[논문리뷰] Can AI Agents Learn Their Way to the Top? Evaluating Heuristic Learning in a Long-Running Game Agent Competition본 논문은 제한된 상호작용 환경에서 AI agent가 게임 규칙을 이해하고, 이를 실행 가능한 전략으로 변환하여 지속적으로 경쟁력을 확보할 수 있는지 탐구한다.#Review#Adversarial Heuristic Learning#AAArena#Game Agent#Policy Evolution#Program Improvement#Heuristic System2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AMLworld-Compact: Importance-Weighted Downsampling for Cost-Effective LLM Evaluation and Error Diagnosis본 연구는 대규모 AML 테스트셋에서 LLM을 평가할 때 발생하는 막대한 컴퓨팅 비용과 불균형 데이터 문제를 해결하고자 합니다. 기존의 AMLworld 데이터셋은 백만 단위의 트랜잭션을 포함하고 있어 LLM으로 전수 평가하기에 비용 효율성이 매우 낮습니다 .#Review#AML#LLM Evaluation#Coreset#Horvitz-Thompson Estimation#Downsampling#Importance-Weighting#Graph Neural Networks2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[flashinfer] Blackwell 시대를 위한 Mamba-2 SSD 최적화: FlashInfer의 네 번째 성능 개선 라운드 분석Blackwell 아키텍처(SM100/103)에서 Mamba-2 SSD prefill 성능을 극대화하기 위한 정밀도 확장 및 메모리 접근 최적화 기법 분석.#Mamba-2#Blackwell#CUDA#FlashInfer#SSD#Optimization2026년 10월 10일댓글 수 로딩 중
[flashinfer] FlashInfer: BF16 어텐션 최적화 - SM100a의 P Barrier 개선 및 Tail-round Q-split 도입FlashInfer의 BF16 어텐션 커널 성능 개선: SM100a의 P Barrier 최적화와 Tail-round Q-split 도입.#FlashInfer#AI#최적화#성능 개선#딥러닝#어텐션 메커니즘#BF162026년 10월 10일댓글 수 로딩 중
[flashinfer] FlashInfer: DeepSeek-V4 NVFP4 sparse-MLA 디코딩을 위한 H64 타일 최적화DeepSeek-V4 NVFP4 sparse-MLA 디코딩 시 H64 타일 전용 커널을 도입하여 SMEM 사용량을 줄이고 성능을 최대 10% 향상시켰습니다.#FlashInfer#CUDA#DeepSeek-V4#Sparse-MLA#Performance Optimization2026년 10월 10일댓글 수 로딩 중
[sglang] SGLang Diffusion 모델의 Ulysses Attention 파이프라인 최적화: Copy Engine을 활용한 성능 향상Ulysses Attention의 All-to-All 통신과 연산을 Copy Engine을 통해 파이프라이닝하여 Diffusion 모델의 추론 속도를 최대 24% 개선했습니다.#SGLang#Diffusion#UlyssesAttention#PerformanceOptimization#CUDA2026년 10월 10일댓글 수 로딩 중
[sglang] SGLang, Ulysses 어텐션의 IPC 기반 파이프라이닝으로 성능 극대화SGLang, Ulysses 어텐션의 IPC 기반 파이프라이닝으로 성능 극대화: 코드 변경 분석#SGLang#Ulysses#Optimization#IPC#Pipelining#Deep Learning#LLM2026년 10월 9일댓글 수 로딩 중
[sglang] MiniMax-H3 모델의 RMSNorm 및 AdaLN 연산 최적화: Triton을 활용한 커널 융합MiniMax-H3 DiT 블록의 RMSNorm과 AdaLN 연산을 하나의 Triton 커널로 융합하여 메모리 대역폭 병목을 해소하고 성능을 2.4배 향상시켰습니다.#SGLang#Triton#Diffusion#Optimization#KernelFusion2026년 10월 9일댓글 수 로딩 중
[onnxruntime] ONNX Runtime WebGPU QMoE: 단일 토큰 라우팅 최적화로 성능 대폭 향상ONNX Runtime WebGPU에서 QMoE의 단일 토큰 라우팅 로직을 최적화하여 성능을 크게 개선한 PR 분석#ONNX Runtime#WebGPU#QMoE#최적화#성능#딥러닝2026년 10월 9일댓글 수 로딩 중
[onnxruntime] ONNX Runtime WebGPU: Windows D3D12를 활용한 모델 로딩 가속화Windows 환경에서 D3D12를 활용해 대규모 모델의 외부 가중치를 GPU로 직접 스트리밍하여 로딩 시간을 50% 이상 단축했습니다.#ONNX Runtime#WebGPU#D3D12#Performance#Windows2026년 10월 9일댓글 수 로딩 중
[flashinfer] Blackwell 아키텍처를 위한 FlashInfer의 FP8/BF16 혼합 정밀도 Attention 최적화 분석FlashInfer에서 Blackwell(B200/B300) GPU를 타겟으로 한 P-in-SMEM 및 Two-CTA UMMA 최적화를 통해 FP8 Attention 성능을 극대화하는 방법을 분석합니다.#FlashInfer#Blackwell#FP8#CUDA#LLM-Inference#Performance-Optimization2026년 10월 8일댓글 수 로딩 중
[TensorRT] PyTorch-TensorRT, 엔진 빌드 후 메모리 누수 해결: `malloc_trim` 도입으로 최적화PyTorch-TensorRT에서 엔진 빌드 후 발생하는 메모리 누수를 `malloc_trim`으로 해결하여 최적화한 PR을 분석합니다.#PyTorch#TensorRT#Optimization#Memory Management#Performance2026년 10월 8일댓글 수 로딩 중
[TensorRT] PyTorch-TensorRT의 메모리 효율성 개선: 점진적 GPU 메모리 해제를 통한 컴파일 최적화모델 컴파일 시 GPU 메모리 부족 문제를 해결하기 위해, 모듈 이동 중 점진적으로 CUDA 캐시를 비우는 최적화 기법을 소개합니다.#PyTorch#TensorRT#Memory Optimization#CUDA#Performance2026년 10월 8일댓글 수 로딩 중
[flashinfer] FlashInfer의 Cake Sampling 최적화: 정밀한 조기 종료와 하드웨어별 디스패치 전략FlashInfer의 Cake Sampling 커널이 정밀한 조기 종료와 하드웨어별 최적화 전략을 통해 샘플링 성능을 대폭 개선했습니다.#FlashInfer#CUDA#GPU#Performance#LLM2026년 10월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] WorldGuide: Goal-Directed Video World Model for Procedural Task Execution본 연구는 장기 절차적 작업(Long-horizon procedural tasks)에서 발생하는 영상 생성의 불확실성과 비효율성 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Video World Model#Procedural Task Execution#Closed-Loop Generation#ContextPlanner#Hierarchical Memory Compression#WorldGuide Bench2026년 10월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] What Did the Agent Actually Do? Evidence-Grounded Oversight for Long-Horizon Agents본 연구는 Long-horizon agent가 수행하는 복잡한 활동 중 사용자가 검증해야 할 결정 사항을 식별하고 그 근거를 제시하는 모니터링 체계의 부재를 해결합니다.#Review#Long-Horizon Agents#Human Oversight#Evidence-Grounded Behavior Graph#AgentMonBench#Software Engineering#Consequential Decisions2026년 10월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] VibeEdit: Image Editing with Canvas Instructions기존의 텍스트 기반 이미지 편집 모델은 대상을 정확히 지칭하기 위해 복잡한 문장 묘사가 필요하며, 특히 유사한 객체가 다수 존재하는 경우 의도한 대상을 특정하는 데 한계가 있습니다.#Review#VibeEdit#Canvas Instruction#Image Editing#Layer-Decoupled Conditioning#Region-Weighted SFT#Rubric-Guided Reinforcement Learning2026년 10월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ViSkill: Reinforcing VLM Agents with Evolving Visual-Native Skills본 논문은 기존 Skill-augmented agents가 겪고 있는 시각적 정보의 손실과 학습 전략의 파편화 문제를 해결하고자 한다.#Review#VLM Agents#Reinforcement Learning#Skill-Augmented Learning#Visual-Native Skills#Policy Optimization#Closed-loop Learning#Spatial Grounding2026년 10월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] V-CoLA: Vision Token Compression with Linear Attention본 논문은 Linear Attention이 포함된 하이브리드 VLM 구조에서 기존의 vision token 압축 기법들이 구조적 차이로 인해 실패한다는 점을 해결하고자 합니다 .#Review#Vision Token Compression#Linear Attention#Hybrid Architectures#Token Merging#Multimodal LLM#Efficient Inference2026년 10월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] USDCraft: Geometrically Grounded Programmatic Modeling of Articulated 3D Assets for Simulation본 논문은 실세계 로봇 조작 정책(Manipulation Policy)의 효과적인 학습을 위해 필수적인 '시뮬레이션용 관절형 3D 객체'의 생성 및 복원 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Articulated 3D Assets#Programmatic Modeling#Real-to-Sim Transfer#LLM Agent#Geometric Grounding2026년 10월 8일댓글 수 로딩 중