[논문리뷰] SAS: Simple Attention Sparsification via End-to-End Optimization of Context RankingLong-context inference는 LLM에서 autoregressive generation 시 모든 이전 context token에 대한 dense attention을 요구하며, 이로 인해 cumulative attention cost가 context length에 따라 quadratically 증가하는 심각한 efficiency bottleneck을 초래합니다.#Review#Attention Sparsification#Context Ranking#End-to-End Optimization#Language Modeling Loss#Gated Attention#Long-Context LLMs#Triton Kernel2026년 9월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Φ-Bench: Can Large Language Models Engineer the Infrastructure That Powers Them?본 논문은 LLM이 스스로를 구동하는 인프라를 엔지니어링하고 최적화할 수 있는지 평가하는 것을 핵심 목표로 한다. 기존 벤치마크들은 주로 고립된 커널이나 사전 정의된 연산자 구현에 초점을 맞추고 있어, 실제 환경에서 필요한 복잡한 시스템 탐색, 디버깅, 그리고 반복적인 최적화 과정을 평가하는 데 한계가 있다 .#Review#LLM Infrastructure#Benchmark#End-to-End Optimization#Kernel Function Completion#Long-Horizon Implementation#Software Engineering2026년 9월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Color Pass-Through via Camera-Display Coupling본 논문은 실세계 장면을 카메라로 캡처하여 디스플레이로 볼 때 발생하는 색상, 밝기, 대비의 왜곡 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Color Pass-Through#Camera-Display Coupling#Metamerism#Color Constancy#End-to-End Optimization#Computational Photography2026년 7월 23일댓글 수 로딩 중