[논문리뷰] SUFLECA: Scaling Up Feature Learning for CAD-to-image Alignment본 논문은 기존 zero-shot CAD-to-image alignment 방식이 가진 외관 중심적(appearance-driven) 피처 학습의 한계를 극복하고자 합니다.#Review#CAD-to-image Alignment#Zero-shot#Feature Learning#NOCs#Geometric Consistency#Robotics2026년 7월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Unlocking Feature Learning in Gated Delta Networks at Scale본 논문은 Gated Delta Network와 같은 효율적인 선형 아키텍처에서 대규모 학습 시 안정적인 feature learning을 지원하는 최적의 $\mu P$ 구성 방식을 도출하는 것을 목표로 합니다.#Review#Gated Delta Network#Maximal Update Parametrization#Feature Learning#Hyperparameter Transfer#Linear Recurrent Models#Deep Learning Theory2026년 6월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Why Larger Models Learn More: Effects of Capacity, Interference, and Rare-Task Retention본 논문은 더 큰 모델(Larger Models)이 더 작은 모델이 학습하지 못하는 작업들을 어떻게 학습하는지에 대한 근본적인 메커니즘을 규명하고자 합니다.#Review#Scaling Laws#Rare-Task Retention#Gradient Interference#Neural Network Scaling#Multi-Task Learning#Feature Learning2026년 5월 28일댓글 수 로딩 중