[논문리뷰] Memorization in 3D Shape Generation: An Empirical Study3D 생성 모델이 훈련 데이터를 기억하는 현상이 데이터 유출 및 생성 결과의 다양성 저하를 초래할 수 있으나, 이에 대한 체계적인 연구가 부족했습니다.#Review#3D Shape Generation#Memorization#Generative Models#Diffusion Models#Evaluation Framework#Generalization#Data Augmentation2026년 1월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Learnable Multipliers: Freeing the Scale of Language Model Matrix Layers대규모 언어 모델(LLM) 학습 시 Weight Decay(WD) 가 가중치 행렬의 스케일을 '노이즈-WD 평형' 상태에 고정시켜 데이터에 최적화된 스케일 학습을 방해하는 문제를 해결하는 것이 목표입니다.#Review#Large Language Models#Weight Decay#Learnable Multipliers#Scale Adaptation#Optimization#µP Parametrization#Adam#Muon2026년 1월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] GDPO: Group reward-Decoupled Normalization Policy Optimization for Multi-reward RL Optimization본 논문은 다중 보상(multi-reward) 설정에서 기존 Group Relative Policy Optimization (GRPO) 이 겪는 보상 신호 붕괴(reward signal collapse) 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multi-reward RL#Policy Optimization#Reward Normalization#GRPO#GDPO#LLMs#Training Stability2026년 1월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Few Tokens Matter: Entropy Guided Attacks on Vision-Language Models본 논문은 Vision-Language Model (VLM)의 autoregressive 생성 과정에서 모든 토큰이 모델 불안정성에 동일하게 기여한다는 기존 가정에 도전합니다.#Review#Vision-Language Models#Adversarial Attacks#Entropy-Guided Attacks#Token Vulnerability#Harmful Content#Cross-Model Transferability#Autoregressive Generation2026년 1월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Enhancing Object Detection with Privileged Information: A Model-Agnostic Teacher-Student Approach본 논문은 객체 탐지 성능을 향상시키기 위해 훈련 시에만 접근 가능한 특권 정보(Privileged Information, PI) 를 활용하는 LUPI(Learning Under Privileged Information) 패러다임을 통합하는 것을 목표로 합니다.#Review#Object Detection#Privileged Information#Teacher-Student Learning#Knowledge Distillation#Model-Agnostic#Bounding Box Masks#UAV-based Detection2026년 1월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DocDancer: Towards Agentic Document-Grounded Information Seeking본 연구는 기존 DocQA(Document Question Answering) 에이전트들의 비효율적인 도구 활용 및 폐쇄형 모델 의존성 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Agentic AI#Document Question Answering#Tool-use#Information Seeking#Synthetic Data Generation#Long-context Understanding#Multimodal Documents2026년 1월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DiffCoT: Diffusion-styled Chain-of-Thought Reasoning in LLMs논문은 대규모 언어 모델(LLMs)의 Chain-of-Thought (CoT) 추론에서 발생하는 노출 편향(exposure bias) 과 오류 누적 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Chain-of-Thought#Diffusion Models#Large Language Models#Reasoning#Error Correction#Preference Optimization#Denoising2026년 1월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AgentDevel: Reframing Self-Evolving LLM Agents as Release Engineering본 논문은 LLM 에이전트의 자기 개선 방식이 종종 불안정하고 감사하기 어렵다는 문제점을 지적합니다.#Review#LLM Agents#Release Engineering#Self-Improvement#Regression Testing#Continuous Integration#Flip-Centered Gating#Auditable Development#Software Engineering2026년 1월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Agent-as-a-Judge본 논문은 LLM-as-a-Judge의 한계(내재된 편향, 피상적인 추론, 실제 관찰에 대한 검증 불가능성)를 극복하기 위해 Agent-as-a-Judge 패러다임으로의 전환을 포괄적으로 탐구하는 것을 목표로 합니다.#Review#Agent-as-a-Judge#LLM Evaluation#Multi-Agent Systems#Tool Integration#AI Alignment#Automated Assessment#Survey2026년 1월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AT^2PO: Agentic Turn-based Policy Optimization via Tree Search본 논문은 LLM 에이전트의 다중 턴(multi-turn) 작업에서 발생하는 세 가지 핵심 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Agentic RL#Multi-turn Tasks#Policy Optimization#Tree Search#Credit Assignment#Exploration Diversity#LLM Agents2026년 1월 8일댓글 수 로딩 중
[Triton] AMD Gluon DSL에 TDM L2 Prefetch 노출 — 사용자 수준 프리페치 제어AMD GPU의 TDM L2 프리페치 기능을 Gluon DSL API로 노출하여 사용자가 커널에서 직접 프리페치를 제어할 수 있게 한다#Triton#AMD#Gluon#L2 Cache#Prefetch#GPU Optimization2026년 1월 8일댓글 수 로딩 중
[vllm] gRPC Server Entrypoint - 고성능 gRPC 서빙 지원vLLM에 gRPC 서버 엔트리포인트를 추가하여 REST API 대비 낮은 latency와 높은 throughput의 통신 제공#vllm#Performance2026년 1월 8일댓글 수 로딩 중
[triton] SwiGLU 커널에 ex2.approx.ftz 적용으로 1-2 GBps 성능 개선Triton의 SwiGLU 커널에서 exp 연산을 CUDA의 ex2.approx.ftz 인라인 어셈블리로 대체하여, 수치적 안전성을 유지하면서 처리량을 개선한 PR을 분석합니다.#Triton#Kernel#SwiGLU#PTX#Optimization2026년 1월 8일댓글 수 로딩 중
[Ray Train] 벤치마크에 첫 번째 배치 시간 포함하여 정확한 처리량 측정iter_first_batch 시간을 벤치마크 처리량 계산에 포함하여 preserve-order 비교 왜곡 해결.#Ray#Python#Performance#Benchmark#Training2026년 1월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Why LLMs Aren't Scientists Yet: Lessons from Four Autonomous Research Attempts본 논문은 최신 추론형 LLM(Large Language Models)이 최소한의 코드 스캐폴딩과 기본적인 도구를 사용하여 연구 아이디어 구상부터 최종 연구 논문 작성까지 높은 자율성 을 가지고 수행할 수 있는지 탐구하는 것을 목표로 합니다.#Review#Machine Learning Research#Autonomous Research#LLM Agents#Scientific Workflow#Failure Modes#Experimental Design#AI Scientist#Agentic Systems2026년 1월 7일댓글 수 로딩 중
[Triton] Proton GlobalScratchAllocOp 폐기 — TritonGPU 공용 op으로 통합Proton 전용 GlobalScratchAllocOp을 TritonGPU의 공용 op으로 교체하고, backend 속성으로 할당 정책을 구분한다#Triton#Proton#MLIR#Refactoring#Op Deprecation2026년 1월 7일댓글 수 로딩 중
[triton] Gluon TMA Op Verifier 강화 및 Illegal Instruction Sanitize 모드 추가Triton Gluon의 TMA 연산 verifier를 강화하고, descriptor와 tensor 간의 element 수 일치 검증, 그리고 illegal instruction sanitize 모드를 추가한 PR 분석.#Triton#Gluon#TMA#Verifier#Sanitizer#MLIR2026년 1월 7일댓글 수 로딩 중
[triton] AutoWS에서 TMA와 non-TMA 로드 혼합 시 self-latency 및 MMA 처리 수정Warp specialization에서 TMA와 일반 로드가 혼합될 때 MMA의 self-latency를 올바르게 설정하고 warp-specialized MMA를 lowerMMA에서 처리하도록 수정한 PR을 분석합니다.#Triton#NVIDIA#AutoWS#TMA#Pipeline2026년 1월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ThinkRL-Edit: Thinking in Reinforcement Learning for Reasoning-Centric Image Editing본 연구는 다중 모달 생성 모델을 활용한 지시 기반 이미지 편집에서 시각적 추론 능력의 한계 를 해결하고자 합니다. 특히, 기존 RL 방법론의 제한된 추론 탐색, 편향된 보상 통합, 불안정한 VLM 기반 지시 보상 문제를 극복하여, 추론 중심의 이미지 편집 품질을 향상시키는 것을 목표로 합니다.#Review#Reinforcement Learning#Image Editing#Reasoning#Chain-of-Thought#Multimodal Generative Models#Reward Modeling#VLM2026년 1월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RGS-SLAM: Robust Gaussian Splatting SLAM with One-Shot Dense Initialization기존 3D Gaussian Splatting (3DGS) SLAM 시스템의 residual-driven densification 방식이 초래하는 불안정한 수렴과 불균일한 지오메트리 문제를 해결하는 것입니다.#Review#Gaussian Splatting#SLAM#Dense Initialization#Real-Time Tracking#Differentiable Rendering#DINOv32026년 1월 7일댓글 수 로딩 중