[논문리뷰] InterleaveThinker: Reinforcing Agentic Interleaved Generation본 논문은 기존의 Unified Multimodal Models(UMMs)가 장기 시퀀스 생성 과정에서 겪는 Visual Over-reliance와 Step-wise Error Accumulation 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다.#Review#Interleaved Generation#Multi-Agent Framework#Reinforcement Learning#GRPO#Visual Over-reliance#Error Accumulation2026년 6월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] KVarN: Variance-Normalized KV-Cache Quantization Mitigates Error Accumulation in Reasoning Tasks본 논문은 test-time scaling 환경에서 발생하는 KV-Cache 양자화의 오류 누적 문제를 해결하는 데 집중합니다. 기존의 양자화 방식은 주로 고정된 긴 컨텍스트를 다루는 prefill 설정에서 평가되었으나, 실제 디코딩 과정에서는 토큰 생성마다 오류가 반복적으로 누적되어 추론 품질이 급격히 저하됩니다 .#Review#KV-Cache Quantization#Variance Normalization#Error Accumulation#Reasoning Tasks#Hadamard Rotation#Dual-Scaling2026년 6월 2일댓글 수 로딩 중
[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