[논문리뷰] TRACE: Trajectory-robust Admission with Evidence Ordering for Efficient GUI Agents본 논문은 GUI 에이전트의 추론 과정에서 발생하는 높은 latency와 메모리 비용 문제를 해결하기 위해, 재사용 가능한 시각적 상태(visual state) 기반의 효율적인 프루닝 프레임워크를 제안합니다.#Review#GUI Agents#Multimodal Large Language Models#Visual Token Pruning#Lifecycle-aware Pruning#Trajectory-robust Admission#Nested Evidence Ordering2026년 9월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] An AI4AI Framework for Visual Token Pruning본 논문은 MLLM의 추론 성능을 저하시키지 않으면서 visual token 수를 효율적으로 줄이기 위한 자동화된 알고리즘 설계의 어려움을 해결하고자 합니다.#Review#Multimodal Large Language Models#Visual Token Pruning#Large Language Model Driven#Domain-Specific Language#Residual Search#Inference Optimization2026년 8월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SeGPruner: Semantic-Geometric Visual Token Pruner for 3D Question AnsweringVision-language models (VLMs)를 3D Question Answering (3D QA)에 적용할 때, 다중 뷰 이미지에서 발생하는 극심한 시각적 중복(token redundancy) 문제가 주요 장애물로 작용합니다.#Review#3D Question Answering#Vision-Language Models#Visual Token Pruning#Semantic-Awareness#Geometry-Guided2026년 3월 31일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] A Glimpse to Compress: Dynamic Visual Token Pruning for Large Vision-Language Models본 연구는 대규모 시각-언어 모델(LVLM)에서 고해상도 입력 처리 시 발생하는 시각 토큰 폭증으로 인한 비효율성을 해결하고자 합니다.#Review#Large Vision-Language Models (LVLMs)#Visual Token Pruning#Dynamic Compression#GlimpsePrune#Computational Efficiency#VQA#Reinforcement Learning2025년 8월 5일댓글 수 로딩 중