[논문리뷰] ManCAR: Manifold-Constrained Latent Reasoning with Adaptive Test-Time Computation for Sequential Recommendation순차 추천 시스템에서 기존 잠재 다단계 추론(latent multi-step reasoning) 방식이 중간 추론 상태의 제약 부족으로 인해 발생하던 잠재 드리프트(latent drift) 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Sequential Recommendation#Latent Reasoning#Manifold Constraint#Adaptive Computation#Graph Neural Networks#Variational Inference#Teacher Scheduling#Drift Prevention2026년 2월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Forget BIT, It is All about TOKEN: Towards Semantic Information Theory for LLMs본 논문은 LLM(Large Language Model)의 내부 작동 원리를 이론적으로 설명하기 위해 비트(bits) 대신 토큰(token) 기반의 새로운 의미론적 정보 이론 프레임워크 를 구축하는 것을 목표로 합니다.#Review#Semantic Information Theory#Large Language Models#Directed Information#Rate-Distortion Function#Granger Causality#Token Embedding#Transformer Architecture#Variational Inference2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Variational Reasoning for Language Models언어 모델(LLM)의 추론 능력 훈련에 사용되는 지도 미세 조정(SFT) 및 강화 학습(RL) 방법론의 한계를 극복하고, 생각 과정(thinking traces) 을 잠재 변수 로 간주하여 변분 추론(Variational Inference) 을 통해 최적화하는 원칙적이고 안정적인 프레임워크를 제시하는 것을 목표로 합니다.#Review#Variational Inference#Language Models#Reasoning#ELBO#IWAE#Reinforcement Learning#Latent Variables#Forward-KL2025년 9월 29일댓글 수 로딩 중