[논문리뷰] Learning to Discover at Test Time본 연구는 AI를 활용하여 과학적 문제에서 새로운 SOTA(State-of-the-Art) 솔루션 을 발견하는 방법을 제시합니다. 특히, 훈련 데이터 범위를 넘어서는 새로운 아이디어 를 요구하는 난제들을 LLM이 테스트 시점에 지속적으로 학습 하며 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Test-Time Training#Reinforcement Learning#Scientific Discovery#LLM Optimization#GPU Kernel Engineering#Algorithm Design#Single-Cell Analysis2026년 1월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LLM-in-Sandbox Elicits General Agentic Intelligence본 논문은 LLM이 코드 샌드박스(가상 컴퓨터) 내에서 탐색할 수 있도록 지원하여, 비-코드 도메인에서 일반 에이전트 지능 을 이끌어내는 LLM-in-Sandbox 패러다임을 제안합니다.#Review#LLM-in-Sandbox#Agentic Intelligence#Code Sandbox#Reinforcement Learning#Generalization#Tool Use#Multi-Modal Generation#Long-Context Processing2026년 1월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] HERMES: KV Cache as Hierarchical Memory for Efficient Streaming Video Understanding기존 Multimodal Large Language Models (MLLMs) 이 스트리밍 비디오 이해에서 겪는 성능 불안정, 높은 응답 지연 시간, 높은 GPU 메모리 사용량 등의 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Streaming Video Understanding#KV Cache Management#Hierarchical Memory#MLLMs#Low Latency#Training-free#Memory Efficiency2026년 1월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] EvoCUA: Evolving Computer Use Agents via Learning from Scalable Synthetic Experience본 논문은 정적 데이터 스케일링의 한계로 인해 장기적인 컴퓨터 사용 작업에서 복잡한 인과적 역학을 포착하는 데 어려움을 겪는 네이티브 컴퓨터 사용 에이전트(CUA) 의 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Computer Use Agent#Synthetic Experience#Evolutionary Learning#Reinforcement Learning#Direct Preference Optimization#GUI Automation#Scalable Infrastructure#Verifiable Synthesis2026년 1월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Cosmos Policy: Fine-Tuning Video Models for Visuomotor Control and Planning본 논문은 대규모 사전 훈련된 비디오 생성 모델 의 시공간적 사전 지식을 로봇 정책 학습에 활용하는 것을 목표로 합니다.#Review#Video Models#Visuomotor Control#Robot Policy#Fine-tuning#Diffusion Models#World Models#Model-based Planning#Imitation Learning2026년 1월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] BayesianVLA: Bayesian Decomposition of Vision Language Action Models via Latent Action QueriesVision-Language-Action (VLA) 모델이 새로운 지시나 복잡한 다중 작업 시나리오에서 일반화하는 데 어려움을 겪는 문제를 해결하는 것이 목표입니다.#Review#Vision-Language-Action Models#Bayesian Decomposition#Latent Action Queries#Information Collapse#OOD Generalization#Robot Manipulation#Pointwise Mutual Information2026년 1월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ActionMesh: Animated 3D Mesh Generation with Temporal 3D Diffusion논문은 기존 애니메이션 3D 객체 생성 모델의 한계점인 느린 최적화 과정, 제한적인 입력 방식, 낮은 품질, 그리고 토폴로지 불일치 문제 를 해결하고자 합니다.#Review#3D Mesh Generation#Animated 3D Models#Temporal Diffusion#Video-to-4D#Deep Learning#Generative Models#Topology Consistency2026년 1월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] 360Anything: Geometry-Free Lifting of Images and Videos to 360°본 논문은 기존의 카메라 메타데이터(FoV, 자세)에 의존하는 한계를 극복하고, 단일 시점의 이미지 및 비디오를 360° 파노라마 로 변환하는 견고하고 기하학적 제약이 없는(geometry-free) 프레임워크를 개발하는 것을 목표로 합니다.#Review#Panorama Generation#Diffusion Transformers#Geometry-Free Learning#Latent Encoding#Seam Artifacts#Camera Pose Estimation#Video Outpainting2026년 1월 22일댓글 수 로딩 중
[Loki] shuffle shard 캐시 크기 설정을 experimental로 표시Grafana Loki의 shuffle-shard-cache-size 설정 플래그를 experimental로 표시하여, 향후 변경 가능성을 사용자에게 명확히 전달하는 PR을 분석합니다.#Grafana Loki#Configuration#Experimental#Documentation#Cache2026년 1월 22일댓글 수 로딩 중
[triton] AMD membarFilter에 bufferID 고려 추가AMD 백엔드의 membar 분석에서 buffer ID를 고려하여 불필요한 barrier 삽입을 줄이고, 재사용된 allocation 간 누락된 barrier를 올바르게 삽입하도록 개선한 PR을 분석합니다.#Triton#AMD GPU#Memory Barrier#Shared Memory#Optimization2026년 1월 22일댓글 수 로딩 중
[Triton] AxisInfo의 divisibility 초기화 로직 문서화 개선MulIOp에서 contiguity > 1일 때 divisibility를 1로 리셋하는 이유를 명확히 문서화#Triton#Documentation#MLIR#AxisInfo#Compiler Analysis2026년 1월 22일댓글 수 로딩 중
[triton] CUDA 가변 인자 Pre-compiled Launcher로 커널 런치 오버헤드 제거Triton의 CUDA/HIP 커널 런처를 Python 문자열 치환 방식에서 C 기반 가변 인자 방식으로 전환하여 런치 오버헤드를 제거한 PR을 분석합니다.#Triton#CUDA#HIP#Runtime#Performance2026년 1월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] sangkuriang: A pseudo-spectral Python library for Korteweg-de Vries soliton simulation본 논문은 Korteweg-de Vries (KdV) 방정식을 해결하는 오픈소스 Python 라이브러리인 sangkuriang을 소개하는 것을 목표로 합니다.#Review#Nonlinear Wave Physics#Soliton Simulation#Korteweg-de Vries Equation#Pseudo-spectral Methods#Adaptive Time Integration#Python Library#Computational Physics2026년 1월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] XR: Cross-Modal Agents for Composed Image RetrievalAI 시대의 Composed Image Retrieval (CIR)에서 기존 유사성 기반 패러다임의 한계를 극복하고, 레퍼런스 이미지와 텍스트 수정 사항을 통합하는 데 필요한 교차-모달 추론 능력 을 향상시키는 것이 목표입니다.#Review#Composed Image Retrieval#Cross-Modal Agents#Multimodal Reasoning#Training-free Framework#Information Retrieval#Agentic AI#Progressive Retrieval2026년 1월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Typhoon OCR: Open Vision-Language Model For Thai Document Extraction기존 VLM이 태국어와 같은 저자원 언어의 복잡한 스크립트 특성(비라틴 문자, 명시적 단어 경계 부재, 스택형 발음 구별 부호) 및 비정형 문서 레이아웃으로 인해 겪는 한계를 해결하는 것입니다.#Review#Vision-Language Model#OCR#Thai Language Processing#Document Understanding#Low-Resource Language#Data Synthesis#Fine-tuning#Layout Analysis2026년 1월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Typhoon ASR Real-time: FastConformer-Transducer for Thai Automatic Speech Recognition본 논문은 높은 지연 시간 때문에 스트리밍 애플리케이션에 비실용적인 대규모 오프라인 ASR 모델(예: Whisper)의 한계를 극복하고, 저지연 태국어 자동 음성 인식(ASR)을 위한 효율적인 스트리밍 솔루션을 개발하는 것을 목표로 합니다.#Review#Thai ASR#Real-time Speech Recognition#FastConformer-Transducer#Low-latency#Text Normalization#Dialect Adaptation#Data Curation#Streaming ASR2026년 1월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] The Responsibility Vacuum: Organizational Failure in Scaled Agent Systems본 논문은 현대 AI 에이전트 기반 시스템에서 의사결정 처리량이 인간의 검증 역량을 초과할 때 발생하는 구조적인 책임 귀속 실패, 즉 책임 공백(Responsibility Vacuum) 현상을 정의하고 분석합니다. 의사결정에 대한 공식적 승인 권한과 이해 역량이 일치하지 않는 조직적 문제를 규명하는 것을 목표로 합니다.#Review#Responsibility Vacuum#Scaled Agent Systems#Organizational Failure#CI/CD Pipelines#Human Verification Capacity#Authority-Capacity Mismatch#AI Governance#Ritualized Approval2026년 1월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RoboBrain 2.5: Depth in Sight, Time in Mind본 논문은 기존 embodied AI foundation model의 2D pixel 기반 grounding 및 sparse temporal supervision의 한계를 극복하고, 정확한 3D 공간 추론(Precise 3D Spatial Reasoning) 과 밀집 시간 가치 예측(Dense Temporal Value Estimation) 능력을 통해 로봇의 물리적 상호작용 신뢰성과 실행 인지도를 향상시키는 것을 목표로…#Review#Embodied AI#Foundation Model#3D Spatial Reasoning#Temporal Value Estimation#Robotics#Manipulation#Multimodal Learning2026년 1월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Rethinking Video Generation Model for the Embodied World본 연구는 로봇 상호작용을 정확하게 반영하는 고품질 비디오 생성의 어려움을 해결하고, 표준화된 벤치마크 부족으로 인한 공정한 비교 및 발전의 한계를 극복하는 것을 목표로 합니다. 궁극적으로 로봇 학습 및 행동 예측을 위한 비디오 생성 모델의 실제 적용 가능성을 높이고, 신체화된 AI의 발전을 가속화하고자 합니다.#Review#Video Generation#Embodied AI#Robotics Benchmark#RBench#Robotics Dataset#RoVid-X#Physical Plausibility#Task Completion2026년 1월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Render-of-Thought: Rendering Textual Chain-of-Thought as Images for Visual Latent Reasoning본 논문은 Chain-of-Thought (CoT) 프롬프팅의 지나친 장황함으로 인한 높은 연산 오버헤드 와 중간 추론 과정의 불투명성 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Chain-of-Thought (CoT)#Large Language Models (LLMs)#Vision Language Models (VLMs)#Latent Reasoning#Visual Modality#Image Rendering#Computational Efficiency#Knowledge Distillation2026년 1월 21일댓글 수 로딩 중