[논문리뷰] Spectral Rewiring for Exploration, Purification, and Model Merging본 논문은 LLM의 RL post-training 과정에서 발생하는 dense full-parameter 업데이트의 비효율성과 부작용을 해결하고자 합니다 . 기존의 방식은 reasoning 성능을 오히려 억제하거나, 테스트 타임 스케일링에서의 조기 포화(Early saturation) 문제를 야기합니다.#Review#Reinforcement Learning#Spectral Analysis#Model Merging#Subspace-Aligned Rewiring#Large Language Models#Reasoning Elicitation#Parameter Efficiency2026년 7월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Physics in 2-Steps: Locking Motion Priors Before Visual Refinement Erases Them본 논문은 현대의 Image-to-Video(I2V) 생성 모델이 뛰어난 시각적 품질에도 불구하고 왜 기초적인 물리 법칙을 자주 위반하는가라는 핵심 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Video Generation#Diffusion Models#Physical Consistency#Phase Erosion#Latent Delta Guidance#Spectral Analysis#Training-Free2026년 6월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] PEFT-Arena: Understanding Parameter-Efficient Finetuning from a Stability-Plasticity Perspective본 논문은 현대의 PEFT 방식이 다운스트림 작업 성능 향상(Plasticity)에는 집중하고 있으나, 사전 학습된 범용 역량의 보존(Stability) 문제는 간과하고 있다고 지적한다.#Review#Parameter-Efficient Finetuning#Stability-Plasticity#Orthogonal Finetuning#Representation Geometry#Spectral Analysis#Pathwise Diagnosis2026년 5월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Rethinking Muon Beyond Pretraining: Spectral Failures and High-Pass Remedies for VLA and RLVR본 논문은 Muon 옵티마이저가 사전 학습(Pretraining) 단계를 넘어선 하류 태스크(Downstream tasks), 특히 VLA 및 RLVR 환경에서 성능 저하를 보이는 근본적인 이유를 규명합니다.#Review#Muon#Pretraining#Spectral Analysis#VLA#RLVR#Optimization#Deep Learning2026년 5월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SeaCache: Spectral-Evolution-Aware Cache for Accelerating Diffusion Models확산 모델의 느린 추론 속도를 개선하기 위해 기존 캐싱 방법론이 원시 특징(raw feature) 차이 에만 의존하여 콘텐츠와 노이즈를 혼합하고, 이로 인해 스펙트럼 진화(spectral evolution) 를 간과하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Diffusion Models#Model Acceleration#Feature Caching#Spectral Analysis#Generative AI#Image Generation#Video Generation#Latency Reduction2026년 2월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Prism: Spectral-Aware Block-Sparse Attention긴 컨텍스트를 처리하는 LLM의 pre-filling 과정 을 가속화하기 위한 블록-희소 어텐션(block-sparse attention)의 효율적인 블록 중요도 추정 문제를 해결하는 것이 목표입니다.#Review#Block-Sparse Attention#Long-Context LLM#Rotary Positional Embeddings#Spectral Analysis#Attention Efficiency#Pre-filling Acceleration2026년 2월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Deep Delta Learning본 논문은 딥 잔차 신경망(Deep Residual Networks)의 엄격한 가산적 귀납적 편향(additive inductive bias)으로 인해 복잡한 상태 전이 모델링 능력이 제한되는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Deep Residual Networks#Delta Operator#Geometric Transformation#Spectral Analysis#Gated Networks#Householder Reflection#Dynamical Systems#Identity Shortcut2026년 1월 4일댓글 수 로딩 중