[논문리뷰] Alchemist: Unlocking Efficiency in Text-to-Image Model Training via Meta-Gradient Data SelectionText-to-Image(T2I) 생성 모델(예: Imagen, Stable Diffusion, FLUX)의 훈련 효율성을 개선하고 시각적 품질 저하, 불안정한 훈련 및 비효율적인 연산을 야기하는 저품질/과잉 데이터 문제를 해결하는 것입니다.#Review#Text-to-Image#Data Selection#Meta-Learning#Meta-Gradient#Data Efficiency#Generative Models#Coreset Selection#Data Pruning2025년 12월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DualVLA: Building a Generalizable Embodied Agent via Partial Decoupling of Reasoning and Action본 논문은 Vision-Language-Action (VLA) 모델에서 발생하는 '액션 퇴화(action degeneration)' 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Vision-Language-Action (VLA)#Embodied AI#Action Degeneration#Data Pruning#Knowledge Distillation#Multi-modal Reasoning#Robot Learning#VLA Score2025년 11월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Winning the Pruning Gamble: A Unified Approach to Joint Sample and Token Pruning for Efficient Supervised Fine-Tuning본 논문은 대규모 언어 모델(LLMs)의 Supervised Fine-Tuning (SFT) 과정에서 발생하는 데이터 비효율성 문제를 해결하고자 합니다.#Review#LLM SFT#Data Pruning#Sample Pruning#Token Pruning#Error-Uncertainty Plane#Q-Tuning#Data Efficiency#Dynamic Pruning2025년 10월 1일댓글 수 로딩 중