[논문리뷰] PreSTO: Predictive Subtree Prefetching for Fast LLM Power Sampling본 논문은 Power Sampling의 핵심 샘플러인 PowerMH가 가진 심각한 추론 Latency 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다.#Review#LLM#Power Sampling#Metropolis-Hastings#Speculative Decoding#MCMC#Prefetching#Inference Acceleration2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Scalable Power Sampling: Unlocking Efficient, Training-Free Reasoning for LLMs via Distribution Sharpening본 논문의 핵심 목표는 LLM의 추론 성능을 향상시키는 데 사용되는 강화 학습(RL) 기반 후처리 및 MCMC(Markov Chain Monte Carlo) 기반 파워 샘플링 의 높은 계산 비용 문제를 해결하는 것입니다.#Review#LLM Reasoning#Distribution Sharpening#Power Sampling#Training-Free#Monte Carlo Estimation#Jackknife Correction#Autoregressive Generation#Inference Efficiency2026년 1월 29일댓글 수 로딩 중