[논문리뷰] Next Forcing: Causal World Modeling with Multi-Chunk Prediction본 논문은 기존 Autoregressive 모델이 긴 시퀀스를 생성할 때 발생하는 높은 Latency와 연산 비효율성 문제를 해결한다. 전통적인 모델은 토큰을 하나씩 생성해야 하므로, 복잡한 환경을 시뮬레이션하거나 긴 문맥을 생성할 때 병목 현상이 발생한다.#Review#World Modeling#Multi-Chunk Prediction#Causal Modeling#Autoregressive Generation#Sequence Modeling2026년 6월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Domino: Decoupling Causal Modeling from Autoregressive Drafting in Speculative Decoding본 논문은 Speculative decoding에서 draft 품질과 연산 비용 간의 trade-off 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Speculative Decoding#LLM Inference#Autoregressive Drafting#Parallel Drafting#Causal Modeling#Low-Rank Correction2026년 6월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Causal Motion Diffusion Models for Autoregressive Motion Generation본 논문은 기존 모션 확산 모델의 인과성 부족과 자기회귀 모델의 불안정성 및 오류 누적 문제를 해결하여, 고품질의 시간적으로 순서가 보장되는(temporally ordered) 모션 생성을 목표로 합니다.#Review#Motion Generation#Diffusion Models#Autoregressive Models#Causal Modeling#Latent Space#Text-to-Motion#Human Motion Synthesis#Streaming Generation2026년 2월 26일댓글 수 로딩 중