[ultralytics] 행렬곱 두 번으로 bilinear 보간 대체하기: deterministic 모드에서 Ultralytics semantic 학습 최대 3.9배 가속deterministic 모드의 느린 bilinear 분해를 separable matmul로 대체해 학습 속도를 최대 3.9배 높였습니다#PyTorch#Ultralytics#Performance#Determinism#Interpolation#Semantic Segmentation2026년 11월 11일댓글 수 로딩 중
[sglang] FlashInfer MoE autotune의 함정: 모든 토큰이 0이면 튜너가 잘못된 tile을 고른다autotune dummy forward에 다양한 token id를 주입해 실제 라우팅에 맞는 MoE tactic을 선택하게 한 개선#SGLang#FlashInfer#MoE#Autotune#GPU#Performance2026년 11월 11일댓글 수 로딩 중
[sglang] SANA-Video 2.0 anchor attention의 FP32 upcast 제거로 720p 생성 52% 단축하기BF16 Q/K/V를 그대로 SDPA에 넘겨 flash attention을 활성화, quality=high에서 e2e 최대 -52.7%#sglang#diffusion#flash-attention#SDPA#BF16#performance2026년 11월 11일댓글 수 로딩 중
[sglang] logits를 쓰지 않는 top-k: SGLang의 LiteTopK prefill indexer로 DSA 롱컨텍스트 TTFT 최대 2배 단축샘플링 기반 threshold로 후보만 남겨 [rows, keys] logits 기록을 없앤 SM100 커널 분석#SGLang#CUDA#SM100#Sparse Attention#Top-K#DeepSeek#FP8#FP42026년 11월 11일댓글 수 로딩 중
[ray] Ray Data의 Join 너머 Predicate Pushdown: AND 분해와 OR에서 단측 조건 유도하기Join 위 Filter를 conjunct 단위로 분해하고 OR에서 약한 단측 조건을 유도해 스캔까지 내립니다#Ray Data#Query Optimization#Predicate Pushdown#Join#TPC-H2026년 11월 11일댓글 수 로딩 중
[flashinfer] MXFP4 MoE 기본값을 expert fill과 FC1 깊이로 고르기: 상속된 튜닝을 버리고 최대 13.85% 지연 단축MXFP8 기본값을 그대로 쓰던 MXFP4 MoE에 용량 기반 tile·스케줄 선택을 도입해 지연을 최대 13.85% 줄였다#FlashInfer#MoE#Expert Parallelism#MXFP4#CuTe DSL#Blackwell#GPU Scheduling2026년 11월 10일댓글 수 로딩 중
[flashinfer] FP8 가중치를 커널 안에서 풀어낸다: FlashInfer의 W8A16 GEMM(mm_bf16_fp8) 분석FP8 가중치를 16-bit로 복사하지 않고 커널 내부에서 dequantize하는 Hopper/Blackwell용 CuTe-DSL GEMM#FlashInfer#GEMM#FP8#CuTe-DSL#Hopper#Blackwell#CUDA2026년 11월 10일댓글 수 로딩 중
[flashinfer] DeepSeek-V4.1 Sparse MLA Decode를 위한 Prims-TS 백엔드: FP4 캐시에서 바로 E4M3 MMA까지FP4/E4M3 캐시를 직접 읽어 E4M3 MMA로 계산하는 DS4.1 decode 백엔드, FlashMLA 대비 최대 2.7배#FlashInfer#CUDA#Blackwell#MLA#FP8#FP4#DeepSeek#CuTe-DSL2026년 11월 10일댓글 수 로딩 중
[transformers] bad_words_ids를 100배 빠르게: 다중 토큰 시퀀스를 prefix 길이별로 묶어 한 번에 매칭하기Python 루프를 prefix 길이별 broadcast 비교와 index_add_로 바꿔 200단어 처리 17ms→0.18ms#transformers#PyTorch#generation#performance#vectorization2026년 11월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] dNaViT: Discrete Codes are General-Purpose Visual Representations요청하신 요약은 작성하지 못했습니다. 논문 페이지를 열 수 없었기 때문입니다. https://arxiv.org/html/2611.12426에 접속을 여러 번 시도했지만 매번 too_many_requests 오류(요청 과다로 인한 접근 제한)가 났고, 그 뒤 이번 세션의 사용 한도에 도달해 더 이상 시도할 수 없었습니다.#Review2026년 11월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] World In-Context Learning for Agentic Robot Manipulation본 논문은 'robot이 weights가 아닌 context 안에서 manipulation task를 trained policy만큼 잘 학습할 수 있는가'라는 질문에 답하고자 합니다.#Review#World In-Context Learning#Agentic Robot Manipulation#Task Memory#Recursive Self-Improvement#Sim-to-Real Transfer#Foundation Models#RoboTwin 2.02026년 11월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] WaveGen: Truly End-to-End Waveform Generation via Internal Spectral Trajectory Learning요약은 작성하지 못했습니다. 논문 페이지를 열 수 없었습니다.#Review2026년 11월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Visual Similarity in Adult Word Extension and Artificial Word Learning요약을 작성하지 못했습니다. 논문 페이지를 불러올 수 없었습니다.#Review2026년 11월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Tree-Ising: Repairing Language Models with Bit-Level Ising Edits제공해주신 논문을 가져오지 못해서 요약을 작성할 수 없었습니다.#Review2026년 11월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] TorchCurves: Differentiable Parametric Curves논문 페이지를 불러오지 못해서 요약을 작성하지 않았습니다.#Review2026년 11월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] The Surprising Effectiveness of Deleting Weights in LLM Post-Training이 논문의 핵심 질문은 'pretrained LLM이 어떤 weight를 0으로 만들지만 학습해서 새로운 capability를 얻을 수 있는가?'입니다. 기존 방법은 모두 weight에 새 값을 씁니다.#Review#Deletion Tuning#Binary Mask Learning#LLM Post-Training#Unstructured Pruning#Catastrophic Forgetting#Parameter-Efficient Fine-Tuning#RLVR2026년 11월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Test-Time Scaling for Diffusion Language Models with Frequency-Aware Remasking요약을 작성하지 못했습니다. 논문 페이지를 불러올 수 없었습니다.#Review2026년 11월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Shortcuts and Boundaries: Verifiable RL Misalignment and Contextual Safety Learning요약을 작성할 수 없었습니다. 논문 페이지를 가져오지 못했기 때문입니다.#Review2026년 11월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Sable: A Small-Field Sumcheck Argument for Bit-Exact Inference of Large Language Models논문 페이지를 열 수 없어서 요약을 작성하지 못했습니다.#Review2026년 11월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Prompt2Echo (P2Echo): Text-Prompted Multi-View Echocardiography Segmentation with One Model논문 페이지를 가져오지 못해서 요약을 작성하지 못했습니다.#Review2026년 11월 10일댓글 수 로딩 중