[논문리뷰] Trees to Flows and Back: Unifying Decision Trees and Diffusion Models본 연구는 고전적인 데이터 분석 모델인 결정 트리와 현대의 생성 모델인 diffusion model이 각각 수행하는 계층적 정보 정제 과정 사이의 근본적인 수학적 연결고리를 규명하고자 합니다.#Review#Decision Trees#Diffusion Models#Global Trajectory Score Matching (GTSM)#Probability Flow ODE#Tabular Data#Knowledge Distillation#Flow Matching2026년 5월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Orion-MSP: Multi-Scale Sparse Attention for Tabular In-Context Learning본 논문은 기존의 테이블 인컨텍스트 학습(ICL) 모델들이 직면한 단일 스케일 피처 처리, 테이블 너비에 대한 Quadratic Scaling 의 조밀한 어텐션, 그리고 순차적 컴포넌트 처리의 한계를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Tabular Data#In-Context Learning#Multi-Scale Attention#Sparse Attention#Foundation Models#Perceiver Architecture2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] TabDSR: Decompose, Sanitize, and Reason for Complex Numerical Reasoning in Tabular Data논문은 복잡한 질문, 노이즈가 있는 데이터, 제한된 수치 연산 능력으로 인해 대규모 언어 모델(LLM) 이 테이블 질의응답(TQA) 에서 저조한 성능을 보이는 문제를 해결합니다. 특히, 다단계(multi-hop) 수치 추론 과 지저분한 테이블 데이터 처리의 어려움을 극복하여 LLM의 성능을 향상시키는 것을 목표로 합니다.#Review#Tabular Data#Numerical Reasoning#Large Language Models (LLMs)#Table Question Answering (TQA)#Program-of-Thoughts (PoT)#Data Sanitization#Query Decomposition#Multi-hop Reasoning2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중