[논문리뷰] Lost in Compression: A Controlled Cross-Lingual Audit of Extractive Prompt Compressors본 논문은 영어 위주로 개발된 Extractive Prompt Compressor가 비영어권 언어에 적용될 때 심각한 성능 저하와 불공정한 비용 페널티를 유발한다는 문제를 지적한다. 기존의 많은 연구는 영어를 기준으로만 평가되어 왔으나, 비영어권 언어는 이미 더 높은 Token Premium을 지불하고 있다.#Review#Prompt Compression#Cross-Lingual#LLM#Inference Cost#Extractive Compression#Tokenization#Transfer Gap2026년 8월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Relevant but Incomplete: Referential Dangling as a Paradigm-Level Failure Mode in Hard Prompt Compression본 논문은 대규모 컨텍스트를 처리하는 LLM의 추론 비용을 줄이기 위한 Hard Prompt Compression 기법이, 정보 조각을 독립적으로 선택함에 따라 필연적으로 발생하는 구조적 결함인 Referential Dangling 문제를 제기합니다 .#Review#Prompt Compression#Hard Prompt Compression#Referential Dangling#Long-Context#LLM Inference#Information Retrieval#Contextual Dependency2026년 8월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CAVEWOMAN: How Large Language Models Behave Under Linguistic Input and Output Compression대부분의 기존 연구는 입력 프롬프트 압축이나 출력 길이 제어 중 하나에만 집중하며, 이를 단순히 Task Accuracy 관점에서만 평가한다 .#Review#Large Language Models#Inference Cost#Prompt Compression#Output Compression#Linguistic Reduction#Semantic Fidelity#Cost Asymmetry2026년 6월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] BEAVER: A Training-Free Hierarchical Prompt Compression Method via Structure-Aware Page Selection최근 LLMs의 context window가 기하급수적으로 확장되면서 long-document understanding의 잠재력이 커졌지만, 이는 심각한 inference latency와 정보 utilization 병목 현상을 야기했습니다.#Review#Prompt Compression#Long-Context LLMs#Training-Free#Hierarchical Selection#Structure-Aware#Inference Latency#Information Utilization2026년 3월 22일댓글 수 로딩 중