[논문리뷰] Consistent Distribution Matching for Data-Free Diffusion Distillation본 논문은 확산 모델 및 Flow 모델의 높은 추론 비용을 해결하기 위한 데이터 독립적(Data-Free)인 효율적 증류 프레임워크를 제안합니다. 기존 증류 방법들은 외부 데이터셋에 의존하거나, Teacher 모델의 역방향 시뮬레이션에 의존하여 계산 복잡도가 높고 학습 파이프라인이 비대효율적이라는 한계가 있습니다 .#Review#Diffusion Distillation#Flow Matching#Data-Free#Consistent Distribution Matching#NFE#Generative Modeling2026년 10월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SCOPE: Self-Play via Co-Evolving Policies for Open-Ended Tasks본 연구는 기존 LLM의 Self-play가 수학, 코드 등 규칙 검증이 가능한 도메인에 한정되어 있으며, 오픈형 과제에서는 외부 데이터나 Frontier Model에 대한 의존성을 벗어나지 못한다는 문제점을 해결하고자 합니다.#Review#Self-Play#Open-Ended Tasks#Reinforcement Learning#Rubric Reward#Retrieval-Augmented Generation#Co-Evolution#Data-Free2026년 5월 31일댓글 수 로딩 중