[논문리뷰] OneRank: Unified Transformer-Native Ranking Architecture for Multi-Task Recommendation본 논문은 현대의 Transformer 기반 다중 작업 추천 모델들이 여전히 Encoder-Predictor 구조를 답습하고 있어, 근본적인 성능 한계와 확장성 제약에 직면해 있음을 지적합니다 .#Review#Recommender Systems#Multi-Task Learning#Transformer#Ranking#Representation Learning#Gradient Interference#Information Bottleneck2026년 6월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Decentralized Instruction Tuning: Conflict-Aware Splitting and Weight Merging본 연구는 대규모 instruction tuning에서 발생하는 Gradient Interference와 시스템 통신 병목이라는 두 가지 핵심 문제를 동시에 해결하고자 한다.#Review#Instruction Tuning#Model Merging#Decentralized Optimization#Gradient Interference#Vision-Language Models#PCA Decomposition2026년 6월 2일댓글 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