[논문리뷰] Deep Fusion Memory: A Chunk-Level Parametric Memory for Large Language Models본 논문은 LLM이 pretraining 단계에서 학습하지 못한 외부 지식을 효율적으로 습득하고 활용하는 문제를 해결하기 위해 Deep Fusion Memory (DFM)를 제안한다.#Review#Parametric Memory#Deep Fusion#Chunk-Level Supervision#Large Language Models#Knowledge Injection#Frozen Backbone2026년 10월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Omni-Embed-Mini: Binding Modalities Without Forgetting via Dense Distillation본 연구는 멀티모달 임베딩 모델 학습 시 발생하는 Catastrophic Forgetting과 모델 크기의 과도한 팽창인 Modality Bloat 문제를 해결하는 데 목적이 있습니다. 기존의 Omni-modal 모델들은 여러 모달리티를 공동 학습하면서 텍스트 검색의 기초적인 성능을 저하시키는 결과를 초래합니다.#Review#Omni-modal Embedding#Frozen Backbone#Dense Distillation#Matryoshka Representation Learning#Multimodal Retrieval#Catastrophic Forgetting2026년 10월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MMDiff: Extending Diffusion Transformers for Multi-Modal Generation본 논문은 Frozen Diffusion Transformer 백본으로부터 Dense한 Perceptual 정보(Semantic segmentation, depth, saliency 등)를 효과적으로 추출하여 Multi-modal 생성 시스템으로 확장하는 것을 목표로 합니다.#Review#Diffusion Transformer#Multi-Modal Generation#Multi-Timestep Feature Fusion#Concept-Driven Attention#Synthetic Data Generation#Frozen Backbone2026년 6월 15일댓글 수 로딩 중