[논문리뷰] YaPO: Learnable Sparse Activation Steering Vectors for Domain Adaptation본 논문은 LLM의 행동을 미세하게 제어하는 데 있어 기존의 Dense Steering Vector 방식이 지닌 Latent Factor 얽힘(Entanglement) 문제와 불안정성을 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Large Language Models (LLMs)#Activation Steering#Sparse Autoencoders (SAEs)#Domain Adaptation#Cultural Alignment#Preference Optimization#Disentangled Representations#Fine-grained Control2026년 1월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] The Assistant Axis: Situating and Stabilizing the Default Persona of Language Models본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)이 기본적으로 가지는 'AI Assistant' 페르소나의 구조를 심층적으로 탐구하고, 이 페르소나가 특정 상황에서 벗어나 부적절하거나 유해한 행동으로 이어지는 '페르소나 드리프트' 현상을 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Language Models#Persona Control#Activation Steering#Persona Drift#Alignment#Post-training#Interpretability#Safety2026년 1월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Spurious Rewards Paradox: Mechanistically Understanding How RLVR Activates Memorization Shortcuts in LLMs본 논문은 RLVR(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards) 로 튜닝된 LLM 이 때로는 불량한(spurious) 보상 에도 불구하고 성능 향상을 보이는 'Spurious Rewards Paradox' 현상을 기계론적으로 이해하는 것을 목표로 합니다.#Review#RLVR#LLMs#Mechanistic Interpretability#Memorization Shortcuts#Data Contamination#Anchor-Adapter Circuit#Path Patching#Logit Lens2026년 1월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SIN-Bench: Tracing Native Evidence Chains in Long-Context Multimodal Scientific Interleaved Literature기존 대규모 다중모달 언어 모델(MLLM) 평가 방식은 긴 과학 논문에서 심층적인 이해와 인과 관계를 파악하는 증거 기반 추론 능력 을 제대로 측정하지 못하고, 종종 표면적인 검색이나 파라미터 지식에만 의존하는 한계를 보였습니다.#Review#Long-Context Understanding#Multimodal AI#Scientific Literature#Evidence-based Reasoning#MLLM Evaluation#Benchmarking#Cross-modal Reasoning#Information Synthesis2026년 1월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Multiplex Thinking: Reasoning via Token-wise Branch-and-Merge대규모 언어 모델(LLM)의 Chain-of-Thought (CoT) 추론이 길고 저대역폭의 이산 토큰 시퀀스를 생성하는 문제점을 해결하고, 인간처럼 여러 가능한 다음 단계에 대한 분포를 유지하며 추론하는 확률적이고 샘플링 기반의 연속적 추론 메커니즘 을 개발하는 것을 목표로 합니다.#Review#Large Language Models#Reasoning#Chain-of-Thought#Reinforcement Learning#Stochastic Reasoning#Continuous Representation#Token Efficiency2026년 1월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Medical SAM3: A Foundation Model for Universal Prompt-Driven Medical Image Segmentation본 논문은 일반 자연 이미지에 대해 강력한 성능을 보인 SAM3 와 같은 프롬프트 기반 분할 파운데이션 모델이 심각한 도메인 시프트, 특권적인 공간 프롬프트의 부재, 복잡한 해부학적 및 체적 구조 추론의 필요성으로 인해 의료 영상 분할에 직접 적용하기 어려운 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Medical Image Segmentation#Foundation Models#SAM3#Fine-tuning#Prompt-driven#Domain Adaptation#Text-guided Segmentation2026년 1월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CoDance: An Unbind-Rebind Paradigm for Robust Multi-Subject Animation본 논문은 기존 단일 인물 애니메이션 방법론이 다중 인물, 다양한 캐릭터 유형, 그리고 레퍼런스 이미지와 드라이빙 포즈 간의 공간적 불일치(spatial misalignment) 문제를 해결하지 못하는 한계를 지적합니다.#Review#Multi-subject Animation#Pose-driven Animation#Diffusion Models#Spatial Misalignment#Unbind-Rebind Paradigm#Character Animation#Video Generation2026년 1월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CLARE: Continual Learning for Vision-Language-Action Models via Autonomous Adapter Routing and Expansion본 논문은 로봇이 실제 환경에서 새로운 작업을 지속적으로 학습하면서도 기존 지식을 잊지 않는 catastrophic forgetting 문제 를 해결하고, 과거 데이터 저장 및 작업 식별자 없이 작동하는 exemplar-free continual learning 을 Vision-Language-Action (VLA) 모델 에 적용하는 것을 목표로 합니다.#Review#Continual Learning#Vision-Language-Action Models#Adapter Learning#Catastrophic Forgetting#Autonomous Routing#Parameter-Efficient Learning#Robotics2026년 1월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ABC-Bench: Benchmarking Agentic Backend Coding in Real-World Development기존 코드 생성 벤치마크들이 정적인 코드 로직 평가에 집중하여 실제 백엔드 개발의 동적이고 전체 프로세스 요구사항(환경 구성, 서비스 배포 등)을 간과하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Backend Development#LLM Agents#Code Generation#Benchmarking#DevOps#Containerization#End-to-End Testing#Environment Configuration2026년 1월 19일댓글 수 로딩 중
[Loki] Bitmap 디코더 최적화: 처리량 93.5% 개선Loki dataobj의 bitmap 디코더를 boolean 전용으로 특수화하고 memory.Bitmap으로 전환하여 처리량을 93.5% 개선한 PR 분석.#Grafana Loki#Go#Bitmap#Decoder#Performance#Data Object2026년 1월 19일댓글 수 로딩 중
[vllm] Draft Model 기반 Speculative Decoding 지원별도의 소형 draft 모델을 활용한 speculative decoding을 vLLM V1 엔진에 공식 통합#vllm#Performance2026년 1월 19일댓글 수 로딩 중
[uvloop] _ready_len 레이스 컨디션 수정수동 관리하던 _ready_len 카운터를 len(self._ready) 직접 호출로 대체하여 race condition을 제거한다#uvloop#Race Condition#Event Loop#Cython2026년 1월 19일댓글 수 로딩 중
[llm-compressor] Memoryless Observers - 메모리 효율적 가중치 관찰자양자화 캘리브레이션의 가중치 관찰자를 memoryless 방식으로 전환하여 메모리 사용량 대폭 감소#llm-compressor#Performance2026년 1월 19일댓글 수 로딩 중
[Triton] M=64 2CTA 모드 지원 추가Blackwell 아키텍처에서 M=64 instruction shape의 2CTA 모드를 지원하여 TensorMemory 레이아웃 유연성 확대#Triton#NVIDIA#Blackwell#CTA#TensorMemory2026년 1월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] When Personalization Misleads: Understanding and Mitigating Hallucinations in Personalized LLMs개인화된 대규모 언어 모델(LLM)이 사용자 만족도를 높이는 동시에 사실적 추론을 왜곡 하여 개인화 유도 환각(personalization-induced hallucinations) 을 발생시키는 현상을 이해하고 해결하는 것이 목표입니다.#Review#Personalized LLMs#Hallucination Mitigation#Factual Reasoning#Representation Entanglement#Inference-time Steering#Question Answering#Factuality Preservation2026년 1월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Reasoning Models Generate Societies of Thought본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 정교한 추론 능력 이면에 있는 메커니즘을 규명하고, 이러한 능력이 단순히 계산량 증가가 아닌, 복잡한 다중 에이전트 상호작용 인 '생각의 사회(society of thought)'를 내재적으로 시뮬레이션함으로써 발현된다는 가설을 제시합니다.#Review#Reasoning Models#Large Language Models (LLMs)#Multi-Agent Systems#Society of Thought#Mechanistic Interpretability#Reinforcement Learning#Cognitive Diversity#Conversational AI2026년 1월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] More Images, More Problems? A Controlled Analysis of VLM Failure Modes본 논문은 최신 대규모 시각 언어 모델(LVLM) 이 다중 이미지 환경에서 보여주는 한계와 실패 원인을 체계적으로 분석하는 것을 목표로 합니다. 특히 모델이 이미지 간 정보를 효과적으로 집계하고, 여러 개념을 동시에 추적하며, 시각적 방해 요소에 대해 얼마나 강건한지를 평가하여 근본적인 약점을 식별하고자 합니다.#Review#Vision Language Models#Multi-Image Understanding#Failure Analysis#Evaluation Benchmark#Attention Mechanism#Fine-tuning#MIMIC2026년 1월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Language of Thought Shapes Output Diversity in Large Language Models본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)이 겪는 출력 다양성 부족(예: 모드 붕괴, 특정 문화 가치 과대 대표) 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Large Language Models#Output Diversity#Multilingual Reasoning#Language of Thought#Sampling Strategies#Pluralistic Alignment#Hidden State Analysis#Cognitive Science2026년 1월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AstroReason-Bench: Evaluating Unified Agentic Planning across Heterogeneous Space Planning Problems본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트가 물리적으로 제한된 실제 환경, 특히 다양한 목표와 엄격한 제약을 가진 우주 계획 문제(SPP) 에서 얼마나 효과적으로 계획하고 행동할 수 있는지 평가하는 것을 목표로 합니다.#Review#LLM Agents#Space Planning#Benchmark#Agentic Planning#Physics Constraints#Decision Making#Zero-Shot Learning2026년 1월 18일댓글 수 로딩 중
[triton] [Blackwell] NVIDIA 차세대 아키텍처를 위한 Triton의 tcgen05.ld.red 최적화 분석Blackwell 아키텍처의 TMEM 로드 및 리덕션 동시 수행 기능을 Triton Gluon에 구현하여 성능을 최적화한 사례를 분석합니다.#Triton#Blackwell#NVIDIA#GPU#Optimization#MLIR2026년 1월 16일댓글 수 로딩 중