[논문리뷰] TextReg: Mitigating Prompt Distributional Overfitting via Regularized Text-Space Optimization본 논문은 LLM의 프롬프트 최적화 과정에서 발생하는 Prompt Distributional Overfitting 문제를 해결하고자 합니다. 최근의 프롬프트 최적화 기법들은 학습 과정에서 프롬프트의 길이를 무분별하게 늘리거나, 특정 사례에만 적용되는 좁은 규칙들을 누적시킴으로써 일반화 성능을 떨어뜨리는 경향이 있습니다 .#Review#Prompt Optimization#Distributional Overfitting#Representation Efficiency#Regularization#LLM#Out-of-Distribution Generalization2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RRSI: Regularized Recursive Self-Improvement of Agent HarnessesLLM 에이전트의 역량은 고정된 백본 모델 주변의 프롬프트, 제어 흐름, 툴 인터페이스, 메모리 및 컨텍스트 관리 등을 포함하는 Harness에 의해 크게 좌우됩니다.#Review#LLM Agents#Harness Evolution#Recursive Self-Improvement (RSI)#Regularization#Overfitting#Generalization#Policy Tokens2026년 9월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] NormGuard: Reward-Preserving Norm Constraints in Flow-Matching Reinforcement Learning본 연구는 Flow-matching 모델의 RL post-training 시 발생하는 reward over-optimization과 그에 따른 지각적 품질 저하 문제를 해결합니다.#Review#Reinforcement Learning#Flow-Matching#Norm Inflation#Reward-Preserving#Perceptual Quality#Regularization2026년 6월 28일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Splannequin: Freezing Monocular Mannequin-Challenge Footage with Dual-Detection Splatting본 논문의 핵심 목표는 단안 카메라로 촬영된 불완전한 마네킹 챌린지(Mannequin-Challenge, MC) 영상 에서 미세한 움직임으로 인해 발생하는 고스팅(ghosting) 및 블러(blur) 아티팩트를 제거하고, 고품질의 완벽하게 정지된 3D 장면(freeze-time video) 을 합성하는 것입니다.#Review#Monocular 3D Reconstruction#Mannequin Challenge#Dynamic Gaussian Splatting#Freeze-Time Video#Temporal Consistency#Artifact Suppression#Regularization2025년 12월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] On GRPO Collapse in Search-R1: The Lazy Likelihood-Displacement Death Spiral본 논문은 GRPO(Group Relative Policy Optimization) 기반의 툴 통합 강화 학습(TIRL) , 특히 Search-R1 프레임워크에서 발생하는 고질적인 훈련 붕괴 문제의 근본 원인을 파악하고 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Reinforcement Learning (RL)#Large Language Models (LLMs)#Tool-Integrated Reasoning (TIR)#GRPO#Training Stability#Lazy Likelihood Displacement (LLD)#Regularization#Search-R12025년 12월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Decoupled DMD: CFG Augmentation as the Spear, Distribution Matching as the Shield본 논문은 Distribution Matching Distillation (DMD) 의 성공에 대한 기존의 이해에 도전하며, 복잡한 텍스트-투-이미지 생성 작업에서 CFG(Classifier-Free Guidance)가 필수적인 이유를 밝히고자 합니다.#Review#Diffusion Models#Model Distillation#Classifier-Free Guidance (CFG)#Distribution Matching#Text-to-Image Generation#Few-step Generation#Regularization#Score-based Models2025년 11월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Frequency-Adaptive Sharpness Regularization for Improving 3D Gaussian Splatting Generalization본 논문은 3D Gaussian Splatting (3DGS) 이 few-shot 시나리오에서 sparse observations에 과적합되어 novel viewpoints에 대한 일반화 성능이 저하되는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#3D Gaussian Splatting#Generalization#Sharpness-Aware Minimization#Regularization#Novel View Synthesis#Sparse View Reconstruction#Loss Landscape#Frequency-Adaptive2025년 11월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Visual Representation Alignment for Multimodal Large Language Models본 논문은 시각적 지시 튜닝으로 훈련된 다중 모달 대규모 언어 모델(MLLM) 이 객체 카운팅이나 공간 추론과 같은 시각 중심 작업에서 제한적인 성능을 보이는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Multimodal LLMs#Visual Representation Alignment#Foundation Models#Regularization#Fine-grained Visual Understanding#Spatial Reasoning#Object Counting#Vision-Language Models2025년 9월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Metis: Training Large Language Models with Advanced Low-Bit Quantization본 논문은 대규모 언어 모델(LLMs)을 저비트 양자화로 훈련할 때 발생하는 이방성 매개변수 분포 가 불안정한 훈련과 성능 저하의 주된 원인임을 식별하고, 이를 해결하여 견고하고 효율적인 저비트 훈련을 가능하게 하는 새로운 프레임워크인 Metis 를 제안합니다.#Review#Low-Bit Quantization#LLMs#Spectral Decomposition#Anisotropy#Adaptive Learning Rate#Regularization#FP8 Training#FP4 Training2025년 9월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DeCRED: Decoder-Centric Regularization for Encoder-Decoder Based Speech Recognition본 논문은 Encoder-Decoder 기반 자동 음성 인식(ASR) 모델의 내부 언어 모델(ILM) 견고성을 향상시켜 도메인 내외(in- and out-of-domain) 환경에서의 일반화 성능을 개선 하는 것을 목표로 합니다.#Review#Speech Recognition#Encoder-Decoder#Regularization#Decoder-Centric#Intermediate Supervision#Out-of-Domain Generalization#Internal Language Model2025년 8월 13일댓글 수 로딩 중