[논문리뷰] Do Implicit Personalization and Explicit Styles Conflict? PsPLUG: A Lightweight Plug-in for Balancing Personalization and Style in Customized LLMs본 논문은 맞춤형 LLM 환경에서 Implicit Personalization과 Explicit Styles 간의 상충(Conflict) 관계를 완화하는 것을 핵심 문제로 정의합니다.#Review#Customized LLM#Implicit Personalization#Explicit Style#Plug-in#Parameter-Efficient Fine-Tuning#Alignment2026년 9월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Disaggregated Quantization: Specializing LLM Prefill and Decode본 논문은 Large Language Models (LLMs)의 inference 과정에서 prefill 및 decode phase가 서로 다른 연산 및 메모리 요구사항을 가진다는 점에 주목하며, 이를 효과적으로 최적화하기 위한 Disaggregated Quantization (DQ)을 제안한다.#Review2026년 9월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Depth-adaptive Inference of Looped Language Models via Continuous Depth Batching본 논문은 Looped Language Models가 가진 Depth-adaptive Inference 잠재력을 실질적인 추론 속도 향상으로 전환하는 것을 목표로 합니다.#Review#Looped Language Models#Depth-adaptive Inference#Continuous Depth Batching#LLM Inference#Recurrent Core#KV Cache2026년 9월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CodeGraph: Open-Taxonomy Knowledge Graph for Source Code with Wikidata Grounding본 논문은 GitHub나 Software Heritage와 같은 방대한 소스 코드 아카이브에 내재된 엔지니어링 지식(알고리즘, 디자인 패턴, 패러다임 등)을 체계적으로 추출하고 구조화하는 문제를 해결한다.#Review#Knowledge Graph Construction#Source Code Mining#Large Language Models#Entity Linking#Wikidata#Open-Taxonomy#Semantic Annotation2026년 9월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CARD: Cluster-level Adaptation with Reward-guided Decoding for Personalized Text Generation본 논문은 Large Language Models (LLMs)를 개별 사용자에게 adapting하는 과정에서 발생하는 fine-grained personalization과 scalable deployment 간의 근본적인 trade-off 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Personalized Text Generation#Large Language Models (LLMs)#Cluster-level Adaptation#Reward-guided Decoding#Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)#Implicit Preference Learning#Scalability#Decoding-time Steering2026년 9월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] BoundInk: Boundary-Aware Online Handwriting Generation기존의 온라인 필기체 생성 모델들은 주로 전체 문장을 긴 시퀀스로 모델링하는 방식에 의존하여, 문자 간 경계에서의 연결성이나 간격 등을 암묵적으로만 학습한다 .#Review2026년 9월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Block Sparse Attention with Log-Linear Complexity대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)을 더 긴 컨텍스트(Context)로 확장하는 것은 Full Self-Attention의 계산 복잡도가 시퀀스 길이에 대해 quadratic하게 증가하여 막대한 비용을 초래한다는 근본적인 문제에 직면해 있습니다.#Review#Sparse Attention#Log-Linear Complexity#Hierarchical Selection#LogSumExp Scoring#Triton Kernels#Long-Context Modeling2026년 9월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AgentWorld: Benchmarking Long-Horizon Collaboration of Multi-agent LLMs본 논문은 LLM 기반 Agent의 Long-Horizon Collaboration 능력 평가에 있어 기존 벤치마크의 한계점을 해결하고자 한다.#Review#Multi-agent LLMs#Benchmarking#Long-Horizon Collaboration#MMORPG#Causal Collaboration Effectiveness (CCE)#Blackbox Environment#Asymmetric Roles2026년 9월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Your Transformer Can Hold Two Thoughts at Once: Evidence of Linear Superposition in LLMs최신 LLM의 기반이 되는 Transformer 아키텍처는 Self-Attention 및 MLP 블록과 같은 고도로 비선형적인 구성 요소를 사용합니다.#Review#Superposition Linearity Hypothesis#Fine-tuning#Decoding#Transformer#LLMs#Inference Throughput#Hidden-state Additivity2026년 9월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] World Action Agent: Harnessing VLMs for Robot Manipulation via World Action Rehearsal기존 Vision-Language Models (VLMs) 기반 로봇 Manipulation 시스템들은 VLM을 간접적으로 활용하거나, 장면만 보여줄 뿐 VLM이 직접 Act할 수 있는 World를 제공하지 못하는 한계점을 가진다.#Review2026년 9월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] WanPE: Towards Cinematic Prompt Enhancement for Modern Text-to-Video Generation본 연구는 최신 Text-to-Video (T2V) 제너레이터가 장시간의 시네마틱 품질 비디오를 생성할 수 있게 되면서, 텍스트 프롬프트의 역할이 더욱 중요해진 상황에 주목합니다.#Review#Text-to-Video Generation#Prompt Enhancement#Cinematic Planning#Video-Grounded Supervised Fine-Tuning#Semantic-Consistency GRPO#WanPEval#LLM2026년 9월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ViRDM: Taming Representation Distribution Matching for Few-Step Causal Video Generation본 논문은 Few-Step Causal Video Generation에서 기존의 DMD(Distribution Matching Distillation)가 요구하는 복잡하고 무거운 teacher–critic 구조를 제거하는 것을 목표로 합니다.#Review#Few-Step Causal Video Generation#Representation Distribution Matching (RDM)#Distribution Matching Distillation (DMD)#Stochastic Exits#Vector-Jacobian Products (VJP)#Dynamics Regularization2026년 9월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Training Object Permanence in World ModelsThe core problem video generation models face is their failure to accurately represent object permanence (OP) and object solidity (OS), which are fundamental cognitive priors in human physical intelligence.#Review#Object Permanence#Video Models#World Models#Core Knowledge#Physical Reasoning#Synthetic Data#Benchmarking2026년 9월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Rufus-Air: An Open LLM Post-Training Recipe본 논문은 오픈-웨이트 기반 LLM 체크포인트가 Post-Training 연구의 진입 장벽을 낮추었음에도 불구하고, 실제 Reproducible한 Post-Training Recipe가 부족하다는 문제를 제기한다.#Review#LLM Post-Training#Reinforcement Learning#Agentic Capabilities#Supervised Fine-Tuning#GLM-4.5-Air-Base#Open-Source Recipe#Reward Design#Scalability2026년 9월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Rate-distortion optimization for full-reference image quality metrics via stochastic Hessian estimates본 연구는 기존의 SSE 기반 RDO가 인간 시각 시스템과 일치하지 않는다는 문제를 해결하기 위해, 복잡한 FR-IQA 메트릭을 인코더 내 RDO 과정에 직접 도입하는 것을 목표로 합니다.#Review#Rate-Distortion Optimization#Full-Reference Image Quality Metrics#Hessian Estimation#Stochastic Methods#Video Coding#VVC#IDQD2026년 9월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Qwen-Planner-Agent: A Closed-Loop AI-for-AI Framework for Real-World Mobile Planner Agents본 논문은 AI가 수동적인 콘텐츠 생성에서 벗어나 차세대 AI 시스템 구축에 능동적으로 참여하는 AI-for-AI 패러다임으로 확장하는 근본적인 문제를 다룹니다.#Review#AI-for-AI Framework#Mobile Planner Agents#Closed-Loop Development#Competence-Aware Reward-and-Advantage Engineering (CARE)#Model–Harness Co-evolution#Agentic Reinforcement Learning#Hybrid Mobile Environments#MobilePA-Bench2026년 9월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Parts-of-Speech as Emergent Categories in SAE Latent SpaceLarge Language Models (LLMs)는 lexical, syntactic, semantic 정보를 내부 representations에 encode하지만, 이러한 정보가 어떻게 organize되는지에 대한 명확한 이해는 부족합니다.#Review#Sparse AutoEncoders (SAEs)#Language Model Interpretability#Part-of-Speech (PoS)#Latent Space#Morpho-syntactic Information#Feature Localization#Distributed Representations2026년 9월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] PUBG Ally: A Conversational Embodied Agent as an AI Teammate본 연구는 PUBG: BATTLEGROUNDS와 같은 real-time 게임 환경에서 변화하는 game world에 latency 제약 하에 반응하고 플레이어와 자연스럽게 voice interaction하는 AI teammate를 구축하는 핵심 문제를 해결하고자 한다.#Review#Conversational Embodied Agent#AI Teammate#Language Model Agent#Real-time Control#Player-centered Evaluation#On-device Deployment#Safety2026년 9월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] OmniEcho: Spatial Audio Understanding for Embodied AgentsEmbodied agents에게 spatial audio understanding 능력은 인간의 인지 방식과 유사하게 중요한 정보원임에도 불구하고, 기존 연구에서는 충분히 탐구되지 않았다.#Review#Embodied Agents#Spatial Audio Understanding#Omni-modal Models#First-Order Ambisonics (FOA)#Audio-Visual Navigation#Question Answering#Benchmark#Sim2Real2026년 9월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Neural Spectral Capacity: Measuring and Designing Architectures from Network Specification Alone현대 Transformer 아키텍처의 설계 및 압축은 고정된 parameter 또는 compute budget 하에서 capacity를 architectural component에 어떻게 배분할지에 대한 문제로 귀결됩니다.#Review#Neural Spectral Capacity#Dynamic Programming#Architecture Search#Structured Pruning#Random Matrix Theory#Transformer2026년 9월 24일댓글 수 로딩 중