[논문리뷰] RAMP: Reinforcement Adaptive Mixed Precision Quantization for Efficient On Device LLM Inference최근 Large Language Models (LLMs)는 자연어 처리 분야를 혁신했지만, FP16 포맷의 Llama-2-13B 모델이 26GB 의 memory를 요구하는 등 막대한 memory requirement로 인해 consumer GPU나 edge device에 배포하는 데 어려움을 겪는 Memory Wall 문제가 존재합니다.#Review#Mixed-Precision Quantization#Reinforcement Learning#Post-Training Quantization#Large Language Models#Policy Transfer#Scale Folding#GGUF#On-Device Inference2026년 3월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MosaicMem: Hybrid Spatial Memory for Controllable Video World Models비디오 diffusion 모델은 단순한 plausible clip 생성에서 카메라 모션, revisits, 그리고 intervention 하에서 일관성을 유지하는 world simulator로 발전하고 있습니다.#Review#Spatial Memory#World Models#Video Diffusion Models#Hybrid Memory#Controllable Video Generation#Long-horizon Consistency#Patch-and-Compose2026년 3월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MetaClaw: Just Talk -- An Agent That Meta-Learns and Evolves in the WildLarge language model (LLM) agent 는 복잡한 multi-step task 에서 강력한 성능을 보여왔지만, 실제 배포 환경에서 사용되는 agent 는 한 번 훈련되면 user 의 요구사항 변화에 관계없이 고정된 상태로 제공됩니다.#Review#LLM agents#continual learning#meta-learning#skill-driven adaptation#policy optimization#reinforcement learning#online adaptation2026년 3월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Look Before Acting: Enhancing Vision Foundation Representations for Vision-Language-Action ModelsVision-Language-Action (VLA) 모델은 로봇 조작에서 유망한 Paradigm으로 부상했지만, 신뢰할 수 있는 Action Prediction은 시각적 관찰과 언어 지침을 정확하게 해석하고 통합하는 데 크게 의존합니다.#Review2026년 3월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LoST: Level of Semantics Tokenization for 3D Shapes최근 autoregressive (AR) 모델이 3D generation의 강력한 패러다임으로 부상하고 있지만, 3D shape에 대한 최적의 tokenization 방법은 여전히 미해결 과제입니다.#Review#3D Shape Tokenization#Semantic Salience#Autoregressive Generation#Relational Inter-Distance Alignment#Diffusion Models#Triplane2026년 3월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LaDe: Unified Multi-Layered Graphic Media Generation and Decomposition기존 generative models , 특히 Diffusion Models (DM) 은 고품질 이미지를 생성하는 데 탁월하지만, 결과물을 단일 flat image artifact 로 생성하여 전문 디자인 워크플로우에서 요구되는 개별 요소에 대한 fine-grained control 을 제공하지 못하는 한계가 있습니다.#Review2026년 3월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] GigaWorld-Policy: An Efficient Action-Centered World--Action Model기존 Vision-Language-Action (VLA) 모델 은 강력한 성능을 보였지만, 슈퍼비전 희소성(sparsity) 이라는 주요 문제에 직면해 있습니다.#Review2026년 3월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Efficient Training-Free Multi-Token Prediction via Embedding-Space ProbingLLM은 Next-token Generation을 위해 훈련되므로, GPU Parallelism을 충분히 활용하지 못하는 문제가 있습니다.#Review2026년 3월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Efficient Exploration at Scale오늘날 대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 데이터를 학습하며 발전했지만, LLM의 능력을 인간의 선호도에 맞춰 정렬하는 데 필요한 고품질의 informative한 데이터를 효율적으로 수집하는 것은 여전히 중요한 과제입니다.#Review#RLHF#Data Efficiency#Active Exploration#Epistemic Neural Network#Information-Directed Sampling#Scaling Laws#Large Language Models#Online Learning2026년 3월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ESPIRE: A Diagnostic Benchmark for Embodied Spatial Reasoning of Vision-Language Models최근 Vision-Language Models (VLMs)는 Embodied Domain에서의 공간 인지 능력을 향상시키기 위한 상당한 진전을 이루었지만, 기존의 평가 방식에는 여러 한계가 존재합니다.#Review2026년 3월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Conservative Offline Robot Policy Learning via Posterior-Transition Reweighting최근 Vision-Language-Action (VLA) model의 발전은 large-scale multi-robot dataset을 통해 robot policy를 pretrain하는 데 큰 진전을 보였습니다.#Review#Offline Reinforcement Learning#Vision-Language-Action Models#Data Reweighting#Posterior-Transition Reweighting#Cross-Embodiment Transfer#Robot Learning2026년 3월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Complementary Reinforcement LearningReinforcement Learning (RL)은 Large Language Models (LLM) 기반 agent의 agentic capabilities를 향상시키는 데 강력한 패러다임으로 부상했지만, sparse outcome feedback과 agent가 episode 전반의 prior experience를 활용하지 못하는 문제로 인해 낮은 sample efficiency라는 한계에 직면해 있다.#Review2026년 3월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] BenchPreS: A Benchmark for Context-Aware Personalized Preference Selectivity of Persistent-Memory LLMsLarge Language Models (LLMs)는 User Preferences를 Persistent Memory에 저장하여 여러 Interaction에서 Personalization을 지원하고 있습니다.#Review#Large Language Models#Personalization#Persistent Memory#Context-Awareness#Preference Selectivity#Benchmark#Misapplication Rate#Appropriate Application Rate2026년 3월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Alignment Makes Language Models Normative, Not Descriptive최근 Large Language Models (LLMs)는 homo silicus로서 인간 행동을 시뮬레이션하고 예측하는 데 광범위하게 활용되고 있습니다. 그러나 이러한 연구의 대부분은 aligned models 를 사용하며, alignment가 행동 예측에 중립적이거나 유익하다고 암묵적으로 가정합니다.#Review2026년 3월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AdaMem: Adaptive User-Centric Memory for Long-Horizon Dialogue Agents최근 LLM 기반 에이전트들은 장기적인 상호작용, 개인화된 지원 및 다단계 추론을 지원하기 위해 외부 메모리에 점점 더 의존하고 있습니다. 그러나 기존 메모리 시스템은 세 가지 핵심 문제에 직면합니다.#Review#LLM Agents#Dialogue Memory#User-Centric#Adaptive Retrieval#Graph Memory#Multi-Agent Systems#Long-Horizon Reasoning2026년 3월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ACE-LoRA: Graph-Attentive Context Enhancement for Parameter-Efficient Adaptation of Medical Vision-Language ModelsCLIP과 같은 VLMs 는 Natural image 분야에서 탁월한 성능을 보였고, 이는 Medical domain에도 큰 영감을 주었다. 그러나 기존 Medical VLMs 는 Specialist model과 Generalist model이라는 두 가지 극단적 형태로 나뉘어져 있었다.#Review2026년 3월 18일댓글 수 로딩 중
[triton] GFX1250에서 AsyncCopy의 OOB Shared Memory 주소를 이용한 마스킹브랜치 기반 마스킹 대신 out-of-range LDS 주소를 활용하여 async copy를 효율적으로 마스킹하는 GFX1250 최적화를 분석합니다.#Triton#AMD#GPU#AsyncCopy#GFX12502026년 3월 18일댓글 수 로딩 중
[ACE-Step-1.5] 외부 의존성을 걷어내고 성능을 잡다: ACE-Step 1.5의 커스텀 vLLM 엔진 도입기nano-vllm 의존성을 제거하고, CFG 버그 수정 및 Jetson 최적화를 포함한 자체 추론 엔진 구축 사례를 분석합니다.#LLM#vLLM#Inference#Optimization#Python#PyTorch2026년 3월 18일댓글 수 로딩 중
[triton] triton-ext Plugin API에 문자열 인자 지원 추가Triton 확장 플러그인의 addPass API에 문자열 인자를 전달할 수 있도록 확장하여, 커스텀 패스의 설정 가능성을 높인 PR을 분석합니다.#Triton#Plugin#API#MLIR#Extension2026년 3월 18일댓글 수 로딩 중
[llm-compressor] AWQ DDP - 분산 데이터 병렬 AWQ 양자화AWQ 양자화에 DDP(Distributed Data Parallel)를 적용하여 멀티 GPU에서 캘리브레이션 속도 향상#llm-compressor#Performance2026년 3월 18일댓글 수 로딩 중