[논문리뷰] Dense Supervision, Sparse Updates: On the Sparsity and Geometry of On-Policy Distillation본 연구는 OPD가 일반적인 Supervised Fine-tuning(SFT)과 달리 어떤 기하학적 특성을 가지며, 왜 RLVR(Reinforcement Learning from Verifier-derived Rewards)과 유사한 sparse한 업데이트 양상을 보이는지 규명합니다.#Review#On-policy Distillation#Parameter Sparsity#Model Geometry#Subnetwork Masking#LLM Post-training#Optimizer Dynamics2026년 6월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ClinHallu: A Benchmark for Diagnosing Stage-Wise Hallucinations in Medical MLLM Reasoning본 논문은 기존 의료용 MLLM 평가 체계가 최종 답변의 정확도만 판단할 뿐, 환각(Hallucination)이 발생하는 근본적인 원인을 규명하지 못하는 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Medical MLLM#Hallucination Diagnosis#Chain-of-Thought#Multimodal Reasoning#Stage-wise Evaluation#Stage-Replacement Intervention2026년 6월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CARVE: Certified Affordable Repair of Vetoed Maneuvers via Envelopes for Interactive Driving본 논문은 자율주행 시스템이 상호작용 상황에서 발생하는 False-Veto 문제를 효과적으로 해결하고, 이를 위한 인증 가능한 수정 메커니즘을 정의하는 것을 목표로 한다.#Review#Autonomous Driving#Interactive Repair Certification#Cooperation Envelope#Right-of-Way#Safety Filtering2026년 6월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Benchmarking AI Agents for Addressing Scientific Challenges Across Scales본 논문은 기존 AI agent 벤치마크가 과학 연구의 복잡성과 상호작용적인 성격을 충분히 반영하지 못하는 한계를 해결하고자 합니다. 기존의 연구들은 지나치게 정적인 과제에 국한되어 있거나, 과학적 도메인의 특수성(데이터의 이질성, 다단계 의존성 등)을 고려하지 않아 실질적인 과학적 기여도를 측정하는 데 미흡했습니다.#Review#AI Agents#Scientific Discovery#Benchmarking#Computational Science#Multi-scale Modeling#Evaluation Framework2026년 6월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Avatar V: Scaling Video-Reference Avatar Video Generation본 연구는 기존의 아바타 생성 방식이 가진 Generalization 부족과 Efficiency 문제를 해결하기 위해 대규모 데이터 기반의 Scaling 접근 방식을 제안합니다. 기존의 개별 모델 학습 방식은 특정 피사체에 종속되어 있어 다양한 인물과 동작을 일반화하는 데 한계가 있었습니다.#Review#Avatar Generation#Video-Reference#Scaling Law#Diffusion Models#Neural Rendering#Computer Vision2026년 6월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] An Enigma of Artificial Reason: Investigating the Production-Evaluation Gap in Large Reasoning Models본 논문은 Large Reasoning Models가 추론 결과 생성에는 탁월한 성능을 보임에도 불구하고, 논리적 오류를 평가하는 능력에서는 심각한 결함을 보이는 Production-Evaluation Gap 문제를 제기한다.#Review#Large Reasoning Models#Production-Evaluation Gap#Answer Confirmation Bias#Reasoning Evaluation#Chain-of-Thought#Causal Patching2026년 6월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AlloSpatial: Agentic Harness Framework for Spatial Reasoning in Foundation Models본 논문은 Multimodal Foundation Models (MFMs)가 물리적 세계의 3D 공간을 추론하는 데 있어 근본적인 한계를 지니고 있음을 지적합니다.#Review#AlloSpatial#Spatial Reasoning#Allocentric Cognitive Mapping#World2Mind#Spatial Reasoning Harness#Foundation Models#Reinforcement Learning2026년 6월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AdaSR: Adaptive Streaming Reasoning with Hierarchical Relative Policy Optimization본 논문은 실시간 스트리밍 환경에서 LLM이 적응형으로 추론하도록 최적화하는 AdaSR 프레임워크를 제안한다. 기존의 스트리밍 추론 연구들은 주로 감독 학습(Supervised Fine-tuning)에 의존하고 있어, 모델이 다양한 입력 상황에 맞춰 능동적으로 추론 여부를 결정하는 유연성이 부족하다.#Review#Streaming Reasoning#Reinforcement Learning#Hierarchical Relative Policy Optimization#Adaptive Computation#Large Language Models#Chain-of-Thought2026년 6월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ActiveMimic: Egocentric Video Pretraining with Active Perception본 논문은 대규모 Egocentric Human Video를 로봇 학습에 활용할 때 발생하는 성능 저하의 핵심 원인이 '능동적 인식(Active Perception) 정보의 부재'에 있음을 규명합니다 .#Review#Robot Manipulation#Egocentric Human Video#Active Perception#Robot Pretraining#Unified Action Representation2026년 6월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] APT: Action Expert Pretraining Improves Instruction Generalization of Vision-Language-Action Policies본 논문은 continuous-action 기반 VLA 모델이 겪는 OOD 언어 일반화 성능 저하 문제를 해결하기 위해 APT (Action Expert Pretraining)를 제안합니다.#Review#Vision-Language-Action#Language Generalization#Action Expert Pretraining#Bayesian Factorization#Visuomotor Prior#Gated Fusion2026년 6월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] APPO: Agentic Procedural Policy Optimization본 논문은 기존 Agentic RL의 조잡한(coarse) 보상 할당(credit assignment) 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Agentic Reinforcement Learning#Credit Assignment#Procedural Reasoning#Decision Points#Branching Score#Policy Optimization2026년 6월 14일댓글 수 로딩 중
[sglang] [SGLang] VAE 병렬 디코딩 최적화: CFG 병렬화와의 시너지 분석SGLang에서 CFG 병렬화 시 VAE 디코딩을 모든 Rank가 참여하도록 개선하여 디코딩 속도를 31% 향상시킨 사례를 분석합니다.#Diffusion#SGLang#VAE#Parallel Computing#Optimization2026년 6월 13일댓글 수 로딩 중
[sglang] SGLang PD-Disaggregation 최적화: Mori 백엔드에서의 증분 KV 전송 구현SGLang의 PD-Disaggregation 환경에서 Mori 전송 백엔드와 Radix Cache를 연동하여 중복 KV 전송을 제거하고 TTFT를 20% 이상 개선했습니다.#SGLang#LLM#KV-Cache#Optimization#Distributed-Systems2026년 6월 13일댓글 수 로딩 중
[sglang] Apple Silicon MLX 환경에서 SwitchGLU MoE 블록의 SwiGLU 활성화를 Gate Gather-QMV로 융합하여 성능 최적화Apple Silicon MLX 환경에서 SwitchGLU MoE 블록의 SwiGLU 활성화를 Gate Gather-QMV로 융합하여 성능 최적화하는 PR 분석#Apple Silicon#MLX#MoE#Optimization#SGLang2026년 6월 13일댓글 수 로딩 중
[triton] Triton AMD StreamK GEMM 커널의 Race Condition 해결: 동기화 로직 최적화 분석AMD GPU 환경에서 StreamK GEMM 커널의 동기화 결함(Race Condition)을 해결하고 안정성을 확보한 코드 변경 사항을 분석합니다.#Triton#AMD#GEMM#StreamK#GPU#Concurrency2026년 6월 13일댓글 수 로딩 중
[sglang] Cutlass FP8 Blockwise GEMM 최적화: 불필요한 패딩 제거로 GPU 성능 향상Cutlass FP8 GEMM에서 반복적인 액티베이션 패딩을 제거하여 GPU 커널 오버헤드를 줄이고 처리량을 2.1% 개선한 최적화.#SGLang#GPU Optimization#FP8 Quantization#Deep Learning Inference#Cutlass#Performance Tuning2026년 6월 12일댓글 수 로딩 중
[vllm] vLLM에서 Lfm2VL 모델을 위한 Encoder CUDA Graph 최적화 적용Lfm2VL 모델에 Encoder CUDA Graph를 도입하여 낮은 배치 사이즈에서 추론 지연 시간을 10-20% 개선했습니다.#vLLM#CUDA Graph#LLM#Optimization#Performance2026년 6월 12일댓글 수 로딩 중
[triton] Triton에서 i8 행렬 곱셈 최적화: 레지스터 압력 감소 및 성능 향상Triton의 i8 행렬 곱셈에서 레지스터 압력을 줄이고 성능을 향상시키는 최적화 기법을 분석합니다.#Triton#AI#최적화#행렬 곱셈#GPU2026년 6월 12일댓글 수 로딩 중
[onnxruntime] ONNX Runtime CUDA MoE: 소규모 배치 디코딩을 위한 SoftmaxTopK 라우터 최적화ONNX Runtime CUDA MoE에서 소규모 배치 디코딩 시 SoftmaxTopK 라우터 성능을 개선하는 방법을 기술합니다.#ONNX Runtime#CUDA#MoE#최적화#성능2026년 6월 12일댓글 수 로딩 중
[onnxruntime] WebGPU FlashAttention 최적화: 커널 퓨전과 가변 시퀀스 길이 지원으로 성능 극대화WebGPU FlashAttention의 커널 퓨전과 가변 시퀀스 길이 지원을 통한 성능 개선 분석#WebGPU#FlashAttention#ONNX Runtime#최적화#성능 개선#AI 가속2026년 6월 11일댓글 수 로딩 중