[논문리뷰] Flash-BoN: Instant Drafts for Inference-Time Scaling in Diffusion Models기존의 Inference-Time Scaling 연구들은 주로 중간 디노이징 단계에서 빈번한 검증을 통해 후보를 탐색하거나 안내하는 방식에 집중해 왔으나, 정작 생성 자체에 드는 비용을 과도하게 무시하고 있다 .#Review#Inference-Time Scaling#Diffusion Models#Draft Generation#Wall-clock Efficiency#Multi-stage Verification#Discrete Optimization2026년 7월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Generative Recursive Reasoning본 논문은 기존 Recursive Reasoning Models(RRMs)가 지닌 결정론적 성격으로 인한 탐색 능력 저하와 다중 해법 문제 해결의 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Recursive Reasoning Models#Generative Latent Modeling#Stochastic Latent Transitions#Inference-Time Scaling#Constraint Satisfaction#Amortized Variational Inference2026년 5월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Scaling Test-Time Compute for Agentic Coding본 논문은 Long-horizon 코딩 에이전트의 Inference-time scaling을 위해 데이터의 표현(Representation)과 선택(Selection) 방식이 핵심 Bottleneck임을 규명합니다.#Review#Test-Time Compute#Agentic Coding#Representation Learning#Recursive Tournament Voting (RTV)#Parallel-Distill-Refine (PDR)#Long-Horizon Agents#Inference-Time Scaling2026년 4월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MemSifter: Offloading LLM Memory Retrieval via Outcome-Driven Proxy Reasoning논문은 LLM이 장기 작업을 수행할 때 직면하는 효율적인 장기 메모리 유지 문제 를 해결하는 것을 목표로 합니다. 특히, 기존 검색 방법들이 비용과 정확도 사이의 상충 관계를 겪고, 대규모 LLM이 모든 메모리를 처리하는 데 계산 비용이 높고 느리다 는 한계를 극복하고자 합니다.#Review#LLM Memory Retrieval#Proxy Model#Reinforcement Learning#Outcome-Driven Rewards#Long-Term Memory#Curriculum Learning#Model Merging#Inference-Time Scaling2026년 3월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] EAGER: Entropy-Aware GEneRation for Adaptive Inference-Time Scaling본 논문은 추론 언어 모델(LLM)에서 여러 추론 경로를 탐색할 때 발생하는 불필요한 계산 오버헤드 를 줄이고자 합니다.#Review#LLM#Inference-Time Scaling#Entropy-Aware Generation#Adaptive Budget Allocation#Reasoning Benchmarks#Computational Efficiency#Chain-of-Thought2025년 10월 16일댓글 수 로딩 중