[논문리뷰] SlimWise: Decoupling Expert Pruning Across Prefill and Decode for Efficient MoE Serving본 논문은 MoE 모델 Serving 시 batched decoding에서 발생하는 Expert-weight 로딩 병목 문제를 해결하기 위해 SlimWise를 제안한다.#Review#Mixture-of-Experts#Expert Pruning#KV Cache Handoff#LLM Serving#Model Distillation#Throughput2026년 10월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Sherpa: Teaching LLMs to Teach Adaptively본 논문은 기존 LLM 기반 교사 모델들이 사전 정의된 교수법이나 데모 데이터에만 의존하여, 개별 학생의 구체적인 학습 결과와 요구에 맞춘 적응적(Adaptive) 교수 능력이 부족하다는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Adaptive Teaching#Reinforcement Learning#LLM Teachers#Student Archetypes#Pedagogical Strategy#Multi-turn Interaction#MathTutorBench2026년 10월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Selection-Based Structured Reasoning: Toward Efficient Multimodal Search Agents본 논문은 소형 모델(Small models) 기반의 멀티모달 에이전트가 자유 형식의 추론(Freeform reasoning)을 수행할 때 발생하는 과도한 Inference latency와 비효율성을 해결하고자 합니다.#Review#Multimodal Agents#Structured Reasoning#Efficiency#Parallel Decoding#Reinforcement Learning#Inference Latency#Search Agents2026년 10월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Rethinking Cross-Tokenizer On-Policy Distillation: From Alignment Coverage to Supervision Reliability본 논문은 서로 다른 토크나이저를 사용하는 LLM 간의 Cross-Tokenizer On-Policy Distillation에서 정렬 범위(Alignment Coverage)를 확장하는 것이 반드시 모델 성능 향상으로 이어지는지 의문을 제기한다.#Review#On-Policy Distillation#Cross-Tokenizer Distillation#Supervision Reliability#Strict Alignment#Language Model Training2026년 10월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Rationale-Guided Policy Optimization: Learning to Reason with Adaptive Rationale Scaffolding본 논문은 on-policy Reinforcement Learning에서 발생하는 보상 희소성(reward sparsity) 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Reinforcement Learning#Policy Optimization#Rationale-Guided Learning#Reward Sparsity#Adaptive Scaffolding#Reasoning2026년 10월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Personal-Agent Mediated Recommendation with Cross-Platform User History본 논문은 현대의 플랫폼 중심 추천 환경이 사용자가 소유한 개인 LLM 에이전트가 여러 서비스를 가로질러 작용하는 사용자 중심의 패러다임으로 변화함에 따라 발생하는 문제를 해결하고자 한다.#Review#Personal-Agent Mediated Recommendation#Cross-Platform User History#PAMO#MediateRec#Rescue-Harm Trade-off2026년 10월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] OPD Before RL: Warm-Starting Rubric-Based RL with On-Policy Distillation본 논문은 복잡한 도메인에서 루브릭 기반 강화학습 시 발생하는 피드백 희소성(feedback sparsity)과 보상 해킹(reward hacking) 문제를 해결하기 위해 RP-OPD + Rubric-RL 프레임워크를 제안합니다.#Review#Reinforcement Learning#On-policy Distillation#Rubric-based Evaluation#Warm-starting#Language Models#Reward Hacking#Model Plasticity2026년 10월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] NeMo-DCR: Bit-Exact Delta-Compressed Refit for Scalable Agentic RL at Trillion-Parameter Scale본 논문은 Trillion-Parameter 스케일의 Agentic RL에서 발생하는 대규모 가중치 동기화 병목 문제를 해결하기 위해 NeMo-DCR을 제안합니다.#Review#Agentic RL#Delta-Compressed Refit#Trillion-Parameter Scale#Bit-Exact#Cross-Cluster#Canonical Coordinates#Memory Efficiency2026년 10월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Multilinguality in Hybrid Attention LLMs본 논문은 Hybrid Attention 모델의 하이브리드 구조가 언어 간 추상화와 같은 다국어 처리 과정에 미치는 영향이 충분히 연구되지 않았다는 문제 의식에서 출발합니다.#Review#Hybrid Attention#Multilinguality#Linear-Complexity#Cross-Lingual Alignment#Layer Ordering#Distillation#SoftCKA2026년 10월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MiniCorp: The Last Mile of the AI Agent Firm본 논문은 기업 운영의 자동화(Enterprise AGI)를 달성하기 위해 자율적으로 회사를 운영하는 에이전트 시스템을 구축하고 평가하는 새로운 프레임워크를 제안합니다.#Review#AI Agent Firm#Enterprise AGI#Office Simulator#E-commerce#External World Model#Longitudinal Data#Counterfactual Evaluation2026년 10월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Making LLMs Say What They Think: Measuring and Improving CoT-Interpretability Alignment본 논문은 LLM의 CoT가 모델의 실제 내부 계산 과정을 충실히 대변하지 못하는 불투명성 문제를 해결하고자 합니다 . 기존 연구들은 CoT가 모델의 내부 전략과 일치하지 않거나, 추론 과정을 쉽게 조작할 수 있다는 점을 지적해왔습니다.#Review#CoT#Interpretability#Parametric Faithfulness#Alignment#Post-training#Probing2026년 10월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Learning to Read the Contextual Tokens in Diffusion Transformers본 논문은 현대 MM-DiT 모델의 성능을 견인하는 Contextual Tokens가 내부적으로 어떤 의미 정보를 담고 있는지 불분명하다는 문제를 제기한다.#Review#Multimodal Diffusion Transformers#Contextual Tokens#Representation Alignment#Interpretability#Bottleneck Network#Contextual Alignment2026년 10월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Learning Functional Subspaces for Neural Network Compression본 논문은 현대 Transformer 모델의 심각한 메모리 및 연산 효율성 문제를 해결하기 위해, 모델의 functional subspace를 식별하여 최적의 압축을 수행하는 방법을 제안합니다.#Review#Neural Network Compression#Low-rank Factorization#Learnable Subspace Projections#Functional Subspaces#Transformer#KL Divergence#Model Distillation2026년 10월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Learning Discriminative Geometry for Drifting Models본 연구는 모델이 학습 후 실제 운영 환경에서 발생하는 Model Drift 문제로 인해 Discriminative 능력을 상실하는 현상을 해결하고자 합니다. 기존의 접근 방식들은 주로 Retraining이나 Fine-tuning에 의존하지만, 이는 많은 컴퓨팅 자원을 소모하며 데이터 효율성이 낮다는 한계가 있습니다.#Review#Discriminative Geometry#Drifting Models#Model Drift#Representation Learning#Feature Alignment#Domain Adaptation2026년 10월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Judged Useless, Queried Anyway: Tool-Using Agents Rarely Turn Their Own Evidence Judgments into Stopping Decisions본 논문은 Tool-Using Agents가 도구의 정보가 쓸모없음을 인지하면서도 지속적으로 불필요한 검색을 수행하는 문제를 다룬다 . 저자들은 기존의 에이전트들이 정보를 올바르게 판단함에도 불구하고, 그 판단을 검색 중단이라는 행동으로 연결하지 못하는 현상을 지적한다.#Review#Tool-Using Agents#Sequential Decision Making#Search Failure#Evidence Integration#Stopping Policy#LLM2026년 10월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] JLD: Perceptual Distance Through A Jacobian Lens본 논문은 기존의 이미지 품질 평가 지표들이 가진 일반화 성능의 한계와 데이터 의존성 문제를 해결하고자 합니다. 기존의 LPIPS, DISTS 등은 human judgment에 과하게 fitted 되어 있어 해상도 변화에 취약하며, 고전적인 PSNR이나 SSIM은 인간의 시각적 인지 특성을 제대로 반영하지 못합니다 .#Review#Perceptual Distance#Jacobian Lens#Vision Encoder#Metric Tensor#Sensitivity#Image Quality Assessment2026년 10월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] HuatuoGPT-3: RL-Only Domain Adaptation from Base Models본 논문은 기존의 SFT+RL 도메인 적응 파이프라인이 가지는 복잡성과 모델의 탐색 다양성 감소 문제를 해결하고자 합니다. 기존의 SFT+RL은 초기 냉정한 시작(Cold start)에는 유리하나, 다단계 최적화로 인한 성능 저하 및 망각(Catastrophic forgetting)의 위험이 존재합니다.#Review#Domain Adaptation#Reinforcement Learning#Large Language Models#OnePO#Gradient Starvation#Teacher-Distribution Anchoring2026년 10월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Hiding Tool Latency in On-Device Cascaded Voice Agent through Speculative Execution본 논문은 cascaded voice agent에서 발생하는 외부 tool 호출에 따른 병목 현상과 지연 시간을 해결하는 것을 목적으로 합니다.#Review#Speculative Execution#On-device Voice Agent#Tool Latency#Cascaded System#ASR#LLM2026년 10월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] HiPLEX: Hierarchical Policy Factorization for Full Duplex Speech Language Models전이중 음성 언어 모델(SLM)은 실시간 대화에서 턴 전환, 끼어들기, 피드백 등 복합적인 상호작용 능력이 필수적입니다.#Review#Full-Duplex Speech Language Models#Hierarchical Reinforcement Learning#Policy Factorization#Turn-Taking#Credit Assignment#Event-Causal Masks2026년 10월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Harness Engineering for Software Engineering via Modular Executable Dev-Primitives본 논문은 기존 소프트웨어 엔지니어링 에이전트가 긴 작업 수행 과정에서 겪는 문맥 폭발(context explosion)과 의미론적 드리프트(semantic drift) 문제를 해결하고자 합니다. 기존 방법론들은 전체 레포지토리의 상태를 반복적으로 재구성해야 하므로 대규모 프로젝트에서 매우 취약한 모습을 보입니다 .#Review#Software Engineering#Large Language Models#Agentic Workflow#Modular Abstraction#Repository Management#Bug Diagnosis2026년 10월 6일댓글 수 로딩 중