[논문리뷰] Towards Quantifying Benchmark Optimization in ASR Models본 논문은 ASR(Automatic Speech Recognition) 모델이 공개 벤치마크에서 기록하는 높은 성능이 실제 세계의 일반적인 전사 능력과 괴리되어 있을 가능성을 제기한다.#Review#ASR#Benchmark Optimization#Mechanistic Interpretability#Generalization#Transcription Policy#Reference Disagreement2026년 8월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Souper-Model: How Simple Arithmetic Unlocks State-of-the-Art LLM Performance본 논문은 방대한 자원과 시간이 소요되는 LLM 훈련의 한계를 극복하고, 기존의 균일 가중치 모델 수핑(model souping) 및 임의적인 모델 선택의 단점을 해결하고자 합니다.#Review#Model Souping#Large Language Models#Weighted Averaging#Benchmark Optimization#State-of-the-Art#Category Experts#Parameter Averaging#Post-training2025년 11월 17일댓글 수 로딩 중