[논문리뷰] FrugalEvo: Towards Cost-Aware LLM-Guided Program Evolution기존의 LLM-guided evolutionary methods는 주로 고정된 반복 횟수(Fixed number of iterations)에 따른 성능 향상에 초점을 맞추어 왔으며, 이로 인해 실제 애플리케이션에서 중요한 제약 요소인 총 Cost를 간과하는 경향이 있었습니다.#Review#LLM-Guided Program Evolution#Cost-Aware Optimization#Budget-Aware AUC#Model Collaboration#Cache-Efficient Prompting2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Thinking While Speaking: Inference-Time Knowledge Transfer for Responsive and Intelligent Conversational Voice Agents본 논문은 클라우드 기반 LLM의 높은 추론 능력과 온디바이스 모델의 즉각적인 반응성이라는 이중적 요구사항을 동시에 만족하기 위한 새로운 하이브리드 아키텍처를 제안합니다.#Review#Conversational Infill#On-device AI#Model Collaboration#Latency#Streaming Knowledge#LLM2026년 6월 28일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Optimizing Diversity and Quality through Base-Aligned Model Collaboration본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)에서 다양성(diversity) 과 품질(quality) 간의 본질적인 트레이드오프 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Large Language Models#Generative AI#Diversity-Quality Trade-off#Model Collaboration#Inference Optimization#Routing Strategy#Text Generation2025년 11월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Don't Overthink It: A Survey of Efficient R1-style Large Reasoning Models본 설문 연구는 DeepSeek R1 과 같은 R1-style Large Reasoning Models (LRMs) 에서 흔히 발생하는 '과잉 사고(overthinking)' 문제를 해결하고, 효율적인 추론 방법을 체계적으로 분류 및 분석하는 것을 목표로 합니다.#Review#Large Reasoning Models#Efficient Reasoning#Chain-of-Thought#Model Optimization#Model Collaboration#Overthinking Problem#LLM Efficiency2025년 8월 8일댓글 수 로딩 중