[Triton] grouped_gemm 벤치마크 min/max ms 반환 순서 수정perf_report에서 error bar가 뒤집히는 문제를 반환값 순서 교정으로 해결#Triton#Tutorial#Bug Fix#Benchmark2026년 2월 11일댓글 수 로딩 중
[Ray Data] 리소스 매니저 스케줄링에 논리적 메모리 포함Ray Data의 리소스 매니저가 CPU/GPU만 고려하던 스케줄링 결정에 논리적 메모리(memory)를 추가하여, 메모리 초과 할당을 방지하는 PR을 분석합니다.#Ray#Ray Data#Resource Management#Memory#Scheduling#Python2026년 2월 11일댓글 수 로딩 중
[triton] Triton AMD 백엔드: 8-Wave PingPong Attention 커널 구현 분석AMD GPU 환경에서 성능 향상을 위한 8-Wave PingPong Attention 커널 구현 및 파이프라이닝 최적화 기법을 살펴봅니다.#Triton#AMD#GPU#Attention#Optimization2026년 2월 10일댓글 수 로딩 중
[triton] AMD: PartitionedSharedEncodingAttr의 LLVM lowering 지원으로 공유 메모리 파티셔닝 구현텐서를 여러 물리적 공유 메모리 파티션에 분할 저장하여 파티션 충돌을 줄이는 PartitionedSharedEncodingAttr의 LLVM IR 변환 구현 분석.#Triton#AMD#LLVM#Shared Memory#Partitioning#MLIR2026년 2월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] VideoWorld 2: Learning Transferable Knowledge from Real-world Videos본 연구는 복잡하고 장기적인 태스크를 위해 레이블이 없는 실세계 비디오 데이터 로부터 전이 가능한 지식을 학습하는 것을 목표로 합니다.#Review#Transferable Knowledge#Real-world Video Learning#Latent Dynamics Model#Video Diffusion#Robotics Manipulation#Long-horizon Tasks#Unlabeled Data2026년 2월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] VLA-JEPA: Enhancing Vision-Language-Action Model with Latent World Model기존 VLA 정책의 잠재-액션 목표가 픽셀 변화에 고착되어 외형 편향, 불필요한 움직임, 정보 누출에 취약한 문제를 해결하는 것이 목표입니다. 본 연구는 액션 관련 상태 전이 를 학습하고 카메라 움직임 및 배경 변화에 견고한 동역학 추상화 를 제공하는 사전 훈련 프레임워크를 개발하고자 합니다.#Review#Vision-Language-Action (VLA)#Latent World Model#JEPA#Pretraining#Robot Learning#Generalization#Robustness#Human Videos2026년 2월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] UI-Venus-1.5 Technical Report본 논문은 기존 GUI 에이전트의 일반성 및 일관된 고성능 달성 문제를 해결하기 위해, 강력한 실제 애플리케이션을 위한 통합된 엔드투엔드 GUI 에이전트인 UI-Venus-1.5 를 제안합니다.#Review#GUI Agent#MLLM#Reinforcement Learning#Model Merging#GUI Grounding#Task Navigation#Online-RL#Offline-RL2026년 2월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] TreeCUA: Efficiently Scaling GUI Automation with Tree-Structured Verifiable Evolution본 연구는 GUI 자동화의 핵심 과제인 GUI 플래닝의 확장성 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 기존 방식의 스텝 중복과 낮은 궤적 다양성, 그리고 인간 주석 의존성으로 인한 데이터 부족 문제를 극복하고, 고품질의 대규모 GUI 궤적 데이터를 효율적으로 합성하는 방법론을 제시합니다.#Review#GUI Automation#Computer-Use Agents#Trajectory Synthesis#Tree-Structured Exploration#Multi-Agent Framework#Reinforcement Learning#DPO#Data Efficiency2026년 2월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SkillRL: Evolving Agents via Recursive Skill-Augmented Reinforcement LearningLLM(Large Language Model) 에이전트가 고립적으로 작동하며 과거 경험으로부터 학습하지 못하고, 기존 메모리 기반 방식이 중복되고 노이즈가 많은 원시 궤적을 저장하여 일반화 및 재사용 가능한 행동 패턴 추출을 방해하는 문제를 해결합니다.#Review#LLM Agents#Reinforcement Learning#Skill Discovery#Recursive Evolution#Experience Distillation#Hierarchical Skills#Context Efficiency#Task Planning2026년 2월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ScaleEnv: Scaling Environment Synthesis from Scratch for Generalist Interactive Tool-Use Agent Training본 논문은 일반 목적의 도구 사용 에이전트 훈련에 필요한 대규모의 사실적이고 검증 가능한 인터랙티브 환경 이 부족하다는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Environment Synthesis#Tool-Use Agents#Reinforcement Learning#Generalization#Procedural Generation#LLM Agents#Interactive Environments#Data Scaling2026년 2월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SCALE: Self-uncertainty Conditioned Adaptive Looking and Execution for Vision-Language-Action ModelsVision-Language-Action (VLA) 모델의 고정된 추론 파이프라인이 지각적 모호성이나 행동의 다중 양상과 같은 불확실한 상황에서 오류를 누적하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Vision-Language-Action Models#Self-Uncertainty Estimation#Adaptive Inference#Active Perception#Action Decoding#Visual Attention#Robotic Manipulation2026년 2월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SAGE: Scalable Agentic 3D Scene Generation for Embodied AI본 논문은 Embodied AI 의 고비용 및 안전 문제로 인한 데이터 수집의 한계를 극복하고, 기존 장면 생성 시스템의 물리적 비유효성 및 비현실성 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Embodied AI#3D Scene Generation#Agentic Framework#Simulation-Ready Environments#Robot Policy Learning#Large Language Models (LLM)#Physics Simulation#Data Augmentation2026년 2월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Rethinking Global Text Conditioning in Diffusion Transformers이 논문은 확산 트랜스포머(Diffusion Transformers)에서 변조(modulation) 기반의 글로벌 텍스트 조건화(pooled text embedding) 가 필수적인지, 그리고 성능 향상에 기여할 수 있는지에 대한 질문을 해결하고자 합니다.#Review#Diffusion Transformers#Text Conditioning#CLIP Embedding#Modulation Guidance#Text-to-Image Generation#Image Editing#Training-free2026년 2월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Prism: Spectral-Aware Block-Sparse Attention긴 컨텍스트를 처리하는 LLM의 pre-filling 과정 을 가속화하기 위한 블록-희소 어텐션(block-sparse attention)의 효율적인 블록 중요도 추정 문제를 해결하는 것이 목표입니다.#Review#Block-Sparse Attention#Long-Context LLM#Rotary Positional Embeddings#Spectral Analysis#Attention Efficiency#Pre-filling Acceleration2026년 2월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] P1-VL: Bridging Visual Perception and Scientific Reasoning in Physics Olympiads본 논문은 기존 텍스트 기반 모델의 한계를 극복하고, 시각적 정보와 과학적 추론을 통합하여 물리 올림피아드 수준의 복잡한 문제 를 해결할 수 있는 개방형 Vision-Language Model (VLM) 을 개발하는 것을 목표로 합니다.#Review#Vision-Language Models#Reinforcement Learning#Curriculum Learning#Physics Olympiads#Scientific Reasoning#Agentic AI#Multimodal AI#Physics2026년 2월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Olaf-World: Orienting Latent Actions for Video World Modeling본 논문은 액션 레이블의 희소성으로 인해 액션-제어 가능한 월드 모델의 확장이 제한되는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Video World Models#Latent Actions#Cross-context Transfer#Zero-shot Action Transfer#Data-efficient Adaptation#Self-supervised Learning#Representation Alignment2026년 2월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] OPUS: Towards Efficient and Principled Data Selection in Large Language Model Pre-training in Every Iteration대규모 언어 모델(LLM) 사전 훈련에서 고품질 데이터의 고갈 문제인 '데이터 장벽(Data Wall)'에 직면함에 따라, 기존의 비효율적이거나 최적화기 비인지적인 데이터 선택 방법의 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Data Selection#Large Language Model#Pre-training#Optimizer-Induced Utility#Ghost Technique#CountSketch#Boltzmann Sampling2026년 2월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Dynamic Long Context Reasoning over Compressed Memory via End-to-End Reinforcement Learning대규모 언어 모델(LLMs)이 직면한 긴 컨텍스트 처리의 문제를 해결하는 것이 목표입니다. 특히 연산 비용 증가 , 정보 망각 , 그리고 RAG(Retrieval-Augmented Generation)의 컨텍스트 단편화 와 같은 한계를 극복하며, 효율적인 긴 컨텍스트 추론 프레임워크를 제시하고자 합니다.#Review#Long Context Reasoning#Memory Compression#Reinforcement Learning#Large Language Models (LLMs)#Inference Efficiency#Dynamic Recall#KV-Cache#Multi-hop Reasoning2026년 2월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Dr. MAS: Stable Reinforcement Learning for Multi-Agent LLM Systems다중 에이전트 LLM 시스템의 강화 학습(RL) 사후 훈련 시 발생하는 불안정성의 핵심 원인을 규명하고, 이를 해결하여 안정적인 훈련을 가능하게 하는 새로운 방법론을 제안하는 것입니다.#Review#Multi-Agent LLM#Reinforcement Learning#Training Stability#GRPO#Agent-wise Normalization#Gradient Explosion#LLM Orchestration2026년 2월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DLLM-Searcher: Adapting Diffusion Large Language Model for Search Agents본 논문은 기존 Autoregressive 모델(ARM) 기반 검색 에이전트의 직렬 실행 구조로 인한 높은 레이턴시 문제를 해결하고, 동시에 Diffusion Large Language Model(dLLM) 의 취약한 추론 및 도구 호출 능력을 개선하여, dLLM을 효율적인 검색 에이전트 백본으로 활용하는 것을 목표로 합니다.#Review#Diffusion Large Language Models#Search Agents#Latency Reduction#P-ReAct#Agentic Post-training#Supervised Fine-Tuning#Preference Optimization#Parallel Decoding2026년 2월 10일댓글 수 로딩 중