[논문리뷰] Chiaroscuro Attention: Spending Compute in the Dark본 연구는 표준 Transformer가 모든 토큰에 대해 일관되게 고비용의 O(n²d) self-attention을 적용하는 비효율성을 해결하고자 합니다.#Review#CHIAR-Former#Spectral Entropy#DCT(Discrete Cosine Transform)#Routing Collapse#Operator Routing#Transformer Efficiency2026년 6월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Accelerating Masked Image Generation by Learning Latent Controlled Dynamics마스크 이미지 생성 모델(MIGMs)의 느린 생성 속도, 특히 양방향 어텐션의 다단계 계산으로 인한 비효율성 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 기존의 캐싱 기반 가속화 방법론이 가진 낮은 표현력과 샘플링 정보 미고려 문제를 극복하고, 모델 품질 저하를 최소화하면서 MIGMs의 가속화를 달성하고자 합니다.#Review#Masked Image Generation#Model Acceleration#Latent Dynamics Learning#Feature Prediction#Transformer Efficiency#Image Synthesis2026년 3월 1일댓글 수 로딩 중