[논문리뷰] MixSD: Mixed Contextual Self-Distillation for Knowledge Injection본 논문은 LLM에 새로운 지식을 주입할 때 발생하는 Catastrophic Forgetting 문제를 해결하고자 한다.#Review#Knowledge Injection#Self-Distillation#Catastrophic Forgetting#Language Models#Distribution Alignment#Fine-tuning2026년 5월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SenTSR-Bench: Thinking with Injected Knowledge for Time-Series Reasoning본 연구는 시계열 데이터에 대한 진단 추론에서 발생하는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 일반 추론 거대 언어 모델(GRLMs)의 강력한 추론 능력과 시계열 전문 LLM(TSLMs)의 도메인 특화 지식 간의 격차를 해소하여, 복잡한 시계열 패턴에 대한 강력하고 문맥 인식적인 진단 통찰력을 제공하고자 합니다.#Review#Time-Series Reasoning#Knowledge Injection#Large Language Models (LLMs)#Reinforcement Learning (RL)#Diagnostic AI#Multimodal AI#SenTSR-Bench2026년 2월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Typhoon-S: Minimal Open Post-Training for Sovereign Large Language Models본 연구는 제한된 자원과 엄격한 투명성 제약이 있는 환경에서, 지역 또는 국가 기관이 모델 가중치, 훈련 데이터, 배포에 대한 통제력을 유지할 수 있도록 하는 소버린 대규모 언어 모델(LLM) 의 최소한의 공개 포스트 트레이닝 레시피 를 개발하는 것을 목표로 합니다.#Review#Sovereign LLMs#Post-Training#Instruction Tuning#Supervised Fine-tuning#On-Policy Distillation#Reinforcement Learning#Knowledge Injection#Thai Language2026년 1월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] KORE: Enhancing Knowledge Injection for Large Multimodal Models via Knowledge-Oriented Augmentations and Constraints대규모 멀티모달 모델(LMM)의 고정적이고 제한적인 지식 문제를 해결하고, 새로운 지식 주입 시 발생하는 치명적 망각(Catastrophic Forgetting)을 완화하는 것을 목표로 합니다.#Review#Knowledge Injection#Large Multimodal Models#Catastrophic Forgetting#Data Augmentation#Parameter-Efficient Fine-Tuning#Null Space#Continual Learning2025년 10월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Knowledge Homophily in Large Language Models본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)이 인간의 뇌와 유사하게 지식 동질성(Knowledge Homophily) 패턴을 보이는지 탐구하고, 이를 통해 LLM 내 지식의 구조적 조직을 이해하며 지식 주도형(knowledge-intensive) 태스크 의 효율성을 개선하는 것을 목표로 합니다.#Review#LLM#Knowledge Homophily#Graph Neural Networks#Knowledge Graph#Knowledge Injection#Question Answering#Fine-tuning#Knowledge Retrieval2025년 10월 1일댓글 수 로딩 중