[논문리뷰] Just-in-Time: Training-Free Spatial Acceleration for Diffusion TransformersDiffusion Transformers(DiT)의 높은 계산 비용, 특히 공간적 중복성으로 인한 실용적 배포의 어려움을 해결하는 것이 주요 목표입니다.#Review#Diffusion Transformers#Spatial Acceleration#Training-Free#Generative AI#Flow Matching#ODE Solvers#Inference Speedup#Resource Allocation2026년 3월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] VTC-R1: Vision-Text Compression for Efficient Long-Context Reasoning본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 long-context reasoning 에서 발생하는 심각한 효율성 병목 현상을 해결하고자 합니다.#Review#Vision-Text Compression#Long-Context Reasoning#LLM Efficiency#Vision-Language Models#Iterative Reasoning#Mathematical Problem Solving#Inference Speedup2026년 1월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Direct Multi-Token Decoding본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 비효율적인 계층 활용을 해결하여 추론 속도를 가속화하는 것을 목표로 합니다.#Review#LLM Inference#Multi-token Decoding#Transformer Architecture#Layer Specialization#Cyclical Refilling#Inference Speedup#Model Scaling2025년 10월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Diffusion Language Models Know the Answer Before Decoding본 논문은 확산 언어 모델(DLM)의 주요 단점인 느린 추론 속도를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Diffusion Language Models#DLM Acceleration#Early Answer Convergence#Early Commit Decoding#Confidence Gap#Inference Speedup#Training-Free2025년 8월 28일댓글 수 로딩 중