[논문리뷰] DMax: Aggressive Parallel Decoding for dLLMs본 논문은 dLLM을 위한 DMax 패러다임을 제안하며, 이는 예측의 self-refinement 과정을 임베딩 공간 내의 변환으로 재구성합니다. 핵심 기법인 OPUT은 학습 시 모델 스스로의 예측을 통해 noisy input을 구성함으로써 train-inference 간의 불일치를 줄여 자가 수정 능력을 극대화합니다 .#Review#Diffusion Language Models#Parallel Decoding#Error Accumulation#On-Policy Training#Self-Correction#Embedding Space2026년 4월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Unveiling Intrinsic Dimension of Texts: from Academic Abstract to Creative StoryKristian Kuznetsov이 arXiv에 게시한 'Unveiling Intrinsic Dimension of Texts: from Academic Abstract to Creative Story' 논문에 대한 자세한 리뷰입니다.#Review#Intrinsic Dimension#LLMs#Text Complexity#Sparse Autoencoders#Text Semantics#Genre Analysis#Embedding Space#Text Generation2025년 11월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Tensor Logic: The Language of AIPedro Domingos이 arXiv에 게시한 'Tensor Logic: The Language of AI' 논문에 대한 자세한 리뷰입니다.#Review#Tensor Logic#Neurosymbolic AI#Logic Programming#Tensor Algebra#Deep Learning#Automated Reasoning#Embedding Space2025년 10월 15일댓글 수 로딩 중