[논문리뷰] When Personalization Misleads: Understanding and Mitigating Hallucinations in Personalized LLMs개인화된 대규모 언어 모델(LLM)이 사용자 만족도를 높이는 동시에 사실적 추론을 왜곡 하여 개인화 유도 환각(personalization-induced hallucinations) 을 발생시키는 현상을 이해하고 해결하는 것이 목표입니다.#Review#Personalized LLMs#Hallucination Mitigation#Factual Reasoning#Representation Entanglement#Inference-time Steering#Question Answering#Factuality Preservation2026년 1월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] REGLUE Your Latents with Global and Local Semantics for Entangled Diffusion본 논문은 최신 이미지 생성 모델인 Latent Diffusion Models (LDMs) 의 고질적인 문제인 느린 의미론적 정보 학습 및 샘플 품질 제한을 해결하고자 합니다.#Review#Latent Diffusion Models#Vision Foundation Models#Semantic Compression#Global-Local Semantics#Image Generation#Representation Entanglement#Transformer Architecture2025년 12월 18일댓글 수 로딩 중