[논문리뷰] DRPG (Decompose, Retrieve, Plan, Generate): An Agentic Framework for Academic Rebuttal본 논문은 학술적 동료 심사 과정에서 중요한 단계인 학술 리버탈(rebuttal)에 대한 자동화된 지원이 부족하고, 기존 LLM 기반 접근 방식이 긴 컨텍스트 이해와 설득력 있는 응답 생성에 어려움을 겪는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Academic Rebuttal#LLM Agents#Peer Review Automation#Generative AI#Retrieval-Augmented Generation (RAG)#Strategic Planning#Persuasion2026년 1월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Can LLMs Clean Up Your Mess? A Survey of Application-Ready Data Preparation with LLMs본 논문은 LLM(대규모 언어 모델)이 데이터 준비(Data Preparation) 작업에 미치는 변혁적인 영향을 체계적으로 검토하는 것을 목표로 합니다.#Review#Data Preparation#LLMs#Data Cleaning#Data Integration#Data Enrichment#AI Agents#Semantic Reasoning#Workflow Automation2026년 1월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CGPT: Cluster-Guided Partial Tables with LLM-Generated Supervision for Table Retrieval본 논문은 일반적인 임베딩 모델이 테이블 검색에서 겪는 의미론적 압축(semantic compression) 및 쿼리-테이블 불일치 문제를 해결하고, 기존 LLM 기반 검색 증강 방법론인 QGpT의 한계(휴리스틱한 부분 테이블 선택 및 합성 쿼리의 불충분한 활용)를 극복하여 테이블 검색 성능을 향상시키는 것을 목표로 합니다.#Review#Table Retrieval#LLM Supervision#K-means Clustering#Partial Table#Contrastive Learning#Embedding Fine-tuning#Synthetic Query Generation2026년 1월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Agentic Very Long Video Understanding본 논문은 항상 켜져 있는 개인 AI 비서가 요구하는 매우 긴 비디오 이해의 과제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Long-Horizon Video Understanding#Agentic AI#Entity Graph#Multimodal Reasoning#Video Question Answering#EgoLifeQA#Retrieval Augmented Generation2026년 1월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AR-Omni: A Unified Autoregressive Model for Any-to-Any Generation본 논문은 기존 멀티모달 대규모 언어 모델(MLLM)이 멀티모달 생성을 위해 외부 전문가 구성 요소(예: 확산 디코더)에 의존하는 한계를 극복하고자 합니다.#Review#Autoregressive Models#Multimodal AI#Any-to-Any Generation#Unified Model#Speech Generation#Image Generation#Transformer Decoder#Real-time Streaming2026년 1월 26일댓글 수 로딩 중
[Triton] TMA im2col 모드 — tma load op 수정NVIDIA TMA im2col 모드 시리즈의 세 번째 PR로, tma load op의 타입 매칭과 offset 처리를 수정한다#Triton#NVIDIA#TMA#im2col#Convolution2026년 1월 26일댓글 수 로딩 중
[triton] NVIDIA TMA im2col 모드 Tensor Descriptor 지원NVIDIA TMA의 im2col 모드를 Triton의 tensor descriptor 시스템에 통합한 PR을 분석합니다. TensorDescInterface 도입과 TensorDescIm2ColType 추가를 통해 convolution-friendly 메모리 접근 패턴을 지원합니다.#Triton#NVIDIA#TMA#Im2col#Convolution#MLIR2026년 1월 26일댓글 수 로딩 중
[triton] AMD gfx1250 Gluon에 Tensor Async Scatter 지원 추가AMD gfx1250 GPU의 TDM scatter 모드를 활용하여 비연속 global memory 행에 비동기적으로 데이터를 쓰는 기능을 Gluon에 추가한 PR 분석.#Triton#AMD#gfx1250#Gluon#TDM#Scatter2026년 1월 26일댓글 수 로딩 중
[Ray Data] 논리적 최적화 규칙에서 in-place 변형을 제거하여 불변성 준비limit_pushdown, predicate_pushdown, inherit_batch_format 규칙이 DAG 노드를 직접 수정하던 패턴을 복사-재구축 방식으로 전환한 리팩터링 분석.#Ray#Python#Refactoring#DAG#Query Optimization2026년 1월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] VisGym: Diverse, Customizable, Scalable Environments for Multimodal Agents본 논문은 시각적으로 풍부하고 다단계적인 인터랙티브 의사결정 태스크에서 Vision-Language Models (VLMs) 의 기능과 한계를 체계적으로 진단하고 개선하기 위한 연구를 목표로 합니다.#Review#Multimodal Agents#Vision-Language Models (VLMs)#Interactive AI#Reinforcement Learning Environments#Benchmark#Decision-Making#Diagnostic Tools#Supervised Fine-tuning2026년 1월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] TwinBrainVLA: Unleashing the Potential of Generalist VLMs for Embodied Tasks via Asymmetric Mixture-of-Transformers표준 Vision-Language-Action (VLA) 모델이 로봇 제어를 위해 VLM 백본을 미세 조정할 때 발생하는 '파멸적 망각(catastrophic forgetting)' 문제를 해결하는 것이 목표입니다.#Review#Vision-Language-Action (VLA)#Embodied AI#Robotics#Catastrophic Forgetting#Asymmetric Mixture-of-Transformers (AsyMoT)#Generalist VLM#Specialist VLM#Flow-Matching2026년 1월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SWE-Pruner: Self-Adaptive Context Pruning for Coding Agents본 논문은 소프트웨어 개발을 위한 LLM 에이전트가 긴 컨텍스트로 인해 발생하는 높은 API 비용과 지연 시간 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Context Pruning#Coding Agents#Large Language Models (LLMs)#Software Development#Code Comprehension#Efficiency Optimization#Task-Aware Pruning#CRF2026년 1월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SALAD: Achieve High-Sparsity Attention via Efficient Linear Attention Tuning for Video Diffusion Transformer비디오 Diffusion Transformer의 긴 입력 시퀀스로 인해 발생하는 높은 계산 지연 시간 문제를 해결하고, 기존의 스파스 어텐션 방식이 가진 제한된 스파시티 또는 과도한 학습 오버헤드 의 한계를 극복하고자 합니다.#Review#Video Diffusion Models#Sparse Attention#Linear Attention#Computational Efficiency#Transformer Tuning#Video Generation#LoRA#Gating Mechanism2026년 1월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Memory-V2V: Augmenting Video-to-Video Diffusion Models with Memory본 논문은 반복적인 비디오 편집 과정에서 기존 Video-to-Video (V2V) Diffusion 모델 들이 순차적인 편집 간의 일관성(cross-consistency) 을 유지하지 못하는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Video-to-Video Diffusion#Explicit Memory#Multi-turn Video Editing#Cross-consistency#Dynamic Tokenization#Adaptive Token Merging#Video Novel View Synthesis#Text-guided Video Editing2026년 1월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MeepleLM: A Virtual Playtester Simulating Diverse Subjective Experiences본 논문은 LLM이 보드게임 디자인에 대한 건설적인 비판을 제공하는 데 있어 나타나는 핵심적인 한계를 해결하고자 합니다. 특히, 정적 규칙에서 잠재된 게임플레이 역학을 추론하고 다양한 플레이어 그룹의 주관적인 경험 이질성을 모델링하여, 기존 시스템이 부족했던 사용자 경험 기반의 피드백을 자동화하는 것을 목표로 합니다.#Review#Large Language Models#Board Games#Virtual Playtester#User Simulation#Persona Modeling#MDA Framework#Human-AI Collaboration#Critique Generation2026년 1월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Mecellem Models: Turkish Models Trained from Scratch and Continually Pre-trained for the Legal Domain본 논문은 터키어 법률 도메인에 특화된 언어 모델인 Mecellem 모델을 개발하여, 비영어권 및 전문 도메인(특히 터키어 법률)에서 대규모 언어 모델의 성능 저하 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해, 스크래치 학습된 인코더 모델과 지속적 사전 훈련(CPT)된 디코더 모델 두 가지 접근 방식을 제시합니다.#Review#Turkish Legal NLP#Domain Adaptation#ModernBERT#Continual Pre-training (CPT)#Embedding Models#Legal LLMs#Retrieval-Augmented Generation (RAG)#Curriculum Learning2026년 1월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LongCat-Flash-Thinking-2601 Technical Report본 논문은 장기적인 상호작용과 추론이 요구되는 에이전트 태스크 에서 기존 모델들의 한계를 극복하고, 뛰어난 에이전트 추론 능력을 가진 오픈소스 MoE(Mixture-of-Experts) 대규모 언어 모델인 LongCat-Flash-Thinking-2601 을 개발하는 것을 목표로 합니다.#Review#Agentic AI#Large Language Models (LLMs)#Mixture-of-Experts (MoE)#Reinforcement Learning (RL)#Context Management#Scalable Training#Test-Time Reasoning#Open-Source Model2026년 1월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Knowledge is Not Enough: Injecting RL Skills for Continual Adaptation대규모 언어 모델(LLMs)이 겪는 '지식 단절(knowledge cutoff)' 문제와, 지도 미세 조정(SFT)이 새로운 지식 통합 시 추론 능력 향상에 한계가 있으며, 강화 학습(RL)은 온라인 적응에 비실용적으로 비싼 비용 문제를 해결하는 것이 목표입니다.#Review#LLMs#Continual Adaptation#Reinforcement Learning#Supervised Fine-Tuning#Skill Transfer#Task Arithmetic#Tool Use2026년 1월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Jet-RL: Enabling On-Policy FP8 Reinforcement Learning with Unified Training and Rollout Precision Flow본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 강화 학습(RL) 훈련 파이프라인에서 발생하는 계산 비효율성, 특히 전체 훈련 시간의 70% 이상을 차지하는 롤아웃(rollout) 단계의 병목 현상을 해결하고자 합니다.#Review#Reinforcement Learning#FP8 Quantization#LLM Training#On-Policy RL#Unified Precision Flow#Training Efficiency#Rollout Acceleration2026년 1월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Inference-Time Scaling of Verification: Self-Evolving Deep Research Agents via Test-Time Rubric-Guided Verification본 논문은 Deep Research Agents (DRAs)의 신뢰할 수 없는 출력(예: 환각, 오류) 문제를 해결하고, 특히 추론 시점(inference time) 에 에이전트의 성능을 향상시키는 것을 목표로 합니다.#Review#Deep Research Agents#Inference-Time Verification#Self-Evolving LLM Agents#Rubric-Guided Feedback#Failure Taxonomy#Test-Time Scaling#Supervised Fine-tuning2026년 1월 25일댓글 수 로딩 중