[논문리뷰] Learning to Communicate Locally for Large-Scale Multi-Agent Pathfinding본 연구는 대규모 다중 에이전트 시스템에서 충돌 없는 경로 탐색을 효율적으로 수행하기 위한 탈중앙화 MAPF 솔루션의 한계를 극복하고자 합니다.#Review#Multi-Agent Pathfinding#Imitation Learning#Transformer#Decentralized Coordination#Local Communication#Scalability2026년 5월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] TEMPO: Scaling Test-time Training for Large Reasoning Models본 논문은 기존 <strong>Large Reasoning Models (LRMs)</strong>의 테스트 시점 학습(Test-time Training, TTT)이 겪는 성능 정체 및 다양성 붕괴 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Test-time Training#Large Reasoning Models#Expectation-Maximization#Actor-Critic#Reinforcement Learning#Scalability#Diversity2026년 4월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Web Retrieval-Aware Chunking (W-RAC) for Efficient and Cost-Effective Retrieval-Augmented Generation Systems본 논문은 문서 청킹을 텍스트 생성이 아닌 '계획 문제(Planning Problem)'로 재정의하여 W-RAC를 제안합니다. 이 시스템은 세 단계로 구성되는데, 먼저 웹 콘텐츠를 구조화하여 ID를 할당하고, LLM은 오직 ID 리스트 기반의 최적 그룹화 계획만을 수립하며, 마지막으로 로컬에서 ID를 매핑하여 최종 청크를 조립합니다 .#Review#Retrieval-Augmented Generation#Document Chunking#Web Parsing#Cost-Efficiency#Semantic Planning#Scalability2026년 4월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MSA: Memory Sparse Attention for Efficient End-to-End Memory Model Scaling to 100M TokensLarge Language Models (LLMs)는 다양한 분야에서 뛰어난 능력을 보였지만, 수백만 토큰 규모의 장기적이고 세밀한 기억(long-term, fine-grained memory retention)을 처리하는 데에는 여전히 큰 어려움에 직면해 있습니다.#Review#Memory Sparse Attention#Long-Context LLMs#Efficient Memory#End-to-End Trainable#KV Cache Compression#Rotary Positional Embedding#Multi-hop Reasoning#Scalability2026년 3월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ProRL Agent: Rollout-as-a-Service for RL Training of Multi-Turn LLM AgentsMulti-turn LLM Agents는 복잡하고 인터랙티브한 작업을 해결하는 데 점차 중요해지고 있으며, Reinforcement Learning (RL)은 long-horizon behavior를 개선하는 데 핵심적인 역할을 합니다.#Review#Multi-turn LLM Agents#Reinforcement Learning#Rollout-as-a-Service#Training-Rollout Decoupling#Sandbox Environments#HPC#Token-in/Token-out#Scalability2026년 3월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Large Causal Models for Temporal Causal Discovery본 논문은 시계열 데이터에 대한 인과 관계 탐색(Causal Discovery, CD)에서 데이터셋별 모델 학습 패러다임의 한계 를 극복하고자 합니다.#Review#Causal Discovery#Temporal Models#Foundation Models#Transformer Architecture#Zero-shot Learning#Time-series Data#Scalability#Multi-dataset Pretraining2026년 2월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ScalSelect: Scalable Training-Free Multimodal Data Selection for Efficient Visual Instruction Tuning본 연구는 대규모 Visual Instruction Tuning (VIT) 데이터셋의 높은 중복성으로 인한 비효율적인 훈련 비용 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Multimodal Data Selection#Visual Instruction Tuning#Training-Free#Scalability#Subspace Learning#Vision-Language Models#Attention Mechanism2026년 2월 12일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MOSS-Audio-Tokenizer: Scaling Audio Tokenizers for Future Audio Foundation Models기존 오디오 토크나이저의 사전 학습된 인코더 , 의미론적 증류 , 이질적인 CNN 기반 아키텍처 의존성으로 인한 재구성 충실도 및 확장성 한계를 극복하는 것이 목표입니다.#Review#Audio Tokenizer#Transformer Architecture#End-to-End Learning#Residual Vector Quantization#Speech Synthesis#Audio Foundation Models#Scalability#Autoregressive Models2026년 2월 12일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] FeatureBench: Benchmarking Agentic Coding for Complex Feature Development대규모 언어 모델(LLM) 기반 코드 에이전트의 현재 코딩 능력을 평가하고, 기존 벤치마크의 제한적인 태스크 범위(버그 수정 등)를 넘어 복잡한 기능 개발 시나리오에서의 성능을 측정하기 위한 새로운 벤치마크인 FeatureBench 를 제안하는 것을 목표로 합니다.#Review#Agentic Coding#Benchmarking#LLMs#Feature Development#Software Engineering#Test-Driven Development#Scalability2026년 2월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MegaFlow: Large-Scale Distributed Orchestration System for the Agentic Era본 논문은 인터랙티브하고 자율적인 AI 에이전트의 대규모 훈련 및 평가를 위한 기존 인프라의 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Agentic AI#Distributed Orchestration#Scalability#Cloud-Native#Reinforcement Learning#Software Engineering Agents#Resource Management2026년 1월 12일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Youtu-Agent: Scaling Agent Productivity with Automated Generation and Hybrid Policy Optimization본 논문은 기존 LLM 에이전트 프레임워크가 겪는 높은 구성 비용 과 정적 기능 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#LLM Agents#Automated Agent Generation#Reinforcement Learning#Hybrid Policy Optimization#Tool Synthesis#In-context Learning#Agent Framework#Scalability2026년 1월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] UltraShape 1.0: High-Fidelity 3D Shape Generation via Scalable Geometric Refinement본 논문은 3D 콘텐츠 생성에서 데이터 품질, 기하학적 확장성, 미세 디테일 합성이라는 주요 과제를 해결하기 위해, 고품질의 3D 형상을 효율적으로 생성하는 확장 가능한(scalable) 3D 확산 프레임워크인 UltraShape 1.0 을 제안합니다.#Review#3D Shape Generation#Diffusion Models#Geometric Refinement#Data Curation#Watertight Mesh#Voxel-based#Scalability#High-Fidelity2025년 12월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Janus: Disaggregating Attention and Experts for Scalable MoE Inference본 연구는 대규모 Mixture-of-Experts (MoE) 모델 추론 시 발생하는 높은 자원 요구량, 동적 워크로드, 그리고 어텐션 및 전문가 레이어 간의 이질적인 컴퓨팅 요구사항 문제를 해결하고자 합니다.#Review#MoE Inference#Disaggregated Architecture#Resource Management#Scalability#Load Balancing#GPU Utilization#Communication Optimization2025년 12월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Scaling Zero-Shot Reference-to-Video Generation논문은 기존 R2V(Reference-to-Video) 생성 모델이 명시적인 R2V 데이터셋 에 의존하여 확장성과 일반화 능력이 제한되는 문제를 해결하고자 합니다. 이를 위해 명시적인 R2V 데이터 없이 순수한 대규모 비디오-텍스트 쌍 만을 사용하여 제로샷 R2V 생성 이 가능한 Saber 프레임워크를 제안합니다.#Review#Reference-to-Video Generation#Zero-Shot Learning#Diffusion Models#Masked Training#Video-Text Pairs#Identity Preservation#Scalability#Attention Mechanism2025년 12월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Multi-view Pyramid Transformer: Look Coarser to See Broader본 논문은 대규모 3D 장면을 수십에서 수백 개의 이미지로부터 단일 순방향 패스로 재구성하는 트랜스포머 아키텍처의 확장성 문제 를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multi-view Transformer#3D Reconstruction#Hierarchical Attention#Computational Efficiency#3D Gaussian Splatting#Novel View Synthesis#Scalability2025년 12월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Vision Bridge Transformer at Scale본 논문은 Brownian Bridge Models 를 대규모 비전 변환 태스크(이미지 및 비디오)에 적용하여 조건부 생성의 효율성을 극대화하는 것을 목표로 합니다.#Review#Vision Transformer#Bridge Models#Conditional Generation#Image Editing#Video Translation#Velocity Matching#Diffusion Models#Scalability2025년 11월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AnyTalker: Scaling Multi-Person Talking Video Generation with Interactivity Refinement본 논문은 다양한 다중 인물 데이터 수집의 높은 비용과 여러 인물을 일관된 상호작용으로 구동하기 어려운 문제를 해결하고자 합니다. 특히, 적은 양의 다중 인물 데이터로도 자연스러운 제스처, 생생한 감정, 상호작용이 풍부한 다중 인물 대화 영상을 확장 가능하게 생성하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multi-Person Video Generation#Audio-Driven Animation#Diffusion Models#Interactivity Refinement#Identity-Aware Attention#Scalability#Data Efficiency2025년 11월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Single-stream Policy Optimization본 논문은 LLM을 위한 기존 그룹 기반 정책 최적화 방식( GRPO 등)이 겪는 비효율성(퇴화 그룹으로 인한 학습 신호 손실)과 동기화 장벽으로 인한 확장성 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Reinforcement Learning#LLM Optimization#Policy Gradient#Variance Reduction#Adaptive Sampling#Scalability#Agentic Systems#RLVR2025년 9월 17일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AWorld: Orchestrating the Training Recipe for Agentic AI본 논문은 에이전트 AI 시스템 개발의 핵심 병목인 비효율적인 경험 생성(experience generation) 문제를 해결하여, 복잡한 환경에서 '학습을 통한 실천(learning from practice)' 패러다임을 실용적이고 확장 가능하게 만드는 것을 목표로 합니다.#Review#Agentic AI#Reinforcement Learning#Distributed Systems#Experience Generation#LLM Fine-tuning#GAIA Benchmark#Scalability#AWORLD Framework2025년 8월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Neither Valid nor Reliable? Investigating the Use of LLMs as Judges본 논문은 NLG(Natural Language Generation) 시스템 평가에서 LLM(Large Language Model)을 심사관(LLJ) 으로 활용하는 방식의 광범위한 채택이 성급했음을 주장하며, 그 신뢰성(reliability) 과 타당성(validity) 에 대한 엄격한 조사를 목표로 합니다.#Review#LLMs as Judges#NLG Evaluation#Measurement Theory#Validity#Reliability#Evaluation Bias#Scalability#Responsible AI2025년 8월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CAMAR: Continuous Actions Multi-Agent Routing이 논문은 기존 다중 에이전트 강화 학습(MARL) 벤치마크가 연속적인 상태 및 행동 공간, 복잡한 조정 및 계획 작업을 충분히 지원하지 못하는 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Multi-Agent Reinforcement Learning#Continuous Control#Pathfinding#MARL Benchmark#GPU Acceleration#Robotics Simulation#Scalability#Heterogeneous Agents2025년 8월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] InfiAlign: A Scalable and Sample-Efficient Framework for Aligning LLMs to Enhance Reasoning Capabilities본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 능력을 향상시키기 위한 확장 가능 하고 샘플 효율적인 후속 학습 프레임워크인 InfiAlign 을 제안합니다. 특히, 데이터 및 계산 비용이 많이 드는 기존 방법론의 한계를 극복하고, 적은 양의 고품질 데이터로도 LLM 정렬을 효과적으로 수행하는 것을 목표로 합니다.#Review#LLM Alignment#Reasoning#Data Curation#Supervised Fine-tuning (SFT)#Direct Preference Optimization (DPO)#Sample Efficiency#Scalability#Multi-dimensional Filtering2025년 8월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] iLRM: An Iterative Large 3D Reconstruction Model본 논문은 일반화 가능한 Feed-forward 3D 재구성 모델, 특히 Transformer 아키텍처 를 기반으로 하는 최신 방법론들이 다수의 뷰 또는 고해상도 이미지 처리 시 겪는 확장성 및 높은 연산 비용 문제 를 해결하고자 합니다.#Review#3D Reconstruction#Gaussian Splatting#Iterative Refinement#Transformer Architecture#Multi-view Learning#Scalability#Feed-forward Models2025년 8월 2일댓글 수 로딩 중