이번 글에서는 Long-WAM: Scaling the Context of World-Action Models 논문의 핵심 포인트만 간단히 정리한다. 2026년 10월 7일(Arxiv) Huang, Wei, Zhang, Bohan, Liu, Chenzhi, Liu, Isabella, Yang, Shuai, Mao, Weian, Wang, Luozhou, Xiao, Yicheng, Lin, Weifeng, Hu, Qixin, et al. NVIDIA, MIT, HKU, UCSD 논문 링크 Github Project Page 영문판 보기...

This article explains the key points of Recurrent Looped Transformer. 2026-10-06 (arXiv) Zhang, Yifan, Feng, Jichen, Qin, Shihan, Kung, Sun-Yuan, Wang, Mengdi. Princeton University, University of Pennsylvania Paper Github Project Page Read this article in Korean Summary Algorithmic state tracking requires updating an accumulated state after every input, but a...

이번 글에서는 Recurrent Looped Transformer 논문의 핵심 포인트만 간단히 정리한다. 2026년 10월 6일(Arxiv) Zhang, Yifan, Feng, Jichen, Qin, Shihan, Kung, Sun-Yuan, Wang, Mengdi. Princeton University, University of Pennsylvania 논문 링크 Github Project Page 영문판 보기 요약 알고리즘 상태 추적은 입력마다 누적 상태를 갱신해야 하지만, 표준 Transformer는 시퀀스 길이와 관계없이 각...

This article explains the key points of Decoding Looped Transformers Better for (Almost) Free. 2026-10-01 (arXiv) Liu, Weihao, Zheng, Huangjie, Chen, Tianrong, Dilip, Rohit, Bai, Richard He, Jiao, Yizhu, Wang, Yuyang, Zhang, Ruixiang. Apple Paper Read this article in Korean Summary Looped Transformers, language models that repeatedly apply shared layers,...

이번 글에서는 Decoding Looped Transformers Better for (Almost) Free 논문의 핵심 포인트만 간단히 정리한다. 2026년 10월 1일(Arxiv) Liu, Weihao, Zheng, Huangjie, Chen, Tianrong, Dilip, Rohit, Bai, Richard He, Jiao, Yizhu, Wang, Yuyang, Zhang, Ruixiang. Apple 논문 링크 영문판 보기 요약 Looped Transformers는 가중치를 공유하는 계층을 반복 적용하는 언어 모델이다. 일반적인...