[논문리뷰] DeltaWAM: Delta World Action Models for Bimanual Manipulation본 논문은 기존 WAM이 매 관측 단계마다 고차원 비디오를 생성하거나 dense한 비디오 표현을 반복적으로 처리함으로써 발생하는 계산 비효율성과 비효율적 추론 문제를 해결하고자 합니다.#Review#World-Action Models#Bimanual Manipulation#Visual Deltas#Streaming Delta Memory#Flow Matching#Robot Control#Efficiency2026년 9월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Coding Agents for Generalized Task and Motion Planning Problems본 논문은 최첨단 Coding Agents가 Task and Motion Planning (TAMP) 문제의 제약된 조작(constrained manipulation)을 해결할 수 있는 범위를 탐구한다.#Review#Coding Agents#Generalized Task and Motion Planning (TAMP)#Program Synthesis#Physical Reasoning#Large Language Models (LLMs)#Simulation-based Learning#Robotics2026년 9월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AgentKernel: The Trust-Native Agentic Operating System현대 AI 에이전트들은 untrusted web content를 수집하고, privileged system instructions와 융합하며, 중간 결과(intermediate beliefs)를 영구 메모리에 저장하고, privileged tools을 호출하는 등 신뢰 경계(trust boundaries)를 빈번하게 넘나든다.#Review#Agent Operating System#AI Agent Security#Trust-Native#Semantic Mediation#Information Flow Control#eBPF#Prompt Injection#Delegation2026년 9월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Agent-Editing World Model: Rethinking World Modeling for LLM Agents본 논문은 Long-Horizon Task를 수행하는 LLM Agent의 성능 향상을 위한 기존 Language World Model의 한계점과 Agent Trajectory에서 발생하는 Task-State Contamination 문제를 제기한다.#Review#LLM Agents#World Models#Agent State Editing#Task-State Contamination#Action Judge#State Revision#EditAct2026년 9월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AV-GRPO: Modality-Anchored Decoupling Diffusion Reinforcement Learning for Joint Audio-Video Generation본 논문은 기존 Joint Audio-Video Generation 모델들이 Per-modality Fidelity 부족, Text-Modality Alignment 미흡, 그리고 Cross-Modal Synchronization의 약점이라는 문제점을 겪고 있음을 지적한다.#Review#Joint Audio-Video Generation#Reinforcement Learning#Diffusion Models#Policy Optimization#Cross-Modal Synchronization#Modality-Anchored Learning#Credit Assignment#Multimodal Generative Models2026년 9월 24일댓글 수 로딩 중
[flashinfer] FlashInfer의 plan() 함수 최적화: Python max()에서 Tensor.max()로의 전환FlashInfer의 plan() 함수에서 Python max()를 Tensor.max()로 대체하여 호스트 시간 성능을 크게 향상시킨 PR 분석#FlashInfer#최적화#성능#딥러닝#LLM2026년 9월 22일댓글 수 로딩 중
[feast] Feast 온라인 서빙 성능 최적화: 불필요한 오버헤드 제거하기Feast의 온라인 서빙 경로에서 발생하던 성능 저하 문제를 해결하고, O(N) 연산을 O(1)로 개선한 사례를 분석합니다.#Feast#Python#Performance#Optimization#Backend2026년 9월 22일댓글 수 로딩 중
[ultralytics] SAM3 텍스트 프롬프팅 VRAM 최적화: 청크 기반 처리로 메모리 사용량 대폭 감소SAM3의 텍스트 프롬프팅 시 VRAM 사용량을 획기적으로 줄이는 청크 기반 처리 기법을 소개합니다.#ultralytics#SAM3#VRAM 최적화#딥러닝#컴퓨터 비전2026년 9월 22일댓글 수 로딩 중
[onnxruntime] ONNX Runtime CPU Col2im 최적화: 메모리 접근 및 경계 검사 개선ConvTranspose 연산의 핵심인 Col2im 함수에서 메모리 접근 패턴을 개선하고 불필요한 경계 검사를 제거하여 성능을 대폭 향상했습니다.#ONNXRuntime#C++#Optimization#Performance#ConvTranspose2026년 9월 22일댓글 수 로딩 중
[onnxruntime] ONNX Runtime CUDA EP, 2-bit 양자화 GEMM/GEMV 지원 추가로 모델 경량화 가속ONNX Runtime CUDA EP가 2-bit 양자화 가중치 지원을 추가하여 MatMul 연산 성능을 크게 향상시켰습니다.#ONNX Runtime#CUDA#Quantization#GEMM#GEMV#Optimization#Deep Learning2026년 9월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Tri-PvP: Exposing Modality Bias in Omni-Modal Large Language Models through Perceptual-Propositional Evidence Conflicts본 논문은 Omni-modal Large Language Models (OLLMs)의 cross-modal conflict 상황에서의 modality bias 문제가 충분히 탐구되지 않았음을 지적합니다.#Review#Modality Bias#Omni-Modal LLMs#Perceptual Evidence#Propositional Evidence#Tri-modal Benchmark#Cross-modal Conflict#Contrastive Decoding#Representation Analysis2026년 9월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] The Tasteful Agent: Measuring and Improving Taste in Long-Horizon TasksLLM agents increasingly engage in long-horizon tasks, where intermediate decisions significantly impact the final outcome.#Review#LLM Agents#Long-Horizon Tasks#Decision Forks#Taste-Bench#Automated Evaluation#Knowledge Distillation#Software Engineering Tasks#Machine Learning Research2026년 9월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] StableVQ: Practical Guidelines for Stable Vector-Quantized Tokenizer Training본 논문은 최신 생성 비전 시스템의 핵심 구성 요소인 Vector Quantization (VQ) 기반 이산 시각 토크나이저의 훈련 안정성(training stability) 문제를 해결한다.#Review#Vector Quantization#Tokenizer Training#Training Stability#Codebook Utilization#Shared-Projection#Dynamic STE#Region VQ Loss#Decoupled Schedule2026년 9월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RoboFollow: Unveiling the Instruction Following Mirage in Embodied Agents본 논문은 현대 embodied agents의 높은 task success rate가 실제 instruction-following 능력과는 괴리가 있을 수 있다는 문제를 제기한다.#Review#Embodied Artificial Intelligence#Vision-Language-Action Models#World Action Models#Instruction Following#Scene Entropy#Diagnostic Benchmark#Generalization#Robotic Manipulation2026년 9월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Recursive self-improvement of AI research agents본 논문은 AI 에이전트가 AI 스택 전반의 연구 개발(R&D)을 자동화하고 가속화하고 있지만, 이러한 산출물을 생성하는 연구 프로세스 자체의 효율성은 고정되어 있다는 핵심 문제를 제기합니다.#Review#Recursive Self-Improvement#AI Research Agents#Harness Layer#Bi-level Optimization#Reward Hacking#Search Policy#Context Management2026년 9월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RULER: Instance-aware Rubric Rewards for SVG Generation본 논문은 Scalable Vector Graphics (SVG) 코드를 자연어 명령으로부터 생성하는 개방형(open-ended) 작업에서 신뢰할 수 없는 평가 지표와 불충분한 훈련 신호 문제를 해결하고자 한다.#Review#SVG Generation#Reinforcement Learning#Rubric Rewards#Instance-aware#VLM-as-Judge#Reward Hacking#Visual Code2026년 9월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Ovis-Embedding: Pushing the Frontiers of Universal Omni-Modal Embeddings본 논문은 현대 정보 저장소가 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오 등 다양한 모달리티를 통합함에 따라 발생하는 Any-to-Any Retrieval의 요구사항을 해결하고자 한다.#Review#Omni-Modal Embeddings#Any-to-Any Retrieval#Multimodal Backbone#Contrastive Learning#Embedding Distillation#Elastic Embeddings#Homogeneous-Source Sampling2026년 9월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Lean Pool: An AI-Maintained Archive of Formalized Mathematics본 논문은 AI 시스템이 수학적 연구에 기여하는 속도가 인간의 이해 및 검증 속도를 초과함에 따라 발생하는 Formal Proof의 재활용 및 지속 가능성 문제를 해결하고자 Lean Pool을 제안한다.#Review#Formalized Mathematics#AI Agents#Lean#Mathlib#Archive#Proof Verification#Automated Maintenance#Compilation Optimization2026년 9월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LatentPort: Beyond KV Cache - Cross-Model Transfer of Recurrent Memory in Hybrid Language Models: A 4B-to-9B Hybrid-State Handoff Without Target Prefix Replay기존 언어 모델(LLM) 스위칭 방식은 수신 모델이 historical prefix를 재인식하고 inference state를 재구축해야 하는 비효율성을 내포한다.#Review#Hybrid Language Models#Cross-Model Transfer#Recurrent Memory#KV Cache#Gated DeltaNet (GDN)#Persistent State#Negative Log-Likelihood (NLL)#Prefix Replay2026년 9월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] JEV-as-a-Judge: Accept When Confident, Escalate When Unsure본 논문은 LLM-as-a-Judge 기반 평가 시스템의 Inference Cost와 Confidence Reliability 문제를 해결하기 위해 JEV-as-a-Judge를 제안합니다.#Review#LLM-as-a-judge#Confidence Calibration#Decision-only Judge#Evaluation Cost#Escalation Policy#Reward Models#Factuality2026년 9월 22일댓글 수 로딩 중