[논문리뷰] EngramEdit: Decoupled Knowledge Updates in LLMs through Conditional Memory본 논문은 LLM의 사실적 지식을 업데이트하는 과정에서 발생하는 성능 저하와 비효율성 문제를 해결하기 위해 EngramEdit을 제안한다. 기존의 LLM 지식 업데이트 방식은 모델 전체 가중치를 미세 조정하는 방식을 주로 사용하여, 연산 복잡도가 높고 의도치 않은 지식 손상을 초래하기 쉽다.#Review#LLM#Knowledge Editing#Conditional Memory#nn-gram Embeddings#Knowledge Updating#Decoupled Architecture2026년 10월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] UniDDT: Unifying Multimodal Understanding and Generation with Decoupled Diffusion Transformer본 논문은 기존의 Multimodal 모델들이 Understanding과 Generation이라는 서로 다른 과업을 수행할 때 겪는 효율성 저하와 아키텍처 불일치 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다.#Review#Multimodal Understanding#Generation#Diffusion Transformer#Decoupled Architecture#Unified Framework2026년 6월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Sema Code: Decoupling AI Coding Agents into Programmable, Embeddable Infrastructure본 논문은 기존 AI 코딩 에이전트들이 특정 배포 형태(CLI, IDE 플러그인, 웹 앱)와 결합되어 있어, 기업 환경에서 이기종 인프라 간의 재사용이 어렵다는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#AI Coding Agents#Embeddable Infrastructure#Decoupled Architecture#Multi-tenant Isolation#Context Compression#Agent Runtime2026년 4월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] NaviDriveVLM: Decoupling High-Level Reasoning and Motion Planning for Autonomous Driving본 연구는 기존 VLM 기반 자율주행(AD) 시스템 이 직면한 고수준 추론 능력과 정밀한 모션 계획 사이의 트레이드오프 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Autonomous Driving#Vision-Language Models#Motion Planning#High-Level Reasoning#Decoupled Architecture#Supervised Fine-tuning#NuScenes Benchmark2026년 3월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SeeingEye: Agentic Information Flow Unlocks Multimodal Reasoning In Text-only LLMs텍스트 전용 대규모 언어 모델(LLMs)이 시각 정보를 직접 처리할 수 없는 한계를 극복하고, 멀티모달 추론 능력을 효율적이고 비용 효과적으로 활용할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multimodal Reasoning#Text-only LLM#Agentic AI#Information Flow#VQA#Structured Intermediate Representation#Decoupled Architecture#Tool Use2025년 10월 30일댓글 수 로딩 중