[논문리뷰] KVServe: Service-Aware KV Cache Compression for Communication-Efficient Disaggregated LLM Serving본 논문은 Disaggregated LLM Serving 환경에서 KV cache 통신이 전체 end-to-end 지연시간의 최대 60%를 차지하는 주요 병목 현상을 해결하고자 한다 .#Review#LLM Serving#KV Cache Compression#Disaggregated Inference#Bayesian Optimization#Service-Aware Control2026년 5월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Efficient and Principled Scientific Discovery through Bayesian Optimization: A Tutorial과학적 발견은 본질적으로 반복적이고 비용이 많이 드는 실험 설계 과정을 포함하며, 많은 연구자가 이를 직관적이고 비체계적으로 수행하여 자원을 낭비합니다.#Review#Bayesian Optimization#Scientific Discovery#Gaussian Process#Acquisition Function#Surrogate Model#Automated Experimentation#Sample Efficiency2026년 4월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] OptiMer: Optimal Distribution Vector Merging Is Better than Data Mixing for Continual Pre-TrainingLLM의 도메인 및 언어 적응을 위해 CPT 를 수행할 때, 데이터의 혼합 비율(Mixture Ratio)은 매우 민감한 하이퍼파라미터입니다. 기존에는 이 비율을 학습 전에 고정해야 하며, 부적절할 경우 수주간의 GPU 연산 자원이 낭비되는 문제가 있었습니다.#Review#Continual Pre-training#Model Merging#Distribution Vector#Bayesian Optimization#LLM Adaptation2026년 3월 31일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AI-Salesman: Towards Reliable Large Language Model Driven Telemarketing본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)이 겪는 전략적 취약성, 사실적 환각, 맞춤화 부족 문제로 인해 난항을 겪는 목표 지향적 설득형 대화(예: 텔레마케팅) 의 신뢰성을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 특히, 기존 LLM의 한계를 극복하고 실제 판매 시나리오에 효과적인 AI 에이전트를 개발하고자 합니다.#Review#Telemarketing#Large Language Models#Persuasive Dialogue#Reinforcement Learning#Bayesian Optimization#Dynamic Prompting#Dialogue Systems2025년 11월 17일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MedSAMix: A Training-Free Model Merging Approach for Medical Image Segmentation의료 영상 분할 분야에서 SAM(Segment Anything Model) 기반의 미세 조정된 모델들이 특정 작업에서 불균형한 성능과 제한된 일반화 능력을 보이는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Medical Image Segmentation#Model Merging#Training-Free#SAM#Generalization#Zero-Order Optimization#Bayesian Optimization2025년 8월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Multimodal Prompt Optimization: Why Not Leverage Multiple Modalities for MLLMs본 논문은 기존 프롬프트 최적화 방법론이 텍스트 모달리티에만 국한되어 Multimodal Large Language Models (MLLMs) 의 잠재력을 완전히 활용하지 못하는 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Multimodal AI#Prompt Optimization#MLLMs#Bayesian Optimization#Cross-modal Alignment#Prompt Engineering#Generative AI#Exploration-Exploitation2025년 10월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DeepScientist: Advancing Frontier-Pushing Scientific Findings Progressively본 논문은 기존 AI 과학자 시스템의 한계, 특히 인간이 정의한 문제에 대한 과학적으로 가치 있는 기여 부족을 해결하고자 합니다.#Review#AI Scientist#Autonomous Scientific Discovery#Bayesian Optimization#LLM-based Agents#SOTA-Surpassing#Findings Memory#Exploration-Exploitation2025년 10월 1일댓글 수 로딩 중