[논문리뷰] Spilled Energy in Large Language Models본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)에서 발생하는 환각(hallucination) 을 추가적인 훈련 없이 효과적으로 탐지하는 것을 목표로 합니다.#Review#LLM Hallucination Detection#Energy-Based Models#Training-Free#Logit Analysis#Spilled Energy#Cross-Task Generalization#Autoregressive Models2026년 3월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] GeoWorld: Geometric World Models이 논문은 기존 에너지 기반 예측 월드 모델이 유클리드 공간 에서 잠재 표현을 학습하여 기하학적 및 계층적 구조를 무시 하고, 장기 예측 시 성능이 빠르게 저하되는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Geometric World Models#Hyperbolic Geometry#Joint-Embedding Predictive Architectures (JEPA)#Reinforcement Learning (RL)#Multi-step Planning#Visual Planning#Energy-Based Models2026년 2월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Continuous Autoregressive Language ModelsLarge Language Models (LLMs)의 비효율적인 순차적, 토큰 단위 생성 과정의 근본적인 한계를 극복하는 것이 목표입니다. 본 연구는 이산 토큰 예측에서 연속 벡터 예측 으로 패러다임을 전환하여, 각 생성 단계의 의미론적 대역폭을 증가 시킴으로써 LLM의 스케일링 및 계산 효율성을 향상시키고자 합니다.#Review#Large Language Models (LLMs)#Continuous Representation#Autoencoder#Likelihood-Free Modeling#Energy-Based Models#Next-Vector Prediction#Computational Efficiency#Temperature Sampling2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] The Principles of Diffusion Models본 논문(모노그래프)은 확산 모델(Diffusion Models)의 근본적인 원리를 심층적으로 분석하고, 다양한 정식화(formulations)들이 어떻게 공통된 수학적 아이디어에서 파생되었는지 추적하여 통일된 관점을 제시하는 것을 목표로 합니다.#Review#Diffusion Models#Generative AI#Variational Autoencoder#Energy-Based Models#Normalizing Flows#Score-Based SDEs#Flow Matching#Fokker-Planck Equation2025년 10월 30일댓글 수 로딩 중