[논문리뷰] Quantifying Speaker Embedding Phonological Rule Interactions in Accented Speech Synthesis현재 TTS 시스템에서 스피커 임베딩이 액센트 외의 음색이나 감정과 같은 특성까지 인코딩하여 액센트 제어가 불투명하고 어렵다는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Text-to-Speech#Accent Control#Phonological Rules#Speaker Embeddings#Speech Synthesis#Disentanglement#Accent Classification2026년 1월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Paper2Rebuttal: A Multi-Agent Framework for Transparent Author Response AssistanceAI/ML 논문 심사 과정에서 발생하는 저자 답변(rebuttal) 작성의 어려움을 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multi-Agent Framework#LLM Agents#Peer Review#Rebuttal Generation#Evidence-centric Planning#Transparency#Human-in-the-loop2026년 1월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Numina-Lean-Agent: An Open and General Agentic Reasoning System for Formal Mathematics기존 에이전트 기반 형식 증명 시스템의 유연성, 재현성, 확장성 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Agentic Systems#Formal Theorem Proving#Large Language Models (LLMs)#Lean Theorem Prover#Multi-Agent Systems#Code Generation#Automated Reasoning#Human-AI Collaboration2026년 1월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MMDeepResearch-Bench: A Benchmark for Multimodal Deep Research Agents본 논문은 기존 연구 에이전트 벤치마크들이 텍스트 전용 또는 짧은 형태의 멀티모달 질의응답에 초점을 맞춰, 멀티모달 증거를 활용한 종단 간 보고서 생성 능력을 평가하는 데 한계가 있음을 지적합니다.#Review#Multimodal Deep Research#Research Agents#Benchmark#Evaluation Framework#Retrieval-Augmented Generation#Large Multimodal Models#Visual Grounding#Citation Analysis2026년 1월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Lost in the Prompt Order: Revealing the Limitations of Causal Attention in Language Models본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)이 프롬프트 구조에 민감하게 반응하는 이유를 밝히고, 특히 다중 선택 질의응답(MCQA) 태스크에서 컨텍스트의 순서가 성능에 미치는 영향을 분석하는 것을 목표로 합니다.#Review#Prompt Engineering#Large Language Models#Causal Attention#Multiple-Choice QA#Prompt Order Sensitivity#Information Bottleneck#Decoder-only Transformers2026년 1월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] FinVault: Benchmarking Financial Agent Safety in Execution-Grounded Environments금융 에이전트(LLM 기반)가 투자 분석, 위험 평가, 자동화된 의사결정 등 고위험 및 고규제 환경에서 새로운 보안 위험을 초래하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Financial AI Agents#Security Benchmark#Execution-Grounded#LLM Safety#Prompt Injection#Jailbreaking#Compliance#Vulnerability Assessment2026년 1월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Facilitating Proactive and Reactive Guidance for Decision Making on the Web: A Design Probe with WebSeek컴퓨터 비전 태스크에서 CNN의 의존성을 완전히 제거 하고, 순수한 Transformer 아키텍처 만으로 이미지 분류 성능을 달성하는 것을 목표로 합니다. 기존 CNN 기반 접근법의 한계를 극복하고 self-attention 메커니즘 이 이미지 패치 간의 관계를 효과적으로 학습할 수 있음을 증명하고자 합니다.#Review#Mixed-Initiative AI#Human-AI Collaboration#Web Data Analysis#Proactive Guidance#Large Language Models (LLMs)#Browser Extension#Data-Centric Design2026년 1월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] FARE: Fast-Slow Agentic Robotic Exploration본 연구는 자율 로봇 탐사에서 기존 방법론이 장기 정보 활용 및 환경 변화 적응에 어려움을 겪는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Robotic Exploration#LLM#Reinforcement Learning#Fast-Slow Thinking#Hierarchical Planning#Agentic AI#Graph Reasoning2026년 1월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Agentic Reasoning for Large Language Models본 설문조사 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 능력이 정적인 폐쇄형 환경에서 벗어나 동적이고 개방형 환경에서 계획, 행동, 학습을 통해 지속적으로 상호작용하는 자율 에이전트 로 발전하는 Agentic Reasoning 패러다임을 체계화하는 것을 목표로 합니다.#Review#Agentic Reasoning#LLM Agents#Self-Evolving AI#Multi-Agent Systems#Planning#Tool Use#Retrieval-Augmented Generation#Reinforcement Learning2026년 1월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AgentEHR: Advancing Autonomous Clinical Decision-Making via Retrospective Summarization본 논문은 LLM의 자율적인 EHR(전자건강기록) 탐색 및 임상 의사 결정 능력이 현재까지 이상화된 실험 설정에 의해 제한되어 있음을 지적합니다. 특히, 기존 요약 방식의 정보 손실과 추론 단절 문제를 해결하여 복잡한 임상 진단 및 치료 계획 태스크 에서 장문 맥락 상호작용 추론 을 가능하게 하는 것을 목표로 합니다.#Review#Clinical Decision-Making#LLM Agents#EHR#Retrospective Summarization#Long-Context Reasoning#Experience Replay#Healthcare AI2026년 1월 21일댓글 수 로딩 중
[Loki] Thor 쿼리 엔진 메모리 최적화 Part 3: 불필요한 스키마 재생성 제거Arrow 스키마 재생성과 필드 복사를 제거하여 쿼리 엔진의 메모리 할당을 추가 절감한 분석.#Loki#Go#Performance#Memory Allocation#Apache Arrow2026년 1월 21일댓글 수 로딩 중
[Loki] Partition Ring 셔플 샤딩 캐시 크기를 설정 플래그로 추출하드코딩된 셔플 샤딩 캐시 크기를 런타임 설정 플래그로 추출하여 테넌트 수에 따라 조정 가능하게 만든 분석.#Loki#Go#Performance#Configuration#Caching2026년 1월 21일댓글 수 로딩 중
[Loki] Thor 쿼리 엔진 메모리 최적화 Part 2: 식별자 캐싱과 빌더 ReserveFQN 파싱 결과를 캐싱하고 Arrow 빌더에 Reserve를 적용하여 실행 시간 7%, 메모리 할당 12% 절감한 분석.#Loki#Go#Performance#Memory Allocation#Caching2026년 1월 21일댓글 수 로딩 중
[Triton] Proton 프로파일러에서 불필요한 lock 추가 제거PhaseStore를 분리하고 atomic 연산을 활용하여 프로파일링 오버헤드를 줄이는 lock 최적화#Triton#Proton#Profiler#Performance#Concurrency2026년 1월 21일댓글 수 로딩 중
[triton] Triton 컴파일 타임 최적화: Alias Matrix 생략을 통한 성능 개선Triton의 CONSAN 모드에서 불필요한 Alias Matrix 생성을 제거하여 컴파일 시간을 약 15% 단축한 최적화 사례를 분석합니다.#Triton#Compiler#Optimization#LLVM#Performance2026년 1월 20일댓글 수 로딩 중
[triton] Triton 커널 최적화: High Occupancy Persistent Matmul 구현을 통한 성능 향상Triton의 Persistent Matmul 커널에서 SM 점유율을 최적화하여 H200 기준 15% 성능 향상을 달성한 사례 분석.#Triton#GPU#CUDA#Optimization#Matmul2026년 1월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] UniX: Unifying Autoregression and Diffusion for Chest X-Ray Understanding and Generation의료 영상 이해(semantic abstraction)와 생성(pixel-level reconstruction)이라는 근본적으로 상충하는 목표를 기존 파라미터 공유 방식의 단일 모델에서 통합할 때 발생하는 성능 저하 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Chest X-Ray#Medical Foundation Model#Autoregressive Model#Diffusion Model#Multimodal Learning#Image Understanding#Image Generation#Cross-Modal Attention2026년 1월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Toward Efficient Agents: Memory, Tool learning, and Planning본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트 시스템의 실제 배포에 필수적인 효율성 문제를 종합적으로 다루는 것을 목표로 합니다.#Review#LLM Agents#Agent Efficiency#Memory Management#Tool Learning#AI Planning#Resource Optimization#Cost-Performance Trade-off2026년 1월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ToolPRMBench: Evaluating and Advancing Process Reward Models for Tool-using Agents본 논문은 도구 사용 에이전트의 PRM (Process Reward Model) 평가를 위한 체계적이고 신뢰할 수 있는 벤치마크의 부재를 해결하고자 합니다.#Review#Process Reward Models#Tool-using Agents#Benchmark#Reinforcement Learning#Large Language Models#Reward-guided Search#Agent Evaluation#Step-level Rewards2026년 1월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Think3D: Thinking with Space for Spatial Reasoning기존 Vision-Language Models (VLMs) 이 2D 인식을 넘어선 진정한 3D 공간 추론 능력 과 일관된 공간 표현을 구축하는 데 한계가 있음을 해결하고자 합니다.#Review#Spatial Reasoning#3D Reconstruction#VLM Agents#Tool Calling#Reinforcement Learning#Novel View Synthesis#Iterative Exploration2026년 1월 20일댓글 수 로딩 중