[논문리뷰] PixelGen: Pixel Diffusion Beats Latent Diffusion with Perceptual Loss본 논문은 기존 픽셀 확산 모델이 고차원 픽셀 공간의 지각적으로 중요하지 않은 신호를 학습하는 데 어려움을 겪어 잠재 확산 모델보다 성능이 뒤처지는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Pixel Diffusion#Perceptual Loss#Latent Diffusion#Image Generation#LPIPS#DINOv2#x-prediction#End-to-End Generation2026년 2월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] The End of Manual Decoding: Towards Truly End-to-End Language Models현재 LLM이 비미분 가능한 디코딩 하이퍼파라미터(온도, top-p)의 수동 튜닝에 의존하여 발생하는 비효율성과 비최적화 문제를 해결하는 것이 목표입니다. 논문은 모델이 자체 디코딩 전략을 학습하여 동적으로 제어함으로써 진정한 엔드-투-엔드 생성 을 가능하게 하는 새로운 아키텍처를 제안합니다.#Review#Large Language Models (LLMs)#End-to-End Generation#Dynamic Decoding#Hyperparameter Optimization#Stochastic Sampling#Instruction Following#Transformer Architecture2025년 10월 31일댓글 수 로딩 중