[논문리뷰] Executing as You Generate: Hiding Execution Latency in LLM Code Generation본 연구는 기존 LLM 코드 생성 및 실행 파이프라인에서 발생하는 불필요한 대기 시간을 제거하는 것을 핵심 목표로 합니다.#Review#Parallel Execution#LLM#Code Generation#Latency#AST-based Chunking#Dynamic Batching#Error Interruption2026년 4월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] EgoSim: Egocentric World Simulator for Embodied Interaction Generation본 논문은 기존의 egocentric world simulator들이 겪고 있는 3D 기반의 공간적 일관성 부족과 동적 상호작용에 따른 world state 업데이트 미흡 문제를 해결하기 위해 제안되었다.#Review#Egocentric World Simulator#Updatable 3D State#Embodied Interaction Generation#Video Diffusion Models#Scalable Data Pipeline2026년 4월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Efficient and Principled Scientific Discovery through Bayesian Optimization: A Tutorial과학적 발견은 본질적으로 반복적이고 비용이 많이 드는 실험 설계 과정을 포함하며, 많은 연구자가 이를 직관적이고 비체계적으로 수행하여 자원을 낭비합니다.#Review#Bayesian Optimization#Scientific Discovery#Gaussian Process#Acquisition Function#Surrogate Model#Automated Experimentation#Sample Efficiency2026년 4월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DynaVid: Learning to Generate Highly Dynamic Videos using Synthetic Motion Data본 논문은 기존의 대규모 비디오 확산 모델(Video Diffusion Models)이 고도로 역동적인 동작이나 정밀한 카메라 제어가 필요한 영상을 생성하는 데 한계가 있다는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Video Generation#Diffusion Models#Synthetic Motion Data#Optical Flow#Camera Control2026년 4월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DataFlex: A Unified Framework for Data-Centric Dynamic Training of Large Language Models본 논문은 LLaMA-Factory의 모델 관리 및 최적화 기능을 보존하면서, 데이터 최적화 전략을 모듈형으로 통합한 DataFlex를 제안합니다. DataFlex는 7개의 데이터 선택, 2개의 데이터 혼합, 1개의 재가중치 알고리즘을 통합하여 단일 인터페이스 하에서 연구 및 실행할 수 있도록 설계되었습니다 .#Review#Data-Centric AI#Large Language Models#Dynamic Training#Data Selection#Data Mixture#Data Reweighting#LLaMA-Factory2026년 4월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Brainstacks: Cross-Domain Cognitive Capabilities via Frozen MoE-LoRA Stacks for Continual LLM Learning본 논문은 기존 모놀리식 LLM 파인튜닝의 경직성을 해결하기 위해 모듈식 Continual Learning 아키텍처인 Brainstacks 를 제안한다.#Review#Continual Learning#LLM#MoE-LoRA#Null-Space Projection#Meta-Router#Residual Boosting2026년 4월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Automatic Image-Level Morphological Trait Annotation for Organismal Images본 논문은 Sparse Autoencoders(SAE)와 Multimodal Large Language Models(MLLM)을 결합한 모듈형 자동 주석 파이프라인을 제안합니다. 우선 DINOv2 백본을 통해 추출된 특징에 SAE를 학습시켜 공간적으로 명확한 형태학적 부분을 담당하는 뉴런을 식별합니다.#Review#Sparse Autoencoders#Morphological Trait Annotation#Multimodal Large Language Models#Fine-grained Visual Recognition#Biological Foundation Models2026년 4월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AutoMIA: Improved Baselines for Membership Inference Attack via Agentic Self-Exploration본 논문은 기존 MIA가 의존하는 정적인 핸드크래프트 휴리스틱의 낮은 적응성과 확장성 문제를 해결하기 위해 에이전트 기반의 자동화된 공격 프레임워크를 제안합니다.#Review#Membership Inference Attack#Agentic Framework#Strategy Self-Exploration#Large Vision-Language Models#Privacy Auditing2026년 4월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Ask or Assume? Uncertainty-Aware Clarification-Seeking in Coding Agents본 논문은 현대의 LLM 기반 코딩 에이전트들이 실제 소프트웨어 공학 환경의 모호한 요구사항(Underspecified instructions)을 마주했을 때, 이를 능동적으로 해결하지 못하고 맹목적으로 실행(Autonomous execution)하는 문제를 해결하고자 한다.#Review#LLM Agents#Software Engineering#Underspecification#Uncertainty-Aware#Multi-Agent#Collaborative AI2026년 4월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Apriel-Reasoner: RL Post-Training for General-Purpose and Efficient Reasoning본 논문은 대규모 언어 모델의 일반적인 추론 성능을 향상시키면서, 불필요하게 긴 추론(Overthinking)을 방지하여 추론 비용과 지연 시간(Latency)을 최소화하는 것을 목표로 합니다.#Review#Reinforcement Learning#Chain-of-Thought#Efficiency#RLVR#Multi-Domain#Reasoning2026년 4월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ASI-Evolve: AI Accelerates AI본 논문은 현대 AI 연구가 직면한 고비용, 장기 과제, 불투명한 연구 루프라는 병목 현상을 해결하기 위해 AI가 스스로 AI를 발전시키는 Asi-Evolve 를 제안한다.#Review#Agentic AI#Autonomous Scientific Discovery#Neural Architecture Design#Pretraining Data Curation#Reinforcement Learning2026년 4월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AIBench: Evaluating Visual-Logical Consistency in Academic Illustration Generation본 논문은 학술 도해의 논리적 정확성과 미학적 품질을 분리하여 평가하는 AIBench를 제안한다. 논리 평가를 위해 논문 본문에서 논리 그래프를 추출하고, 이를 기반으로 4단계(Component, Topology, Phase, Semantics) 수준의 VQA 질문 세트를 자동으로 생성 및 인간 전문가가 검수한 데이터를 구축하였다 .#Review#Academic Illustration#Visual-Logical Consistency#Benchmark#VQA#Test-Time Scaling#Multimodal Evaluation2026년 4월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Vision2Web: A Hierarchical Benchmark for Visual Website Development with Agent Verification본 논문은 최신 LLM 기반 코딩 에이전트들의 복잡한 End-to-End 웹사이트 개발 능력을 체계적으로 평가할 수 있는 표준화된 벤치마크의 부재를 해결하고자 한다.#Review#Multimodal Coding Agents#Website Development#Hierarchical Benchmark#Agent Verification#GUI Agent#VLM-based Judge2026년 4월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ViGoR-Bench: How Far Are Visual Generative Models From Zero-Shot Visual Reasoners?본 논문은 시각적 추론을 측정하기 위해 Physical, Knowledge, Symbolic 세 가지 영역을 포괄하는 ViGoR-Bench를 제안합니다 . 이 프레임워크는 Ground Truth(GT)를 기반으로 하여 모델의 생성 과정을 정밀하게 감시하는 Dual-Track Process-Outcome Evaluation 프로토콜을 구현합니다 .#Review#Visual Generative Models#Visual Reasoning#Evaluation Benchmark#Chain-of-Thought#Process-Outcome Evaluation2026년 4월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Universal YOCO for Efficient Depth Scaling본 논문은 기존 Transformer 기반 LLM의 추론 시간(Test-time) 계산 확장 효율성 문제를 해결하기 위해 제안되었습니다. 표준 Transformer에 단순 루핑 기법을 적용하면 계산 복잡도가 급증하고, 모델 깊이에 따라 KV cache 요구량이 선형적으로 증가하여 메모리 비용이 매우 커집니다.#Review#Large Language Models#Recursive Computation#YOCO#Depth Scaling#Inference Efficiency#KV Cache#Decoder-Decoder Architecture2026년 4월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] UniMixer: A Unified Architecture for Scaling Laws in Recommendation Systems본 논문은 기존 Recommendation 시스템의 Scaling 아키텍처들이 서로 파편화되어 최적의 효율성을 달성하지 못하는 문제를 해결합니다.#Review#Recommendation Systems#Scaling Laws#UniMixer#Feature Interaction#TokenMixer#Unified Architecture2026년 4월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Understand and Accelerate Memory Processing Pipeline for Disaggregated LLM Inference본 논문은 현대 LLM 추론에서 필수적인 긴 컨텍스트 처리 기법들이 파편화된 메모리 처리 구조로 인해 상당한 성능 저하를 일으킨다는 문제를 해결하고자 한다. 기존 LLM 최적화 방법들은 주로 개별적인 알고리즘 개선에 집중해 왔으며, 하드웨어 수준에서의 체계적인 가속 프레임워크가 부족하다는 한계가 있다.#Review#LLM Inference#Memory Processing Pipeline#Heterogeneous Systems#GPU-FPGA#Sparse Attention#Retrieval-Augmented Generation2026년 4월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Think, Act, Build: An Agentic Framework with Vision Language Models for Zero-Shot 3D Visual Grounding본 논문은 3D-VG 작업을 'Think(추론)', 'Act(도구 호출)', 'Build(재구성)' 단계로 세분화한 TAB 프레임워크를 제안합니다 . TAB은 고정된 파이프라인 대신, 전문적인 3D-VG Skill blueprint에 따라 VLM 에이전트가 능동적으로 visual tool을 호출하여 타겟을 추적하고 마스크를 생성합니다.#Review#3D Visual Grounding#Vision-Language Models#Agentic Framework#RGB-D#Zero-Shot#Geometric Reconstruction2026년 4월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Terminal Agents Suffice for Enterprise Automation저자들은 터미널과 파일시스템을 통해 플랫폼 API와 직접 통신하는 최소한의 코딩 에이전트인 StarShell을 제안합니다 . StarShell은 사전 정의된 도구 레지스트리에 의존하지 않고, 문서나 API 응답을 통해 능동적으로 기능을 발견하고 작업을 구성합니다.#Review#Enterprise Automation#Agentic Systems#Terminal-based Agents#API Interaction#Model Context Protocol (MCP)#Coding Agents2026년 4월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Revision or Re-Solving? Decomposing Second-Pass Gains in Multi-LLM Pipelines본 논문은 Four-Condition Design을 통해 성능 이득을 Additive하게 분해하는 프레임워크를 제안합니다. 이 방법론은 Generator 기반 성능($x_1$), 표준 Revision($x_2$), 독립 재해결 제어($x_3$), 구조화된 Null 초안 제어($x_4$)를 비교하여 세 가지 효과를 각각 산출합니다.#Review#Multi-LLM Pipeline#Iterative Refinement#Self-Correction#Task-Time Scaling#Code Generation#MCQ2026년 4월 1일댓글 수 로딩 중