[논문리뷰] UniMoMo: Expert Merging-Based MoE Acceleration for Large Recommendation Models본 논문은 대규모 추천 모델을 위한 Sparse MoE가 학습된 이후, 실제 배포 단계에서 요구되는 제한된 자원(Expert Budget)에 맞춰 체크포인트를 효율적으로 축소하는 문제인 Expert-budgeted deployment를 해결한다.#Review#Recommender Systems#Mixture of Experts#Model Compression#Expert Merging#Adaptive Routing2026년 8월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Reasoning Arena: Trace Tournaments When Verifiable Rewards Fall Short본 논문은 RLVR의 고질적인 문제인 Non-diverse reward group으로 인한 학습 신호 소실과 컴퓨팅 자원 낭비를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Reasoning Arena#RLVR#Trace Tournament#Bradley-Terry Model#Non-diverse Reward Group#Adaptive Routing2026년 6월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SLER-IR: Spherical Layer-wise Expert Routing for All-in-One Image Restoration다양한 이미지 손상(degradation)에 대해 단일 모델로 처리하는 올인원 이미지 복원(All-in-One Image Restoration) 프레임워크의 한계, 즉 특징 간섭과 전문가 특화 부족 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Image Restoration#Mixture of Experts#Degradation Representation#Spherical Embedding#Contrastive Learning#Adaptive Routing#All-in-One Model#Global-Local Fusion2026년 3월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] YOLO Meets Mixture-of-Experts: Adaptive Expert Routing for Robust Object Detection본 연구는 객체 탐지 분야에서 YOLOv9-T 모델의 성능과 견고성을 향상시키기 위해 새로운 Mixture-of-Experts (MoE) 프레임워크를 제안합니다.#Review#Object Detection#YOLOv9#Mixture-of-Experts#Adaptive Routing#Deep Learning#Computer Vision#Feature Specialization2025년 11월 30일댓글 수 로딩 중