왕카이

싱가포르국립대학교(NUS) HPC-AI Lab 소속 연구자입니다.

데이터셋 증류가 주 무대입니다. 데이터셋을 생성 모델로 증류하는 DiM, 난이도 정렬 궤적 매칭 DATM, 정렬을 우선하는 PAD, 복잡한 장면에서 판별 특징을 강조하는 EDF가 이어집니다. 이 계열의 비교 기준을 맞추기 위한 DD-Ranking 벤치마크도 같은 랩에서 나왔습니다.

큰 데이터를 작고 정보 밀도 높은 형태로 압축해 학습 비용을 줄이는 문제를 오래 다뤄 왔습니다. StateM - Reaching 95.3% Raw Accuracy, or a $15 Frontier Run, on Terminal-Bench 2.1 via Harness Scaling에서 실행 경험을 런북이라는 작은 산출물로 압축하는 문제를 다루는 것도 그 연장선에서 읽힙니다.