[논문리뷰] SpecMRL: Redesign Matryoshka Representation Learning within Parametric Spectrum본 논문은 기존 Matryoshka Representation Learning (MRL)의 고정된(fixed) feature 공간 구조가 정보 압축에 비효율적이라는 문제점을 해결하고자 합니다.#Review#Matryoshka Representation Learning#Spectral Basis#Dimension Reduction#Parametric Spectrum#Embedding Compression#MTEB#Inference Efficiency#Orthogonal Iteration2026년 10월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] FARMER: Flow AutoRegressive Transformer over Pixels본 논문은 연속적인 autoregressive 모델링이 직면하는 긴 시퀀스 및 고차원 공간 문제를 해결하며, Normalizing Flows (NF) 와 Autoregressive (AR) 모델을 결합하여 픽셀 수준에서 정확한 우도 추정과 고품질 이미지 합성을 위한 단일화된 생성 프레임워크인 FARMER 를 제시합니다.#Review#Normalizing Flows#Autoregressive Models#Generative Models#Image Synthesis#Tractable Likelihood#Dimension Reduction#Distillation#Classifier-Free Guidance2025년 10월 28일댓글 수 로딩 중