[논문리뷰] FuseReg: Regularizing Layer Fusion Mitigates the Reconstruction-Generation Gap in Representation AutoencodersRepresentation Autoencoders (RAEs)는 Pretrained visual encoder의 Feature를 활용하여 이미지 생성 모델에 강력한 시각적 표현을 통합하지만, Latent space를 형성할 Encoder layer 선택에서 Trade-off에 직면한다.#Review2026년 9월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] FoMo: Forking Moment in Generative Trajectory as a Perceptual Distance본 논문은 Reference-based IQA metric 학습 시 필요한 human-annotated data 수집의 한계점을 해결하고자 한다.#Review2026년 9월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Evidence-Grounded Auditing of Identification Assumptions in Climate-Policy Causal EvaluationsDifference-in-differences (DID) 연구는 탄소 가격 책정 및 배출권 거래제와 같은 climate policy를 평가하는 데 광범위하게 사용됩니다.#Review#Climate Policy#Causal Evaluation#Difference-in-Differences (DID)#Identification Assumptions#Large Language Models (LLMs)#Evidence-Grounded Auditing#Flaw Injection#Research Reliability2026년 9월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Enhancing Photogrammetric Digital Surface Models with Pretrained Diffusion Models and Multimodal Conditioning본 논문은 스테레오-사진측량(stereo-photogrammetry)으로 생성된 Digital Surface Models (DSMs)의 낮은 품질 문제를 해결하기 위해 Diffusion Models를 제안한다.#Review2026년 9월 27일댓글 수 로딩 중
[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