[논문리뷰] RoPE-Aware Bit Allocation for KV-Cache Quantization본 논문은 기존 KV-Cache 양자화 기법들이 Key를 단순한 평면 벡터(Flat Vector)로 취급하여 발생하는 정보 손실 문제를 해결하고자 합니다.#Review#KV-Cache Quantization#RoPE#Bit Allocation#LLM Inference#Long-Context#TurboQuant#Block-GTQ2026년 6월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] KVarN: Variance-Normalized KV-Cache Quantization Mitigates Error Accumulation in Reasoning Tasks본 논문은 test-time scaling 환경에서 발생하는 KV-Cache 양자화의 오류 누적 문제를 해결하는 데 집중합니다. 기존의 양자화 방식은 주로 고정된 긴 컨텍스트를 다루는 prefill 설정에서 평가되었으나, 실제 디코딩 과정에서는 토큰 생성마다 오류가 반복적으로 누적되어 추론 품질이 급격히 저하됩니다 .#Review#KV-Cache Quantization#Variance Normalization#Error Accumulation#Reasoning Tasks#Hadamard Rotation#Dual-Scaling2026년 6월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Quant VideoGen: Auto-Regressive Long Video Generation via 2-Bit KV-Cache Quantization논문은 오토-회귀 비디오 생성 모델의 주요 병목인 KV-cache 메모리 문제 를 해결하고자 합니다.#Review#Auto-Regressive Video Generation#KV-Cache Quantization#Memory Optimization#Long Video Generation#Video Diffusion Models#Semantic-Aware Smoothing#Progressive Residual Quantization2026년 2월 4일댓글 수 로딩 중