[논문리뷰] BrainSurgery: Reproducible and Reliable Declarative Weight Manipulations for Model Editing and Upcycling본 논문은 파편화되어 있고 재현하기 어려운 기존의 Ad-hoc 가중치 수정 방식들을 체계적이고 선언적인 파이프라인으로 통합하는 것을 목표로 합니다. 기존 연구들은 코드 수준에서 가중치를 하드코딩하거나 복잡한 파이썬 스크립트에 의존하여, 수정 과정의 투명성이 낮고 버전 관리가 어렵다는 한계를 지닙니다.#Review#Model Editing#Model Upcycling#Weight Manipulation#Declarative Framework#Reproducibility#Neural Network Surgery2026년 6월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ETCHR: Editing To Clarify and Harness ReasoningETCHR은 LLM의 CoT 생성 과정에 존재하는 논리적 결함과 불필요한 노이즈가 최종 성능을 저하시키는 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다. 기존 LLM은 긴 Reasoning Path를 생성할 때 고수준의 논리적 일관성을 유지하는 데 한계를 보이며, 이는 결과적으로 정답률 감소로 이어집니다.#Review#Chain-of-Thought#Reasoning#Model Editing#Inference Optimization#LLM#Knowledge Distillation#Interpretability2026년 5월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Fine-tuning Done Right in Model Editing이 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 모델 편집에서 fine-tuning이 비효율적이라는 오랜 통념에 도전하고, 그 실패의 원인이 fine-tuning 자체의 한계가 아닌 부적절한 구현 방식에 있음을 밝힙니다.#Review#Model Editing#Fine-tuning#Large Language Models#Catastrophic Forgetting#Breadth-First Pipeline#Depth-First Pipeline#Localized Tuning#Lifelong Learning2025년 9월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SearchInstruct: Enhancing Domain Adaptation via Retrieval-Based Instruction Dataset Creation이 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 특정 도메인 적응을 위한 고품질 SFT(Supervised Fine-Tuning) 데이터셋 생성 의 어려움을 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#LLM#Instruction Tuning#Domain Adaptation#Retrieval-Augmented Generation#Dataset Creation#Model Editing#Supervised Fine-Tuning2025년 9월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Efficient Machine Unlearning via Influence Approximation본 논문은 대규모 데이터셋과 빈번한 삭제 요청이 발생하는 환경에서 기존 영향 함수 기반 언러닝(unlearning) 방식의 높은 계산 비용과 메모리 오버헤드 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Machine Unlearning#Influence Function#Incremental Learning#Privacy Protection#Gradient Optimization#Model Editing#Computational Efficiency2025년 8월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Pseudo2Real: Task Arithmetic for Pseudo-Label Correction in Automatic Speech Recognition본 논문은 ASR 도메인 적응 시 타겟 도메인의 실제 레이블(ground truth)이 없는 상황에서 pseudo-labeling 으로 인해 발생하는 체계적인 오류 패턴을 완화하는 것을 목표로 합니다.#Review#ASR#Pseudo-labeling#Domain Adaptation#Task Arithmetic#Correction Vector#Accent Adaptation#Speaker Clustering#Model Editing2025년 10월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] REPAIR: Robust Editing via Progressive Adaptive Intervention and Reintegration본 논문은 대규모 언어 모델(LLMs)의 사후 훈련 과정에서 발생하는 높은 비용, 의도치 않은 부작용, 순차적 편집의 불안정성 및 제한된 일반화 문제들을 해결하고자 합니다.#Review#Model Editing#Lifelong Learning#LLMs#Continual Learning#Knowledge Distillation#Error Feedback#Memory Management#Parameter Merging2025년 10월 6일댓글 수 로딩 중