<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>캡션 on TechLLM</title><link>https://techllm.github.io/tags/%EC%BA%A1%EC%85%98/</link><description>Recent content in 캡션 on TechLLM</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Tue, 09 Jun 2026 15:21:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://techllm.github.io/tags/%EC%BA%A1%EC%85%98/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>마이크로소프트 Lens — 데이터 양보다 캡션 품질이 효율적인 이미지 생성기를 만든다</title><link>https://techllm.github.io/posts/microsoft-lens-detailed-captions-efficient-image-generators/</link><pubDate>Tue, 09 Jun 2026 15:21:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/microsoft-lens-detailed-captions-efficient-image-generators/</guid><description>마이크로소프트 리서치가 공개한 Lens는 38억 파라미터로 800억 파라미터 모델을 넘어선다. 비결은 데이터셋 규모가 아니라, GPT-4.1이 한 줄당 평균 100단어로 다시 써낸 8억 장의 상세 캡션이다. &amp;#39;웹 alt-text는 너무 뭉뚱그려져 학습 신호를 흐린다&amp;#39;는 가설이 GenEval 벤치마크로 입증됐다.</description></item></channel></rss>