[논문리뷰] Extracting Interaction-Aware Monosemantic Concepts in Recommender Systems본 논문은 현대 추천 시스템의 잠재 임베딩이 의미론적으로 불투명하여 해석 가능성이 낮고 제어가 어렵다는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Recommender Systems#Sparse Autoencoder (SAE)#Monosemantic Neurons#Interpretability#Prediction-Aware Loss#User-Item Interactions#Post-hoc Control2025년 11월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] VL-SAE: Interpreting and Enhancing Vision-Language Alignment with a Unified Concept Set본 논문은 Vision-Language Models (VLMs)의 vision-language alignment 메커니즘 에 대한 해석 가능성 부족 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Vision-Language Models (VLMs)#Model Interpretability#Sparse Autoencoder (SAE)#Multi-modal Alignment#Concept Learning#Hallucination Elimination#Zero-shot Classification2025년 10월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SAEdit: Token-level control for continuous image editing via Sparse AutoEncoder이 논문은 대규모 텍스트-투-이미지 확산 모델의 이미지 편집 시 미세하고 연속적인 제어 부족 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Image Editing#Diffusion Models#Sparse Autoencoder (SAE)#Text-to-Image#Disentangled Control#Continuous Control#Token-level Manipulation#Text Embeddings2025년 10월 7일댓글 수 로딩 중