[논문리뷰] Any Time, Any Space: A World-State-Centric Framework for Agentic Video Generation본 논문은 긴 분량의 agentic video generation 과정에서 샷 간의 공간적/시간적 일관성이 유지되지 않는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Long Video Generation#Agentic Framework#Multi-shot Video Generation#World State#Persistent Memory#Spatial Consistency#Event Recapture2026년 10월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ActionOPD: Distilling Decisions, Not Tokens본 논문은 에이전트 증류(Agent Distillation)에서 발생하는 State-distribution Mismatch와 토큰 단위 지도 학습의 비효율성을 해결하고자 한다 .#Review#Agent Distillation#Action-Level Supervision#On-Policy Distillation#Semantic Matching#Tool Use#Black-box Teacher2026년 10월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Acting Through Registers본 논문은 World Action Models (WAMs)의 Visual Representation이 Action-relevant Information을 어떻게 조직하는지에 대한 이해 부족 문제를 해결하고자 합니다.#Review#World Action Models (WAMs)#Spatial Outliers#Registers#Flow-Matching (FM) Loss Supervision#Action Conditioning#Robot Manipulation2026년 10월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] APT: Feedback-Driven Agentic Post-Training for Text-to-Image Generation본 논문은 기존 Text-to-Image (T2I) 모델의 post-training pipeline이 수동으로 구성된 training data와 고정된 training distribution에 의존하여 확장성과 효율성이 떨어진다는 핵심 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Agentic Post-Training#Recursive Self-Improvement#Text-to-Image Generation#Adaptive Curriculum#Reinforcement Learning#Model-Agnostic#Automated Post-Training2026년 10월 14일댓글 수 로딩 중
[flashinfer] FlashInfer Blackwell(SM103) 최적화: Sage 커널 및 Block-Sparse 성능 개선Blackwell 아키텍처를 위한 Sage 커널 튜닝 및 Softmax 리스케일링 최적화를 통해 최대 25% 이상의 성능 향상을 달성했습니다.#FlashInfer#CUDA#Blackwell#Attention#Optimization2026년 10월 13일댓글 수 로딩 중
[flashinfer] [FlashInfer] Device-side Gating을 통한 MoE GEMM2 경로 최적화: Kimi-K3 모델 성능 개선 사례MoE의 GEMM2 경로 선택 로직을 호스트에서 디바이스로 이동시켜, 롱 프리필 상황에서 최대 9.5%의 성능 향상을 달성한 최적화 기법을 분석합니다.#FlashInfer#MoE#CUDA#Optimization#LLM Inference#Kimi-K32026년 10월 13일댓글 수 로딩 중
[ollama] Ollama Gemma4 모델의 CUDA Prefill 성능 최적화: MLX SDPA 도입기Gemma4 모델의 CUDA prefill 과정에서 수동 구현된 Attention을 MLX SDPA로 대체하여 최대 12배의 성능 향상을 달성했습니다.#Ollama#CUDA#Gemma4#MLX#SDPA#Performance Optimization2026년 10월 13일댓글 수 로딩 중
[vllm] vLLM, GLM-5.3 Flash 모델의 FP8 KV 캐시 기본 활성화로 성능 9.8% 향상vLLM에서 GLM-5.3 Flash 모델의 KV 캐시를 FP8으로 기본 설정하여 추론 성능을 개선했습니다.#vLLM#LLM#성능 최적화#FP8#KV 캐시#GLM-5.3 Flash2026년 10월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] X-Ragent: Tool-Augmented Reinforcement Learning for Evidence-Grounded Chest X-Ray Reasoning본 연구는 Chest X-ray (CXR) 해석의 신뢰성을 높이기 위해 Multimodal Large Language Models (MLLMs)의 한계를 극복하고자 한다. CXR 해석은 질병 탐지부터 수술 후 모니터링에 이르는 중요한 임상 태스크를 지원하며, 정확한 진단은 국소적이고 정량적인 증거에 크게 의존한다.#Review#Chest X-ray Reasoning#Tool-Augmented Learning#Reinforcement Learning#Medical Agents#Evidence-Grounded#Validity Gate#Supervised Fine-Tuning#GRPO2026년 10월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] WorldRecon: Generative Multi-View Mesh Reconstruction for Large-Scale 3D WorldWorldRecon은 기존의 대규모 3D 환경 재구성 방법론들이 가진 제한적인 완성도와 복잡한 환경에 대한 확장성 문제를 해결하기 위해 제안되었습니다. 기존 재구성 기법들은 관찰되지 않은 영역을 복원하는 능력이 부족하거나, 노이즈가 많은 기하학적 데이터를 생성하는 한계가 있었습니다.#Review#3D Reconstruction#Generative Prior#Multi-View#PBR Materials#Large-Scale#Neural Implicit Surfaces2026년 10월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] WorkRover: Scaling Long-Horizon Cowork Agent Training Via Recursive Environment Evolution본 논문은 long-horizon cowork agents 훈련을 위한 scalable interactive environments 구축의 한계점과 credit assignment의 어려움을 해결하고자 한다.#Review#Long-Horizon Agents#Cowork Agents#Reinforcement Learning#Environment Evolution#Harness-Driven Synthesis#Factorial Compatibility Replay (FCR)#Verifier-to-Turn Credit Assignment (VTCA)2026년 10월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] VideoJev: System One Model for Video Understanding and Interaction본 논문은 시각 에이전트(visual agents)가 비디오 관찰(video observations)로부터 시기적절한 의사결정(timely decisions)을 내리는 데 필요한 효율성을 해결하고자 합니다.#Review#Video Understanding#System One Models#Temporal Grounding#Video QA#MLLMs#Inference Efficiency#Candidate Scoring#Reusable Computation2026년 10월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Vela: User Behavior as Supervision Sparks LLM Intelligence대규모 언어 모델(LLM)은 개인 비서 및 추천 시스템과 같은 실제 애플리케이션에 점점 더 많이 배포되고 있지만, 'user dimension of LLM intelligence' 측면에서 한계를 보입니다.#Review#LLM#User Behavior#Supervision#Vela#Fine-tuning#Reinforcement Learning#Benchmarking2026년 10월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] VIEWCRAFT: Evolving What Multimodal Agents See and How They Read It본 논문은 멀티모달 에이전트의 성능이 단순히 모델의 성능뿐만 아니라, 제공되는 증거(Evidence)의 적절성과 이를 읽어내는 방식(Reading Procedure)의 조화에 크게 의존한다는 문제의식에서 출발합니다.#Review#Multimodal Agents#Evidence Interface#Skill Evolution#Reading Procedure#Executable Interface#Paired Evaluation2026년 10월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] VEDJE: Video-Efficient Discriminative Joint Encoder for Scalable Video-Text Retrieval대규모 비디오 검색 시스템은 일반적으로 두 단계로 운영되는데, 첫 번째 단계에서는 전체 인덱스에서 후보 비디오를 빠르게 검색하고, 두 번째 단계에서는 각 후보가 쿼리와 일치하는지 정밀하게 검증합니다.#Review#Video-Text Retrieval#Reranking#Cached Joint Encoding#Video Compression#Feature-Change Supervision#Scalability#Efficiency2026년 10월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Urbex: Agentic Spatial Grounding for City-Scale 3D Scenes본 논문은 기존의 City-Scale 3D Grounding Method들이 가진 Inefficiency와 제한적인 Accuracy 문제를 해결하고자 한다.#Review2026년 10월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] UniForge3D: Joint 3D Reconstruction and Generation in a Shared Anchor-Guided Space본 논문은 희소하고 포즈가 알려지지 않은(unposed) 다중 뷰 이미지로부터 충실도가 높은 3D 에셋을 재구성하고 생성하는 통합 모델 UniForge3D를 제안한다.#Review#3D Reconstruction#3D Generation#Anchor-Guided#Sparse View#Multi-view Fusion#Voxel-based Modeling2026년 10월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] UltraBERT: Beyond the Limit of BERT Pre-Training본 논문은 Bidirectional Encoder의 Pre-training Recipe가 Causal Large Language Model (LLM)의 발전에도 불구하고 여전히 Small-scale Convention에 머물러 있어, Encoder가 Sub-optimal하게 학습되고 Classification 및 Retrieval Task 모두에서 경쟁력 있는 단일 모델이 부재하다는 핵심 문제를 제기한다.#Review#BERT#Pre-training#Encoder#Masked Language Modeling (MLM)#Classification#Retrieval#Masking Ratio#Knowledge Distillation#LM Head Decoupling2026년 10월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Tev: Scaling Long-Horizon Agentic Environments with Dense Progress RewardsLong-horizon agent는 자동화된 발견(automated discovery) 및 recursive self-improvement (RSI)에 필수적이지만, 현재 open-source LLM agent는 long-horizon 태스크에서 어려움을 겪고 있습니다.#Review#Long-Horizon Agents#Dense Rewards#Reinforcement Learning#Environment Synthesis#LLM Agents#Progress Potential#Agentic AI#Task Generation2026년 10월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] TPPO: Tracking-Value PPO For Language Model Reasoning본 논문은 LLM reasoning 과정에서 sparse terminal rewards 환경 하의 credit assignment 문제와 PPO critics의 한계를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Reinforcement Learning#Proximal Policy Optimization (PPO)#Value Function#Credit Assignment#LLM Reasoning#Log-Odds Space#Bayesian Update#RLVR2026년 10월 13일댓글 수 로딩 중