[논문리뷰] Soap2Soap: Long Cinematic Video Remaking via Multi-Agent Collaboration본 논문은 Long-horizon Video-to-Video Generation의 핵심 과제인 Long Cinematic Video Remaking 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Long-Video Remaking#Multi-Agent System#Dual-Bridge Consistency#Character Identity#Narrative Fidelity#Video-to-Video Generation2026년 5월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Share More, Search Less: Collaborative Parallel Thinking for Efficient Test-Time Scaling기존 병렬 Test-Time Scaling (TTS) 방법론은 Information Isolation Bottleneck이라는 중요한 한계점을 가지고 있습니다.#Review#Test-Time Scaling#Collaborative Parallel Thinking#Large Language Models#Information Sharing#Redundant Exploration#Accuracy-Latency Pareto Frontier#Mathematical Reasoning2026년 5월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MobileGym: A Verifiable and Highly Parallel Simulation Platform for Mobile GUI Agent Research모바일 GUI Agent 연구는 빠른 발전을 보였지만, 현재 평가 및 훈련 환경은 근본적인 Trade-off 문제에 직면해 있다.#Review#Mobile GUI Agent#Simulation Environment#Reinforcement Learning#Verifiable Outcome Signals#Interaction Fidelity#MobileGym-Bench#Sim-to-Real Transfer2026년 5월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LongAV-Compass: Towards Unified Evaluation of Minute-Scale Audio-Visual Generation Across T2AV, I2AV, and V2AV본 논문은 기존 Audio-Visual Generation 벤치마크가 Minute-Scale Content의 평가 요구사항을 충족하지 못하는 문제를 해결하고자 한다.#Review#Audio-Visual Generation#Long Video Generation#Evaluation#Benchmark#T2AV#I2AV#V2AV#MLLM-assisted assessment2026년 5월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LocateAnything: Fast and High-Quality Vision-Language Grounding with Parallel Box DecodingThe End of the content of the urls browsed.#Review2026년 5월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Geometry-Aware Representation Denoising for Robust Multi-view 3D Reconstruction본 논문은 Degraded Input Condition 하에서 Multi-view 3D Reconstruction의 Robustness를 향상시키기 위해 Geometry-Aware Representation Denoising (GARD) 프레임워크를 제안한다.#Review#Multi-view 3D Reconstruction#Image Restoration#Representation Denoising#Diffusion Models#Geometry-Aware Features#Feed-Forward Models#Camera Pose Estimation2026년 5월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] EvalVerse: Pipeline-Aware and Expert-Calibrated Benchmarking for Professional Cinematic Video Generation본 연구는 generative video foundation models의 빠른 발전으로 professional-grade cinematic synthesis에 대한 수요가 증가함에 따라, Reinforcement Learning (RL) 및 agentic workflows로의 전환에 필요한 신뢰할 수 있는 평가의 bottleneck 문제를 해결하고자 한다.#Review#Video Generation#Benchmarking#Cinematic Quality#VLM#Chain-of-Thought#Human-Machine Alignment#Evaluation Framework#Reinforcement Learning2026년 5월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] D^2-Monitor: Dynamic Safety Monitoring for Diffusion LLMs via Hesitation-Aware Routing본 논문은 D-LLM의 안전성 monitoring 연구가 미흡하며, D-LLM의 오용 가능성이 증대함에 따라 효과적인 방어 메커니즘이 필요하다고 주장합니다.#Review#Diffusion LLMs#Safety Monitoring#Hesitation-Aware Routing#Probe-based Monitors#Multi-step Trajectory#Sample Difficulty#Efficiency-effectiveness Tradeoff#Adversarial Inputs2026년 5월 26일댓글 수 로딩 중
[sglang] SGLang EAGLE 디코딩 최적화: 불필요한 Softmax 연산 제거로 성능 향상SGLang EAGLE 디코딩에서 topk=1일 때 불필요한 Softmax 연산을 제거하여 성능을 개선했습니다.#SGLang#EAGLE#Speculative Decoding#Performance Optimization#Softmax#Top-k Sampling2026년 5월 25일댓글 수 로딩 중
[cpython] Python의 os.fork 후 발생하던 성능 프로파일링 충돌 문제 해결 및 최적화 분석os.fork 후 발생하던 CPython의 성능 프로파일링 충돌 문제를 해결하고, 코드 재사용성을 높인 최적화 분석.#Python#CPython#Performance#Optimization#fork#Profiling2026년 5월 25일댓글 수 로딩 중
[sglang] SGLang Diffusion 최적화: CFG Gating을 통한 추론 속도 20% 향상Classifier-free guidance(CFG)의 불필요한 연산을 줄이는 CFG Gating 기법을 도입하여 Denoising 단계의 성능을 25% 개선했습니다.#SGLang#Diffusion#Optimization#LLM#Inference2026년 5월 25일댓글 수 로딩 중
[sglang] SGLang의 MoE 성능 최적화: 512 전문가 모델을 위한 커널 최적화Qwen3.5-397B와 같은 대규모 MoE 모델을 위해 512 전문가를 지원하는 커널 최적화로 성능을 최대 4배 이상 향상시켰습니다.#SGLang#MoE#CUDA#Kernel Optimization#LLM2026년 5월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Your Embedding Model is SMARTer Than You Think본 논문은 single-vector multimodal retriever가 rich하고 sequential한 token sequence를 단일 global representation으로 압축하면서 발생하는 근본적인 information bottleneck 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Multimodal Retrieval#Single-Vector Embeddings#Multi-Vector Embeddings#Late Interaction#Information Bottleneck#Hidden States#Contrastive Learning#Plug-and-Play2026년 5월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] WBench: A Comprehensive Multi-turn Benchmark for Interactive Video World Model Evaluation최근 Interactive World Models의 발전에도 불구하고, 기존의 평가 방식은 단편적이며 체계적인 평가를 위한 통합된 표준이 부재하다.#Review#Interactive World Models#Video Generation#Benchmark#Multi-turn Interaction#Evaluation Metrics2026년 5월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] TriSplat: Simulation-Ready Feed-Forward 3D Scene ReconstructionI was unable to access the content of the provided URL: https://arxiv.org/html/2605.26115.#Review2026년 5월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Toward Native Multimodal Modeling: A Roadmap본 논문은 기존 Large Language Models (LLMs)이 텍스트 전용 인터페이스에 근본적으로 제한되어 실제 세계의 풍부한 센서리 신호(sensory signals)를 통한 그라운딩(grounding)이 부족하다는 문제의식에서 출발합니다.#Review#Native Multimodal Modeling#Cross-modal Fusion#Transformer Architectures#Multimodal LLMs#M2M Symmetric Modeling#Mid-Fusion#Early-Fusion2026년 5월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ThriftAttention: Selective Mixed Precision for Long-Context FP4 AttentionI am unable to access the content of the provided URL: https://arxiv.org/html/2605.23081. The browsing tool encountered an error while trying to fetch the page.#Review2026년 5월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SkillEvolBench: Benchmarking the Evolution from Episodic Experience to Procedural Skills본 논문은 LLM Agents가 실제 작업을 해결하면서 축적하는 풍부한 Episodic Experience가 재사용 가능한 Procedural Skills로 증류될 수 있는지 여부가 불분명하다는 핵심 문제를 제기한다.#Review#LLM Agents#Procedural Skills#Skill Formation#Episodic Experience#Benchmarking#Skill Evolution#Abstraction Bottleneck#Deployment Transfer2026년 5월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] QUEST: Training Frontier Deep Research Agents with Fully Synthetic Tasks본 논문은 Deep Research Agents의 광범위한 역량을 갖춘 훈련 방식의 불투명성과 기존 Open-weight 모델들의 한계점을 해결하고자 한다.#Review#Deep Research Agents#Synthetic Data#Rubric Tree#Context Management#Reinforcement Learning#Fact Seeking#Citation Grounding#Report Synthesis2026년 5월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ParaVT: Taming the Tool Prior Paradox for Parallel Tool Use in Agentic Video Reinforcement LearningI am sorry, but I was unable to fetch the content of the provided URL: https://arxiv.org/html/2605.20342.#Review2026년 5월 25일댓글 수 로딩 중