[논문리뷰] CANOPY: Adaptive-Granularity Evidence Compression for Multimodal RAG본 논문은 Multimodal RAG 시스템에서 검색된 항목의 불필요한 정보가 LLM의 추론 성능을 저하시키는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Multimodal RAG#Evidence Compression#Adaptive Granularity#Hierarchical Selection#Information Retrieval#Node Encoder2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Block Sparse Attention with Log-Linear Complexity대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)을 더 긴 컨텍스트(Context)로 확장하는 것은 Full Self-Attention의 계산 복잡도가 시퀀스 길이에 대해 quadratic하게 증가하여 막대한 비용을 초래한다는 근본적인 문제에 직면해 있습니다.#Review#Sparse Attention#Log-Linear Complexity#Hierarchical Selection#LogSumExp Scoring#Triton Kernels#Long-Context Modeling2026년 9월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] BEAVER: A Training-Free Hierarchical Prompt Compression Method via Structure-Aware Page Selection최근 LLMs의 context window가 기하급수적으로 확장되면서 long-document understanding의 잠재력이 커졌지만, 이는 심각한 inference latency와 정보 utilization 병목 현상을 야기했습니다.#Review#Prompt Compression#Long-Context LLMs#Training-Free#Hierarchical Selection#Structure-Aware#Inference Latency#Information Utilization2026년 3월 22일댓글 수 로딩 중