[논문리뷰] GRNEdit: Efficient General Video Editing from a New Binary-Evidence Perspective in Generative Refinement Networks기존의 Instruction-based 비디오 편집 연구들은 거대 확산 모델이나 흐름 모델 위에서 복잡한 소스 컨디셔닝을 수행하여, 편집 의도를 반영하는 과정에서 연산 자원이 과도하게 소모되는 한계가 있습니다.#Review#Generative Refinement Networks#Video Editing#Binary Evidence#Hierarchical Binary Quantization#Identity-Aligned Null Condition#Instruction-Based Editing#Parameter-Efficient2026년 8월 17일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LookaheadKV: Fast and Accurate KV Cache Eviction by Glimpsing into the Future without Generation최근 LLM의 Context Length가 급증하면서 KV Cache 의 크기가 입력 시퀀스 길이에 비례하여 선형적으로 증가하며, 이는 long-context task 에서 메모리 병목 현상을 야기하여 inference scalability에 큰 제약을 초래하고 있습니다.#Review#KV Cache Eviction#Long Context LLM#Attention Score Prediction#LoRA#Parameter-Efficient#Time-to-First-Token2026년 3월 15일댓글 수 로딩 중