[논문리뷰] PaCoRe: Learning to Scale Test-Time Compute with Parallel Coordinated Reasoning본 논문은 현대 언어 모델(LLM)이 고정된 컨텍스트 창 내에서 순차적 추론에 의존하여 테스트 시간 연산(Test-Time Compute, TTC) 을 대규모로 확장할 수 없다는 근본적인 한계를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#PaCoRe#Test-Time Compute Scaling#LLMs#Parallel Reasoning#Reinforcement Learning#Reasoning Synthesis#Message Passing#Mathematical Reasoning2026년 1월 12일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Teaching Pretrained Language Models to Think Deeper with Retrofitted Recurrence본 연구는 기존의 사전 훈련된 비반복(non-recurrent) 언어 모델 을 효율적으로 깊이-반복(depth-recurrent) 모델 로 변환하여, 훈련 및 추론 시 연산 비용을 최적화하면서 수학과 같은 추론 태스크에서 성능을 향상시키는 것을 목표로 합니다.#Review#Recurrent Language Models#Pretrained Models#Model Surgery#Curriculum Learning#Test-Time Compute Scaling#Mathematics Reasoning#Efficient Training#Depth Recurrence2025년 11월 10일댓글 수 로딩 중