[논문리뷰] Answer Presence Drives RAG Rewriting Gains본 논문은 RAG 파이프라인에서 Rewriter 도입으로 얻는 성능 향상이 실제 정답 문자열 노출에 의한 것인지, 혹은 증거 문서의 질적 개선(Curation)에 의한 것인지 규명하고자 합니다.#Review#Retrieval-Augmented Generation (RAG)#LLM Rewriting#Causal Intervention#Answer-string Surfacing#Sentinel-Fragility#Audit Protocol2026년 6월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Structural Graph Probing of Vision-Language Models본 논문은 VLM의 복잡한 내부 연산 구조를 파악하기 위해, 기존의 국소적(local) 어트리뷰션 방식을 넘어선 population-level의 해석 가능성(interpretability) 프레임워크를 제안합니다.#Review#Vision-Language Models#Neural Topology#Mechanistic Interpretability#Neuron Correlation#Graph Neural Networks#Causal Intervention2026년 4월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Friends and Grandmothers in Silico: Localizing Entity Cells in Language Models본 논문은 templated prompts를 사용하여 특정 개체에 반응하는 뉴런을 추출하고, 이를 인과적 개입(Causal Intervention)을 통해 검증하는 파이프라인을 제안합니다. 먼저, 여러 프롬프트에서 안정적으로 활성화되는 뉴런을 순위화하여 Entity Cells를 식별합니다.#Review#Mechanistic Interpretability#LLM#Entity Cells#Factual Recall#Causal Intervention#MLP Neurons#Canonicalization2026년 4월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Beyond Objects: Contextual Synthetic Data Generation for Fine-Grained Classification텍스트-이미지(T2I) 모델을 활용한 합성 데이터 생성 에서 발생하는 과적합 및 다양성 감소 문제를 해결하고, 특히 소량 데이터(few-shot) 환경에서 미세 조정 분류(fine-grained classification) 성능을 극대화하는 것을 목표로 합니다.#Review#Text-to-Image Synthesis#Synthetic Data Generation#Fine-Grained Classification#Few-Shot Learning#Diffusion Models#Contextual Conditioning#Causal Intervention2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Generalization or Memorization: Dynamic Decoding for Mode Steering대규모 언어 모델(LLMs)이 보이는 예측 불가능한 일반화(Generalization)와 암기(Memorization) 간의 전환 문제를 해결하는 것이 목표입니다. 이러한 이중적인 추론 모드를 이해하고, 식별하며, 제어하는 통일된 프레임워크를 제시하여 LLM의 신뢰성을 향상시키고자 합니다.#Review#Large Language Models (LLMs)#Generalization#Memorization#Information Bottleneck (IB)#Activation Steering#Decoding Strategy#Causal Intervention#LLM Reliability2025년 10월 29일댓글 수 로딩 중