[논문리뷰] Beyond Final Scores: A Systematic Evaluation of Agents for Long-Horizon AI Research and Development현재 Long-Horizon AI R&D 분야의 Autonomous Agent 평가 방식은 주로 단일 최종 점수 (single final score)에 의존하며, 이는 Agent가 연구 Loop 내에서 왜 성공하거나 실패하는지에 대한 상세한 진단 정보를 제공하지 못하는 근본적인 한계가 있다.#Review#Autonomous Agents#AI Research#Long-Horizon Tasks#Systematic Evaluation#Process Metrics#Experience Reuse#Harness Design#Solution Novelty2026년 8월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Agents Catching Agents: Shortcut Cascades and Benchmark Gaming in Clinical Multi-Agent Systems본 논문은 임상 의사결정 지원 시스템(Clinical Decision Support)에서 다수 LLM Agent가 협력할 때 발생하는 시스템적인 오류 전파 문제인 Shortcut Cascade와 Benchmark Gaming을 다룬다.#Review#Multi-Agent Systems#Clinical Decision Support#Shortcut Learning#Benchmaxxing#Agentic Oversight#Contagion#Referee Agent2026년 8월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] A Pathway to General-Purpose Scientific AI: Multimodal Comprehension of Scientific Images과학적 논문의 Figure와 Table은 실험적 증거의 핵심을 담고 있으나, 기존의 디지털 라이브러리나 Multimodal AI 시스템은 이를 단순한 이미지 객체로 취급하여 정보의 검색 및 해석에 한계가 있습니다.#Review#Scientific Images#Multimodal AI#Vision-Language Models#Digital Libraries#Benchmarks#Scientific Reasoning2026년 8월 16일댓글 수 로딩 중
[sglang] Sana 모델의 BCG 성능 향상: 비트-정확 Triton 커널을 활용한 컨볼루션 후처리 최적화Sana 모델의 BCG 후처리에서 컨볼루션 연산을 비트-정확 Triton 커널로 융합하여 성능을 크게 향상시켰습니다.#AI#딥러닝#최적화#Triton#Diffusion Models#Sana2026년 8월 16일댓글 수 로딩 중
[sglang] Cosmos3 T2I 가속화: QKNorm + RoPE 커널 퓨전과 BF16 정밀도 최적화Cosmos3 모델의 T2I 경로에서 개별적으로 실행되던 QKNorm, RoPE, KV-packing을 하나의 커널로 통합하고, BF16 라운딩 처리를 통해 성능과 정확도를 동시에 잡은 최적화 사례입니다.#CUDA#PyTorch#Kernel-Fusion#Diffusion#SGLang2026년 8월 16일댓글 수 로딩 중
[vllm] vLLM, DeepSeek-V4 사전 생성 처리량 향상을 위한 Sparse Top-K 메타데이터 커널 최적화vLLM의 DeepSeek-V4 모델에서 사전 생성 처리량을 높이기 위해 Sparse Top-K 메타데이터 커널을 최적화했습니다.#vLLM#성능 최적화#딥러닝#LLM#DeepSeek-V42026년 8월 16일댓글 수 로딩 중
[sglang] SGLang의 MoE Top-K Softmax 커널: AOT에서 JIT로의 효율적인 전환SGLang의 moe_topk_softmax 커널을 AOT에서 JIT 방식으로 전환하여 휠 사이즈를 줄이고 유연성을 확보한 최적화 사례를 분석합니다.#SGLang#CUDA#JIT#MoE#Optimization2026년 8월 16일댓글 수 로딩 중
[vllm] vLLM, DeepSeek-V3.2/GLM-5.2 MTP 경로 최적화: All-Reduce 융합 및 로컬 Argmax 도입vLLM에서 DeepSeek-V3.2/GLM-5.2 모델의 MTP 경로 성능을 향상시키는 두 가지 최적화 기법을 소개합니다.#vLLM#성능 최적화#딥러닝#LLM#MTP#DeepSeek#GLM2026년 8월 15일댓글 수 로딩 중
[onnxruntime] ONNX Runtime CUDA ArgMax/ArgMin 연산 최적화: 대규모 행렬 병렬 처리 개선단일 스레드 기반의 ArgMax/ArgMin 연산을 협력적 병렬 처리로 개선하여 대규모 행렬에서 최대 1000배 이상의 성능 향상을 달성했습니다.#CUDA#ONNX Runtime#GPU Optimization#Performance#Parallel Computing2026년 8월 15일댓글 수 로딩 중
[vllm] vLLM, Cohere 임베딩 바이너리 압축 성능 4배 개선: NumPy를 활용한 최적화 분석vLLM에서 Cohere 바이너리 임베딩의 비트 압축 로직을 NumPy로 개선하여 성능을 4배 향상시킨 PR을 분석합니다.#vLLM#성능 최적화#NumPy#임베딩#Python2026년 8월 14일댓글 수 로딩 중
[sglang] [MoE] SwiGLU 퓨전: Triton 커널 최적화로 메모리 대역폭 한계 돌파하기MoE 레이어의 up-GEMM과 활성화 함수를 하나로 합쳐 메모리 오버헤드를 줄이고 추론 속도를 개선한 기법을 분석합니다.#MoE#Triton#CUDA#LLM Optimization#SGLang2026년 8월 14일댓글 수 로딩 중
[sglang] AMD MI355X 환경에서 Triton 3.7 레지스터 스필링 최적화Triton 3.7 도입 후 발생한 gfx950 아키텍처의 레지스터 스필링 문제를 BLOCK_N 최적화를 통해 해결하고 성능을 58% 개선했습니다.#SGLang#Triton#AMD#GPU#Optimization2026년 8월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] UniSwap: Streaming Audio-Visual Identity Swapping for Talking Videos본 연구는 말하는 영상의 캐릭터 교체 작업에서 시각적 모습과 목소리를 동시에 일관성 있게 바꾸는 통합 시스템의 부재라는 문제를 해결하고자 합니다. 기존 방식들은 비디오 캐릭터 교체와 음성 변환 모델을 개별적으로 최적화하여, 결과물에서 입 모양과 음성 간의 오디오-비주얼 불일치가 발생하기 쉽습니다.#Review#Audio-Visual Generation#Identity Swapping#Streaming Diffusion#Diffusion Transformer#Distillation#Talking Video2026년 8월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] TailBooster: A Dual-Layer Generative Framework for Extreme Value Augmentation with Operational Validity Enforcement본 논문은 항공 운송 시스템에서 빈번하게 발생하는 극단적 지연이나 비정상적인 비행 시간과 같은 Extreme event를 예측하기 위한 데이터가 역사적 기록 내에서 부족하다는 점을 해결하고자 합니다.#Review#Generative AI#Anomaly Detection#Synthetic Data Augmentation#Extreme Value Generation#Extreme Event Prediction#Air Traffic Management2026년 8월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Specification-first convergence with an AI coding agent: a case study of dismantling a core architectural invariant across 189 files in a 717k-line codebase with no test oracle and no human code review본 논문은 AI 코딩 agent가 대규모 아키텍처 refactoring을 수행할 때 기존 인간 코드 리뷰의 확장성 한계를 해결하고자 합니다.#Review#AI coding agents#large-scale refactoring#architectural invariants#software maintenance#agentic software engineering#verification loops#specification-first protocol2026년 8월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Spatial Memory Agent: Experience-Grounded Procedure Memory for Spatial Intelligence본 논문은 frozen VLM의 spatial reasoning 능력을 파라미터 업데이트 없이, 외부 expert tool에 대한 의존성도 최소화하면서 향상시키는 방법을 탐구합니다.#Review#Spatial Intelligence#Embodied Agents#Vision-Language Models#Procedural Memory#Transfer Learning#Training-free Self-evolution2026년 8월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SKILLER: Language-Level Reinforcement Learning for Reusable Skill Extraction in Small Language Models본 논문은 강력한 closed-source 모델의 높은 추론 비용 문제와, 소형 모델(Small-scale LVLMs)에 기존 스킬을 직접 이식할 때 발생하는 Model-Mismatch 문제를 해결하고자 한다.#Review#Small Language Models#Reinforcement Learning#Agent Skills#Natural Language Policy#Model-Mismatch#Cost-Effectiveness#Agentic Deployment2026년 8월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] PlayWorld: Benchmarking World Models with Agent Players over Long-Horizon Objectives본 논문은 기존의 월드 모델 평가 방식이 인간의 직관적인 평가 방식과 괴리가 있다는 점을 핵심 문제로 정의합니다 .#Review#World Models#Agent Player#Long-Horizon Objectives#Geometry Consistency#Interaction Fidelity#VQA Rubric#Benchmarking2026년 8월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] PixSDS: Why Latent SDS Makes Noisy Pixels본 논문은 latent-diffusion 기반의 SDS 최적화 과정에서 발생하는 구조적 색상 Artifact와 고주파 텍스처 노이즈 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Score Distillation Sampling#Latent Diffusion Models#Variational Autoencoders#Pixel-space Optimization#Gradient Repair#Text-to-3D Generation2026년 8월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] OmniScientist: An Omni-Modal Omni-Discipline AI Scientist본 논문은 기존 AI 과학자 모델들이 과학 연구의 워크플로우를 자동화함에도 불구하고, 정작 발견의 핵심 근거가 되는 원시 데이터의 구조적 정보를 충분히 활용하지 못하는 Evidence-incomplete 문제를 해결하고자 합니다.#Review#AI Scientist#Multimodal Agents#Autonomous Research#Scientific Discovery#LLM Agents#Tool Use2026년 8월 13일댓글 수 로딩 중