[논문리뷰] Variable-Width Transformers본 논문은 대부분의 Transformer 모델이 모든 층에 걸쳐 일정한 Width를 유지하는 Uniform-Width 설계를 고수함으로써 발생하는 자원 비효율성 문제를 해결하고자 한다. 저자들은 층별로 수행하는 계산적 역할이 다름에도 불구하고 고정된 매개변수와 연산 예산을 균등하게 할당하는 것은 최적이 아니라고 주장한다.#Review#Transformer#Nonuniform Capacity Allocation#Variable-Width Architecture#Scaling Laws#KV Cache#Computational Efficiency#Representation Collapse2026년 6월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Unified Multimodal Autoregressive Modeling with Shared Context-Visual Tokenizer is Key to Unification본 논문은 시각적 이해(understanding)와 생성(generation)이 서로 다른 representation space를 사용하여 통합된 모델링을 저해한다는 핵심 문제를 해결합니다.#Review#Unified Multimodal Modeling#Autoregressive Modeling#Binary Spherical Quantization#Visual Tokenizer#Parallel Bitwise Prediction#Shared Context2026년 6월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] The Price of Anarchy in Disaggregated Inference본 연구는 Disaggregated Inference 시스템이 다수의 독립적인 에이전트(요청, 연산 풀, 캐시 블록)가 자원을 놓고 경쟁하는 복잡한 멀티 에이전트 시스템이라는 점에 주목한다.#Review#Disaggregated Inference#Price of Anarchy#LLM Serving#Game Theory#Resource Allocation#KV Cache2026년 6월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Text-Vision Co-Instructed Image Editing본 논문은 기존 이미지 편집 방식이 가진 공간 제어의 불명확성과 의미적 의도의 모호성 문제를 해결하기 위해 제안되었습니다. 기존의 textual instruction-based 모델은 의미적 표현력은 뛰어나지만, 정교한 공간적 제어나 객체의 움직임을 지정하는 데 한계가 있습니다 .#Review#Computer Vision#Diffusion Models#Image Editing#Text-Vision Co-Instruction#Spatial Control#Semantic Editing2026년 6월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] TRIAGE: Dialectical Reasoning for Explainable Risk Prediction on Irregularly Sampled Medical Time Series with LLMs임상적 의사결정 지원 시스템은 환자 선별(Triage)을 위한 정밀한 위험 점수와 임상의가 신뢰할 수 있는 자연어 설명(Rationales)을 동시에 제공해야 합니다 .#Review#Medical Time Series#Large Language Models#Dialectical Reasoning#Risk Prediction#Explainability#Calibration2026년 6월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Show the Signal, Hide the Noise: Spectral Forcing for Pixel-Space Diffusion본 논문은 픽셀 공간 확산 모델에서 모델의 컴퓨팅 자원이 비효율적으로 할당되는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Pixel-space Diffusion#Rectified-flow#Spectral Forcing#Data-to-Noise Ratio#Capacity Allocation#Coarse Tokenization2026년 6월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Rethinking the Role of Efficient Attention in Hybrid Architectures본 논문은 하이브리드 아키텍처에서 Efficient Attention이 모델의 장거리 문맥 학습 능력에 미치는 영향을 체계적으로 규명하는 것을 목표로 합니다.#Review#Hybrid Architecture#Efficient Attention#Full Attention#Scaling Law#Long-Context Capability#Optimization Prior#Large-Window Laziness2026년 6월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RepSelect: Robust LLM Unlearning via Representation Selectivity본 논문은 LLM에서 특정 정보를 삭제하는 unlearning 과정이 왜 쉽게 역전(reversal)되는지 그 근본 원인을 분석하고 해결책을 제시합니다.#Review#LLM Unlearning#Representation Selectivity#SVD#Robustness#Fine-tuning Attack#Few-shot Prompting2026년 6월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RefGC-SR^2: Reference-guided Generated Content Super-Resolution and Refinement본 연구는 사용자 제공 고해상도 참조 이미지(HRRI)를 저해상도(LR)로 다운샘플링하여 입력하는 기존 파이프라인의 정보 손실 문제와, 이로 인해 발생하는 생성 아티팩트를 동시에 해결하고자 합니다.#Review#Reference-guided Generation#Super-Resolution#Generative Artifact Refinement#Diffusion Transformer#Frequency-adaptive Mixture of LoRA#Post-processing2026년 6월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] OPD-Evolver: Cultivating Holistic Agent Evolver via On-Policy Distillation본 연구는 기존 메모리 증강 에이전트들이 단기적인 경험 저장이나 활용에는 능숙하지만, 상호작용 기록과 피드백을 지속적인 행동 개선으로 전환하는 '진정한 의미의 자가 진화(self-evolution)' 역량이 부족하다는 문제의식에서 출발합니다.#Review#Agent Evolver#On-Policy Distillation#Experience Lifecycle#Memory Augmentation#Slow-Fast Co-evolution#Agentic Foundation Models2026년 6월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MotionVLA: Vision-Language-Action Model for Humanoid Motion본 논문은 기존의 단일 코드북 기반 모션 토큰화가 저주파 포즈 정보에 편향되어 고주파 물리적 역학을 제대로 표현하지 못하는 문제를 해결하고자 합니다. 대다수 연구들은 움직임을 하나의 시퀀스로 통합하여 이산화하는데, 이는 관절 위치(저주파)와 속도(고주파)의 상이한 통계적 특성을 무시하게 만듭니다.#Review#Vision-Language-Action#Humanoid Motion#Frequency-Domain Tokenizer#Autoregressive Generation#Dual-Stream Representation#MotionVLA2026년 6월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Looped World Models본 논문은 기존 World Models가 장기 시뮬레이션에서 겪는 Compounding Prediction Error와 고정된 연산 깊이로 인한 비효율성 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다.#Review#Looped World Models#Latent Dynamics#Parameter Efficiency#Adaptive Computation#Spectral Stability#Deferred Decoding2026년 6월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LoopCoder-v2: Only Loop Once for Efficient Test-Time Computation Scaling본 논문은 LoopCoder-v2를 통해 PLT에서 루프 횟수(loop count) 선택이 성능에 미치는 영향을 규명하고, 왜 특정 루프 횟수에서 성능이 포화되거나 저하되는지를 분석하고자 합니다.#Review#Parallel Loop Transformer#Test-Time Compute#Gain-Cost Trade-off#Code Generation#Cross-Loop Position Offset#Representation Dynamics2026년 6월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LectūraAgents: A Multi-Agent Framework for Adaptive Personalized AI-Assisted Learning and Embodied Teaching본 논문은 기존 AI 기반 교육 솔루션들이 단순 콘텐츠 추천이나 정적인 텍스트 제공에 국한되어, 학습자에게 실질적인 몰입과 이해를 돕는 Embodied 교수 행위를 통합하지 못하는 문제를 해결하고자 합니다 .#Review#Multi-Agent Framework#Adaptive Personalized Learning#Embodied Teaching#Teaching Action-Speech Alignment#LLM Agent#Education Technology2026년 6월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Learning from the Self-future: On-policy Self-distillation for dLLMs본 논문은 기존의 OPSD 방법론들이 Autoregressive (AR) 모델에 최적화되어 있어, dLLMs의 고유한 특성인 비자기회귀적 생성 방식과 충돌한다는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#On-policy Self-distillation#Diffusion Large Language Models#dLLMs#Step-level Divergence#Self-future#Reasoning Benchmarks2026년 6월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] GameCraft-Bench: Can Agents Build Playable Games End-to-End in a Real Game Engine?본 논문은 현대의 Coding Agent가 자연어 명세(Specification)를 실제 실행 가능한 게임으로 변환하는 End-to-End 생성 능력을 엄밀하게 평가하고자 합니다.#Review#Game Generation#Coding Agents#Game Engine#Godot#End-to-End Evaluation#Interactive Verification#Benchmark2026년 6월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] EgoCS-400K: An Egocentric Gameplay Dataset for World Models본 논문은 대규모 상호작용 세계 모델(Interactive World Models) 학습을 위한 고품질의 영상-액션-언어 데이터셋 부족 문제를 해결하고자 한다.#Review#World Models#Egocentric Video#Gaming Agent#Video Generation#Replay-grounded#Embodied AI2026년 6월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Dr-DCI: Scaling Direct Corpus Interaction via Dynamic Workspace Expansion본 논문은 대규모 코퍼스에서 에이전트 기반 검색(Agentic Search)의 확장성과 정밀도 사이의 상충 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Agentic Search#Direct Corpus Interaction (DCI)#Workspace Expansion#Retrieval-Augmented Generation (RAG)#Dynamic Pull#Large-scale Corpus#Information Retrieval2026년 6월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ChLogic: Evaluating Robustness of Logical Reasoning in Chinese Expressions본 논문은 LLM이 영어 기반 논리 벤치마크에서는 우수한 성능을 보이지만, 중국어와 같이 언어적/실용적 변동성이 큰 환경에서도 이러한 논리적 추론 성능이 유지되는지 의문을 제기한다.#Review#Logical Reasoning#Chinese Language Understanding#Robustness#Large Language Models#Benchmark#Surface Realization#Back-translation2026년 6월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Beyond Monolingual Deep Research: Evaluating Agents and Retrievers with Cross-Lingual BrowseComp-Plus본 논문은 기존의 browsing-based 벤치마크들이 대부분 모국어(monolingual) 환경을 가정하고 있어, 실제 정보 탐색 시 필수적인 언어 간 교차(cross-lingual) 능력을 평가하지 못한다는 문제를 해결하고자 한다.#Review#Deep Research#Cross-lingual Retrieval#Agentic Search#Multilingual Evaluation#Evidence Recall#Benchmarking#Information Seeking2026년 6월 16일댓글 수 로딩 중