[논문리뷰] FlexRouter: Learning Complementary Model Sets for Flexible LLM Routing본 논문은 현대 LLM 서비스에서 독립적인 모델 스코어링 기반의 라우팅 기법들이 가진 근본적인 한계를 해결하고자 합니다. 기존 방식은 모델 간의 상호 상관관계를 무시하고 가장 높은 점수의 모델들을 선택하여, 동일한 실패 모드(failure mode)를 공유하는 중복된 모델 세트가 구성되는 문제가 발생합니다 .#Review#LLM Routing#Determinantal Point Processes#Subset Selection#Model Complementarity#Adaptive Inference#Coverage-oriented Objective#RouterEval2026년 10월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Scheduling Recursive Reasoning in Looped Transformers본 논문은 Looped Transformers에서 recurrent update의 scale이 고정된 unit value로 설정되어 있다는 점이 비효율적임을 지적한다. 업데이트가 지속적인 진전을 이룰 때는 unit step이 너무 보수적일 수 있고, 반대로 변동이 심할 때는 지나치게 공격적일 수 있다는 한계가 있다.#Review#Looped Transformers#Recurrent Reasoning#Step-size Scheduling#Adaptive Inference#Trajectory-Adaptive#Test-time Computation2026년 9월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Looped Language Models Improve Compositional Tool Calling본 논문은 Looped Language Models가 에이전트 환경의 Compositional Tool Calling에서 가질 수 있는 잠재적인 성능 향상을 규명하고자 합니다. 기존의 LLM 기반 에이전트 시스템은 복잡한 API 호출 시 다단계 계획 수립과 종속성 보존에 어려움을 겪는 경우가 많습니다.#Review#Looped Language Models#Compositional Tool Calling#Recurrent Depth#Adaptive Inference#Agentic Systems#Latent Computation2026년 8월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RL^2-VLA: Adaptive RL Latent Compositional Steering with Test-Time Scaling for Vision-Language-Action Models본 논문은 사전 학습된 VLA 모델이 Out-of-Domain(OOD) 환경이나 도전적인 작업에서 성능이 저하되는 문제를 해결하고자 한다.#Review#Vision-Language-Action Models#Reinforcement Learning#Test-Time Scaling#Compositional Steering#Adaptive Inference#Flow-Matching#Robotics2026년 8월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LayerRoute: Input-Conditioned Adaptive Layer Skipping via LoRA Fine-Tuning for Agentic Language Models본 논문은 에이전트 시스템에서 도구 호출과 계획 수립처럼 서로 다른 복잡도를 가진 작업이 수행됨에도 불구하고, 모든 단계에 동일한 연산량을 투입하는 비효율성을 해결하고자 합니다. 기존 LLM 추론 시스템은 고정된 transformer 레이어 구조를 사용하여 모든 토큰에 대해 동일한 컴퓨팅 비용을 소모합니다.#Review#Layer Skipping#Agentic LLM#LoRA#Adaptive Inference#Straight-Through Estimator#Model Efficiency2026년 6월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LLMs Improving LLMs: Agentic Discovery for Test-Time Scaling본 논문은 기존의 TTS 전략이 연구자들의 직관에 의존하는 수작업(Hand-crafted) 방식이라는 한계점을 해결하고자 합니다.#Review#Test-Time Scaling#Agentic Discovery#Controller Synthesis#Replay Environment#AutoTTS#Adaptive Inference#Accuracy-Cost Tradeoff2026년 5월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] VISion On Request: Enhanced VLLM efficiency with sparse, dynamically selected, vision-language interactions기존의 Large Vision-Language Models (LVLMs) 효율성 개선 접근 방식은 주로 visual token reduction에 기반한다.#Review#LVLM Efficiency#Sparse Interaction#Cross-Attention#Self-Attention#Adaptive Inference#Visual Feature Refinement#Computational Cost Reduction2026년 3월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SCALE: Self-uncertainty Conditioned Adaptive Looking and Execution for Vision-Language-Action ModelsVision-Language-Action (VLA) 모델의 고정된 추론 파이프라인이 지각적 모호성이나 행동의 다중 양상과 같은 불확실한 상황에서 오류를 누적하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Vision-Language-Action Models#Self-Uncertainty Estimation#Adaptive Inference#Active Perception#Action Decoding#Visual Attention#Robotic Manipulation2026년 2월 10일댓글 수 로딩 중