AI Survey - 논문 서베이 & 연구 동향
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📊 전체 서베이 목록
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| 제목 | 연도 | 저자 | 핵심 기여 | 리뷰어 |
|---|---|---|---|---|
| HyFI: Hyperbolic Feature Interpolation for Brain-Vision Alignment | 2026 | Sangmin Jo, Wootaek Jeong, Da-Woon Heo, Yoohwan Hwang, Heung-Il Suk | 뇌파(EEG/MEG) 신호로부터 시각 이미지를 검색하는 brain-vision alignment 과제에서, semantic·perceptual 특징을 쌍곡공간(hyperbolic space)에서 보간해 정렬 성능을 개선하는 방법. | @junseong01 |
| Bridging the Vision-Brain Gap with an Uncertainty-Aware Blur Prior | 2025 | Haitao Wu, Qing Li, Changqing Zhang, Zhen He, Xiaomin Ying | 뇌파(EEG/MEG)-이미지 검색(brain-to-image retrieval)에서 발생하는 두 종류의 정보 비대칭 — **System Gap**(시각계 vs 카메라의 해상도 차이)과 **Random Gap**(뇌 신호 자체의 변동성) — 을 통계적 불확실성 추정으로 정량화하고, 이를 이미지에 대한 동적 blur로 반영해 정렬 성능을 크게 끌어올린 방법. | @junseong01 |
최근 추가된 서베이
HyFI: Hyperbolic Feature Interpolation for Brain-Vision Alignment
뇌파(EEG/MEG) 신호로부터 시각 이미지를 검색하는 brain-vision alignment 과제에서, semantic·perceptual 특징을 쌍곡공간(hyperbolic space)에서 보간해 정렬 성능을 개선하는 방법.
Bridging the Vision-Brain Gap with an Uncertainty-Aware Blur Prior
뇌파(EEG/MEG)-이미지 검색(brain-to-image retrieval)에서 발생하는 두 종류의 정보 비대칭 — **System Gap**(시각계 vs 카메라의 해상도 차이)과 **Random Gap**(뇌 신호 자체의 변동성) — 을 통계적 불확실성 추정으로 정량화하고, 이를 이미지에 대한 동적 blur로 반영해 정렬 성능을 크게 끌어올린 방법.