[논문리뷰] DICE: Diffusion Large Language Models Excel at Generating CUDA Kernels본 연구는 고도로 전문화된 CUDA 커널 생성 태스크에서 diffusion large language models (dLLMs) 의 잠재력을 탐색하고, 이 분야의 고품질 학습 데이터 부족 및 dLLM의 적합성 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Diffusion LLM#CUDA Kernel Generation#Reinforcement Learning#Code Generation#High-Performance Computing#Bi-phase Curated RL#CuKe Dataset2026년 2월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DEER: Draft with Diffusion, Verify with Autoregressive Models본 논문은 autoregressive (AR) 디코딩의 내재된 지연으로 인해 발생하는 LLM 기반 에이전트 및 추론 시스템의 효율성 문제를 해결하고자 합니다. 특히, 기존 AR 기반 드래프터의 단계별 불확실성 누적과 순차적 디코딩으로 인한 제한적인 가속화 문제를 극복하는 것을 목표로 합니다.#Review#Speculative Decoding#Diffusion LLM#Autoregressive Model#Inference Acceleration#Model Alignment#Code Generation#Block Regeneration2025년 12월 17일댓글 수 로딩 중