[논문리뷰] Miles v0.1: Production-Level Post-Training본 연구는 고성능 LLM을 구축하기 위한 Post-Training 과정의 파편화와 높은 진입 장벽 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 많은 오픈 소스 모델이 등장하고 있으나, 이를 실제 Production 환경에 배포하기 위한 체계적인 Post-Training 파이프라인은 여전히 부족한 실정입니다.#Review#Post-Training#LLM Alignment#SFT#RLHF#Production-Level#Model Optimization2026년 9월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SLA2: Sparse-Linear Attention with Learnable Routing and QAT본 논문은 기존 Sparse-Linear Attention (SLA)의 한계, 즉 주의 가중치 크기에 기반한 휴리스틱 기반의 어텐션 분할 과 희소 및 선형 어텐션 출력 간의 불일치 를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Sparse-Linear Attention#Diffusion Models#Video Generation#Learnable Routing#Quantization-Aware Training#Attention Acceleration#Model Optimization2026년 2월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Self-Improvement in Multimodal Large Language Models: A Survey이 논문은 Multimodal Large Language Models (MLLMs)의 자기 개선(self-improvement) 분야에 대한 최초의 포괄적인 개요를 제공하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multimodal Large Language Models (MLLMs)#Self-Improvement#Data Collection#Data Organization#Model Optimization#Survey#Reinforcement Learning#Direct Preference Optimization2025년 10월 6일댓글 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