[논문리뷰] SenCache: Accelerating Diffusion Model Inference via Sensitivity-Aware Caching확산 모델의 추론 과정을 가속화하는 것이 목표입니다. 특히, 기존의 휴리스틱 기반 캐싱 방법들이 가진 이론적 근거 부족과 정적 캐싱 스케줄의 한계를 극복하고, 모델 출력 품질을 유지하면서 계산 비용을 줄일 수 있는 원칙적인(principled) 민감도 기반 캐싱 프레임워크 를 제안합니다.#Review#Diffusion Models#Inference Acceleration#Caching#Sensitivity Analysis#Dynamic Caching#Video Generation#Denoising2026년 3월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DiffCoT: Diffusion-styled Chain-of-Thought Reasoning in LLMs논문은 대규모 언어 모델(LLMs)의 Chain-of-Thought (CoT) 추론에서 발생하는 노출 편향(exposure bias) 과 오류 누적 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Chain-of-Thought#Diffusion Models#Large Language Models#Reasoning#Error Correction#Preference Optimization#Denoising2026년 1월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DoPE: Denoising Rotary Position Embedding본 논문은 Transformer 모델 내 Rotary Position Embedding (RoPE) 의 내재된 한계로 인해 발생하는 길이 외삽 능력 약화와 attention sink 현상 을 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Rotary Position Embedding#Transformer#Length Extrapolation#Attention Sink#Matrix Entropy#Denoising#Large Language Models2025년 11월 16일댓글 수 로딩 중