[논문리뷰] Continually Post-training Small Models via Synthetic Self-distillation본 연구는 소형 언어 모델(Small Language Models)의 Continual Post-training 시 발생하는 성능 저하 문제를 해결하는 데 중점을 둡니다.#Review#Continual Learning#Small Language Models#Self-distillation#Synthetic Data#Rejection Sampling#In-distribution Learning2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Marathoner: Ultra-Long-Horizon Autonomous Intelligence본 논문은 최신 독점 모델들이 보여주는 수일간의 자율적인 초장기 작업 수행 능력을 오픈 소스 모델에서도 구현하기 위해 제안되었다.#Review#Autonomous Intelligence#Ultra-Long-Horizon#Reinforcement Learning#Rejection Sampling#Software Engineering#Multi-Task Chaining2026년 9월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] When LLMs Read Tables Carelessly: Measuring and Reducing Data Referencing Errors본 논문은 LLM이 표 기반 작업에서 구조를 이해하더라도 데이터를 인용하는 과정에서 '부주의'하게 오류를 범하는 Data Referencing Errors (DREs) 문제를 해결하고자 합니다 .#Review#Large Language Models#Table Reasoning#Data Referencing Errors#Rejection Sampling#Critic Model#Reinforcement Learning2026년 7월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] S2D2: Fast Decoding for Diffusion LLMs via Training-Free Self-Speculation최근 언어 모델링 분야에서 큰 발전을 이끈 Autoregressive (AR) 모델들은 엄격한 좌-우향 생성 방식 때문에 디코딩 유연성과 추론 병렬성에서 한계를 가진다.#Review#Diffusion LLMs#Self-Speculation#Training-Free#Block-Diffusion#Fast Decoding#Rejection Sampling#Routing Policies2026년 3월 26일댓글 수 로딩 중