[논문리뷰] Concurrent Image Understanding and Generation: Self-Correcting Coupled Markov Jump Processes기존의 다중 모달 생성 시스템은 텍스트와 이미지 생성이 상호 독립적이거나 비동기적으로 이루어져, 모달리티 간의 심각한 불일치(contradiction)가 발생하고 이를 사후 수정할 수 없다는 한계가 있습니다.#Review#Masked Diffusion Models#Multimodal Generation#Coupled Markov Jump Processes#Self-Correction#Remasking#Visual Reasoning2026년 7월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] dVoting: Fast Voting for dLLMs본 논문은 확산 대규모 언어 모델( dLLMs )의 추론 능력을 훈련 없이 향상시키면서 기존 테스트 시간 스케일링 기법의 비효율성으로 인한 높은 추론 비용 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 특히, dLLMs의 유연한 디코딩 프로세스를 활용하여 병렬 테스트 시간 스케일링의 잠재력을 최대한 발휘하고자 합니다.#Review#dLLMs#Diffusion Models#Test-Time Scaling#Voting#Reasoning#Masked Language Models#Parallel Decoding#Remasking2026년 2월 12일댓글 수 로딩 중