모바일에서도 구동 가능한 작고 가벼운 딥러닝 모델을 개발 합니다
모바일 환경에 최적화 되어 서버로 데이터를 전송하지 않고 개인정보를 보호하며 지연시간 없이 실시간으로 모델을 실행할 수 있습니다
사용자간 손쉬운 인터랙션을 가능하게 합니다
사용자와 플랫폼의 상호 작용을 통해 각 사용자의 선호를 학습합니다. 이를 통해 사용자들은 계속해서 보다 매력적이고 진솔한 연결을 경험할 수 있습니다.
AI 연구 인프라와 프로덕션 엔진을 직접 설계, 개발합니다.
ML-Ops 문화를 기반으로 하여 더 똑똑하고 더 빠른 연구의 반복을 위해 노력합니다. 스마트한 데이터 처리에서부터 최첨단 모델의 연구 개발까지 모든 것을 자동화하고 있습니다. 매번 반복할 때마다 더 똑똑해지고 더 빨라지는 AI 인프라 및 프로덕션 엔진을 개발하여 이를 AI선순환으로 이어가고 있습니다.
Hyperconnect AI 기술의 성과를 소개합니다
- 2018년 저전력 이미지 인식 대회 (LPIRC) 2등
- 2019년 모바일 환경에 최적화된 경량 이미지 세그멘테이션 모델(MMNet) 아카이브 업로드
- 2019년 모바일에서 빠르게 동작하는 키워드 스팟팅 모델(TC-ResNet) INTERSPEECH 2019 게재
- 2019년 퓨샷 러닝을 통한 안면 재현 기술 AAAI 2020 게재
- 2020년 퓨샷 러닝을 통한 Text-to-Speech(TTS) 기술 INTERSPEECH 2020 게재
- 2020년 Long-tailed Visual Recognition 문제를 Label distribution shift 관점에서 해>결하는 기술 CVPR 2021 게재
- 2021년 효율적인 Retriever기반 Chatbot을 위한 Large-Scale Generative 모델 활용 연구 EMNLP 2021 게재
- 2021년 Tabular Learning 기반 효율적인 Click-Through Rate Prediction 모델 ICLR 2021 Workshop 발표
- 2021년 클릭률 예측을 위한 중요도 보존이 가능한 피쳐 정규화 연구 ICDM Workshop Best Paper 수상
- 2022년 온디바이스 오디오 분류를 위한 시간적 지식 증류 기법 ICASSP 2022 게재
- 2022년 타깃 캐릭터의 몇가지 발화만을 이용하여 타깃 캐릭터를 모방하는 챗봇연구 NAACL 2022 게재
