[논문리뷰] Can LLM Agents Be CFOs? A Benchmark for Resource Allocation in Dynamic Enterprise Environments최근 LLM(Large Language Models)의 발전은 복잡한 태스크에서 추론, 계획 및 실행이 가능한 에이전트 시스템을 가능하게 했지만, 불확실한 환경에서 자원을 효과적으로 할당할 수 있는지에 대한 여부는 불분명하다. resource allocation 은 단기적인 반응적 의사결정과 근본적으로 다르다.#Review#LLM Agents#Resource Allocation#Enterprise Simulation#Financial Management#Uncertainty#Long-Horizon Decision-Making#CFO2026년 3월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Just-in-Time: Training-Free Spatial Acceleration for Diffusion TransformersDiffusion Transformers(DiT)의 높은 계산 비용, 특히 공간적 중복성으로 인한 실용적 배포의 어려움을 해결하는 것이 주요 목표입니다.#Review#Diffusion Transformers#Spatial Acceleration#Training-Free#Generative AI#Flow Matching#ODE Solvers#Inference Speedup#Resource Allocation2026년 3월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] HiMAP-Travel: Hierarchical Multi-Agent Planning for Long-Horizon Constrained Travel본 논문은 LLM 에이전트 가 장기 계획(long-horizon planning)에서 예산이나 다양성 요구 사항과 같은 강력한 제약 조건 을 처리할 때 발생하는 Constraint Drift 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multi-Agent Planning#Hierarchical Reinforcement Learning#Constrained Optimization#Large Language Models (LLMs)#Travel Itinerary Generation#Constraint Drift#Parallel Execution#Resource Allocation2026년 3월 8일댓글 수 로딩 중
[Ray] 파이프라인 최적 처리량 계산 유틸리티 함수 추가Ray Data에 파이프라인 연산자별 처리 속도와 리소스 제약을 기반으로 최적 처리량과 리소스 할당을 계산하는 유틸리티 함수를 추가한 PR 분석.#Ray#Ray Data#Resource Allocation#Pipeline Optimization#Throughput#Performance2026년 2월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SCALE: Selective Resource Allocation for Overcoming Performance Bottlenecks in Mathematical Test-time Scaling이 논문은 대규모 언어 모델(LLMs)의 수학적 추론 과정에서 발생하는 성능 병목 현상을 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#LLM Reasoning#Test-time Scaling#Resource Allocation#Dual-process Theory#Mathematical Reasoning#Adaptive Computation#Performance Optimization2025년 12월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Virtual Agent Economies논문은 자율 AI 에이전트의 급속한 확산으로 인해 발생하는 새로운 경제적 레이어, 즉 '가상 에이전트 경제' 의 등장에 주목하며, 이러한 시스템이 인간의 감독 범위를 넘어설 정도로 확장될 수 있음을 강조합니다.#Review#AI Agents#Virtual Economy#Multi-Agent Systems#Economic Mechanisms#Governance#Blockchain#Resource Allocation#Agent Alignment2025년 9월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AgentTTS: Large Language Model Agent for Test-time Compute-optimal Scaling Strategy in Complex Tasks본 논문은 기존 연구가 주로 단일 단계 태스크에 집중했던 것과 달리, 다단계 복합 태스크 에서 테스트 시점 컴퓨팅 최적 스케일링 이라는 새로운 문제를 해결하고자 합니다. 이는 총 컴퓨팅 예산 내에서 각 서브태스크에 적합한 LLM 모델을 선택하고 예산을 할당하여 전반적인 성능을 최대화 하는 것을 목표로 합니다.#Review#Large Language Models#LLM Agents#Test-time Scaling#Compute Optimization#Multi-stage Tasks#Resource Allocation#Search Efficiency2025년 8월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] The Role of Computing Resources in Publishing Foundation Model Research본 논문은 GPU, 데이터, 인적 자원과 같은 컴퓨팅 리소스가 파운데이션 모델(FM) 연구의 과학적 발전 및 출판에 미치는 영향을 평가합니다. 특히 이러한 리소스 접근성이 연구 성과, 출판율, 인용 수에 어떤 상관관계를 가지는지 분석하고, 리소스 불균형이 AI 연구 생태계에 미치는 영향을 탐구하는 것을 목표로 합니다.#Review#Foundation Models#Computing Resources#GPU Disparity#AI Research#Publication Bias#Resource Allocation#Research Transparency2025년 10월 16일댓글 수 로딩 중