[논문리뷰] LMSM: LLM Security Framework Inspired by Linux Security Modules본 논문은 LLM의 내적 상태를 해석하는 다양한 방법들이 실제 서비스 환경에서 통합된 보안 제어로 작동하지 못하고 파편화되어 있다는 문제를 해결합니다.#Review#LLM Security#Runtime Mediation#Linux Security Modules#Interpretability#Sparse Autoencoders#Adversarial Robustness#Model Serving2026년 8월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] J-Zero: Unified Challenger--Solver--Judge Co-Evolution from Zero Data본 논문은 기존의 Zero-data 기반 Self-evolving 모델들이 직면한 평가 성능의 상한선(Performance Ceiling) 문제를 해결합니다. 고정된 Judge를 사용할 경우, Solver가 해당 Judge의 변별력을 넘어서는 순간 더 이상의 학습 신호를 얻지 못하고 성능이 정체되는 현상이 발생합니다.#Review#Large Language Models#Self-evolution#Zero-data#Judge Co-adaptation#Adversarial Co-evolution#Group Relative Policy Optimization#Bradley-Terry Loss2026년 8월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Generative Semantic Scene Completion본 논문은 기존의 SSC 접근 방식이 가진 데이터 불균형 및 정적인 지도 학습의 한계를 극복하기 위해 생성 모델링 기반의 접근법을 제안합니다 . 기존 모델들은 학습 데이터 내 클래스 빈도에 크게 의존하며, 특정 클래스(예: motorcyclist)는 매우 희귀하여 인식 정확도가 극도로 낮습니다.#Review#Semantic Scene Completion#Discrete Diffusion Models#LiDAR Point Clouds#Synthetic Training Data#Bird’s-Eye View Perception#Autonomous Driving2026년 8월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] GGSS: Geodesic-Gated Spherical Steering for Inference-Time Debiasing of Generative Vision-Language Models본 논문은 최신 Generative VLMs가 특정 인구통계학적 속성에 따라 편향된 결과를 생성하는 문제를 해결하고자 합니다. 기존의 추론 단계 편향 완화 기법들은 주로 CLIP과 같은 정적 임베딩 공간에서 전역적인 편향을 제거하는 방식에 최적화되어 있습니다.#Review#Generative Vision-Language Models#Inference-Time Debiasing#Activation Steering#Spherical Geometry#Geodesic Interpolation#Counterfactual Bias Subspace2026년 8월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Fast Weight Attention for Continual Learning본 논문은 Transformer의 KV cache가 시퀀스 길이에 따라 O(N²)의 비용을 소모하며 발생하는 비효율성 및 Continual Learning 환경에서의 파괴적 망각(catastrophic interference) 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Continual Learning#Fast Weight#Linear Attention#State Space Models#Online Gradient Descent#Ridge Regression2026년 8월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] EvoUndo: Recoverability-Constrained Self-Evolution for LLM Agent Harnesses본 논문은 현대의 LLM Agent가 자신의 프롬프트, 도구, 미들웨어 등을 스스로 변경(Self-Evolution)할 때 발생하는 비가역적 상태 변화 문제를 해결하고자 합니다.#Review#LLM Agent#Self-Evolution#Recoverability#Counterfactual Verification#Typed Observational Equivalence#Execution Harnesses2026년 8월 30일댓글 수 로딩 중
[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