: Zero-Shot Speech Synthesis with Factorized Codec and Diffusion Models 저자 Zeqian Ju, Yuancheng Wang, Xu Tan et al. (Microsoft Research Asia / USTC / Zhejiang Univ.) 학회/연도 arXiv 2024 arXiv 2403.03100 데모 Speech Research Demo📄 한 문단 요약NaturalSpeech 3는 음성을 timbre(음색), prosody(운율), content(내용), acoustic detail(음향 세부), duration(길이) 5가지 속성으로 분리해 각각 독립적으로 생성하는 TTS 시스템이다. 핵심은 두 가지..

논문 NaturalSpeech 3: Zero-Shot Speech Synthesis with Factorized Codec and Diffusion Models 저자 Zeqian Ju, Yuancheng Wang, Xu Tan et al. (Microsoft Research Asia / USTC / Zhejiang Univ.) 학회/연도 arXiv 2024 arXiv 2403.03100 데모 Speech Research Demo📄 한 문단 요약NaturalSpeech 3는 음성을 timbre(음색), prosody(운율), content(내용), acoustic detail(음향 세부), duration(길이) 5가지 속성으로 분리해 각각 독립적으로 생성하는 TTS 시스템이다. 핵심은 두 가지..