[논문리뷰] DART-SD: Diamond-topology Aware Retrieval and Tuning for Self-Distillation of Multi-Turn Tool-Calling Agents본 논문은 대규모 언어 모델 기반의 다중 턴 툴 호출 에이전트 학습에서 발생하는 Topological Collapse 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Multi-turn Tool-Calling#Self-Distillation#Interaction-State Transition Graph (ISTG)#Critical Topological Breakpoint (CTB)#Localized Supervision#Agent Training#Policy Diversity2026년 8월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ContextPilot: Teaching Agents for Proactive Context Management via Fine-grained RL본 논문은 long-horizon agentic task에서 발생하는 과도한 working context 문제를 해결하기 위한 ContextPilot을 제안한다.#Review#Long-horizon Agents#Proactive Context Management#Reinforcement Learning#Credit Assignment#Partial Rollout#Tool-use2026년 8월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Code as Worlds: Agentic Discovery of Executable World Representations for Physical Reasoning본 논문은 현대의 Vision-Language Models(VLM)가 물리적 현상을 설명할 수는 있으나, 이를 유발하는 기저의 물리적 메커니즘을 명시적으로 이해하지 못한다는 문제를 해결하고자 합니다 .#Review#Executable World Representations#Physical Reasoning#Agentic Discovery#Vision-Language Models#Physical Intelligence#Sim-to-Real2026년 8월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Blind Men and the Elephant: Probing the Epistemic Myopia of LLMs under Long-Tail Divergent Knowledge본 연구는 기존 LLM 평가 방법론이 단일 canonical answer만을 정답으로 간주하여, 사실 관계의 복잡성이나 이견(divergence)을 무시하고 있다는 문제에서 출발한다.#Review#LLM#Knowledge Tail#Epistemic Myopia#Benchmark#Parametric Memory#Multi-account QA2026년 8월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Beyond Data Scaling: Representation-Centric Continued Pre-training for Vision-Language-Action Models본 논문은 대규모 로봇 데이터 확보의 물리적 한계로 인해, 기존 VLA 모델들이 단순히 동작 데이터를 모사(Fitting)하는 데 그쳐 범용성을 확보하지 못하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Vision-Language-Action Models#Continued Pre-training#Representation Learning#Embodied AI#Robotics#Foundation Models2026년 8월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Agentic Artifact Creation: Systems, Evaluation, Principles, and Opportunities본 논문은 기존의 Direct Generation이 복잡한 의존성을 가진 최종 결과물을 생성하는 데 한계가 있음을 지적하며, 이를 극복하기 위한 Agentic Artifact Creation의 개념을 제안합니다 .#Review#Agentic Artifact Creation#Stateful Construction#Generative Foundation Models#Operational Representation#Construction Policy#Runtime Verification#Iterative Refinement2026년 8월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Act with Intent: Distilling Behavior Intent for Vision-Language-Action Models본 논문은 Vision-Language-Action (VLA) 모델의 액션 디코더가 단순히 행동을 모방하는 것을 넘어, 해당 행동이 달성하고자 하는 behavior-level intent를 명시적으로 모델링해야 한다고 주장합니다.#Review#Vision-Language-Action Models#Intention Distillation#Behavioral Intent#Robot Manipulation#Semantic Supervision#Flow Matching#Policy Learning#Multimodal AI2026년 8월 30일댓글 수 로딩 중
[flashinfer] FlashInfer의 Blackwell 아키텍처를 위한 Cake All-Gather Matmul 최적화 분석Blackwell GPU(SM100/103) 환경에서 All-Gather Matmul 성능을 극대화하는 Cake 백엔드 도입 및 최적화 기법을 살펴봅니다.#FlashInfer#CUDA#Blackwell#Matmul#All-Gather#GPU Optimization2026년 8월 29일댓글 수 로딩 중
[triton] Triton GPU 최적화: 스레드 지역성 향상을 위한 Reduce 연산 개선Triton GPU의 Reduce 연산 최적화를 통해 스레드 지역성을 개선하고 성능을 향상시키는 방법을 분석합니다.#Triton#GPU#최적화#성능#컴파일러2026년 8월 29일댓글 수 로딩 중
[onnxruntime] GPU 점유율의 미학: Qwen MTP를 위한 ONNX Runtime NVFP4 GEMV 최적화 분석H200 GPU에서 Qwen 모델의 GEMV 성능을 10% 이상 향상시킨 타일링(Tiling) 및 K-Split 최적화 전략을 심층 분석합니다.#CUDA#ONNXRuntime#Optimization#LLM#Qwen#GPU-Architecture2026년 8월 29일댓글 수 로딩 중
[ultralytics] Ultralytics 추론 성능 극대화: CPU 전처리 병목 해소하기NumPy 기반의 CPU 전처리를 디바이스(GPU) 텐서 연산으로 전환하여 추론 속도를 최대 3배 이상 향상시킨 최적화 사례를 분석합니다.#PyTorch#Optimization#ComputerVision#Performance#Ultralytics2026년 8월 29일댓글 수 로딩 중
[flashinfer] FlashInfer Blackwell 블록 희소 어텐션 커널 최적화 분석Blackwell 아키텍처를 위한 블록 희소 어텐션 커널의 성능 개선 및 TMA 관리 최적화 사례 분석#FlashInfer#CUDA#Blackwell#Optimization#TMA2026년 8월 28일댓글 수 로딩 중
[loki] Go에서 불필요한 String 할당 제거하기: Grafana Loki의 98% Allocation 최적화 사례Grafana Loki에서 인덱스 스트리밍 리더의 성능을 저해하던 불필요한 문자열 할당을 제거하여 메모리 할당량을 98% 줄인 최적화 기법을 살펴봅니다.#Go#Performance#Optimization#GrafanaLoki#MemoryManagement2026년 8월 28일댓글 수 로딩 중
[vllm] vLLM Rust Frontend 최적화: SSE 스트리밍 성능 개선기vLLM의 Rust 서버에서 SSE 스트리밍 시 반복적인 JSON 직렬화와 메모리 할당을 제거하여 처리량과 지연 시간을 획기적으로 개선했습니다.#vLLM#Rust#Performance#SSE#Optimization2026년 8월 28일댓글 수 로딩 중
[triton] Triton FP4 레이아웃 변환 최적화: 불필요한 메모리 할당 및 복사 제거Triton 라이브러리에서 FP4 데이터 타입의 레이아웃 변환 시 발생하는 비효율성을 제거하여 메모리 사용량과 실행 시간을 개선합니다.#Triton#FP4#최적화#메모리 관리#성능 개선2026년 8월 28일댓글 수 로딩 중
[Liger-Kernel] Liger-Kernel의 Fused Linear Cross Entropy 성능 최적화: C=16 전략Triton 커널의 메모리 버짓 상수를 조정하여 Fused Linear Cross Entropy 연산의 루프 오버헤드를 획기적으로 줄인 사례 분석.#Triton#LLM#Optimization#Performance#Liger-Kernel2026년 8월 27일댓글 수 로딩 중
[vllm] vLLM, FlashInfer BF16 CuTeDSL GEMM 통합으로 저지연 추론 성능 향상vLLM이 FlashInfer BF16 CuTeDSL GEMM을 통합하여 저지연 추론 성능을 개선했습니다.#vLLM#FlashInfer#BF16#GEMM#최적화#딥러닝 추론2026년 8월 27일댓글 수 로딩 중
[vllm] vLLM, CUDA 네이티브 SwiGLU 커널 도입으로 Humming MoE 성능 1.4% 향상vLLM이 Humming MoE에서 CUDA 네이티브 SwiGLU 커널을 사용하여 처리량을 1.4% 개선했습니다.#vLLM#성능 최적화#CUDA#MoE#SwiGLU2026년 8월 27일댓글 수 로딩 중
[vllm] vLLM의 Hopper(SM90) 아키텍처를 위한 GEMM 커널 최적화NVIDIA H200(SM90) GPU에서 Kimi-K3 모델의 GEMM 연산 성능을 최대 1.97배 향상시킨 최적화 사례 분석.#vLLM#GEMM#Hopper#CUDA#PerformanceOptimization2026년 8월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Zero-WAM: In-Context World-Action Modeling from Human Videos for Open-Ended Task Generalization본 논문은 범용적인 로봇 조작(robotic manipulation)을 위해 unseen task에 대한 Zero-shot cross-task generalization을 달성하는 것을 목표로 합니다.#Review#Robotic Manipulation#In-Context Learning#World-Action Modeling#Zero-shot Generalization#Human Video Guidance#HumanGen Dataset2026년 8월 27일댓글 수 로딩 중