[논문리뷰] HiGS: History-Guided Sampling for Plug-and-Play Enhancement of Diffusion Models확산 모델이 적은 NFEs(Neural Function Evaluations) 또는 낮은 guidance scale에서 비현실적인 출력과 세부 정보 부족을 보이는 문제를 해결하고, 확산 샘플링의 품질과 효율성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.#Review#Diffusion Models#Sampling#Generative AI#Image Generation#Plug-and-Play#Training-Free#Guidance#Momentum-Based Methods2025년 9월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Reasoning with Sampling: Your Base Model is Smarter Than You Think본 논문은 LLM의 RL-사후 훈련(RL-posttraining)이 진정으로 새로운 추론 능력을 부여하는지, 아니면 기본 모델의 기존 능력을 '선명하게' 하는 것인지에 대한 질문에 답하고자 합니다.#Review#LLMs#MCMC#Sampling#Reasoning#Distribution Sharpening#Reinforcement Learning (RL)#Inference-time Optimization#Training-free2025년 10월 27일댓글 수 로딩 중