K-뷰티, 새로운 도약의 기로에 설까?
K-뷰티, 새로운 도약의 기로에 서다 최근 K-뷰티 산업이 다시 한 번 주목받고 있습니다. 투자자로서 산업을 들여다보면서 느끼는 점은, 이 산업이 단순한 유행이 아니라 진지한 구조적 전환의 시기를 맞이하고 있다는 것입니다. 과거엔 중국 의존도가 높았 …
12 분
kbeauty
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블로그 플랫폼 이전(jekyll to hugo)
Jekyll에서 Hugo로 블로그를 이전한 이유 저는 2021년에 처음 블로그를 시작하면서 Jekyll을 선택했습니다. 당시 GitHub에서 공식 지원하고 자료도 풍부했기 때문에 자연스레 사용하게 되었습니다. 초기에는 블로그에 글을 거의 올리지 않았 …
3 분
hugo
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[논문리뷰] Massive Activations in Large Language Models
논문 링크 Massive Activations, Hidden Biases: 재해석된 Self-Attention의 비밀 한 줄 요약 (TL;DR) 수천만 개 중 4–10 개의 초거대 스칼라(×10 000) 가 LLM · ViT의 성능을 사실상 ‘혼자서’ …
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2402.17762v2
Transformer
SelfAttention
BiasMechanism
RepresentationLearning
Interpretability
NeuralMechanisms
Massive Activations
Explicit Attention Bias
[논문리뷰] Peri-LN: Revisiting Normalization Layer in the Transformer Architecture
논문 링크 Peri-LayerNorm: Post-LN와 Pre-LN을 넘어서는 세 번째 선택지 한 줄 요약 (TL;DR) Residual 직후에 LayerNorm을 한 번 더 넣는 “Peri-LayerNorm(Peri-LN)” 구조만으로 — 400 …
24 분
2502.02732v3
LayerNorm
Transformer Architecture
Training Stability
Large Language Models
FP16 Training
Empirical Evaluation
Gradient Explosion
Benchmark Evaluation
![[논문리뷰] SageAttention3: Microscaling FP4 Attention for Inference and An Exploration of 8-bit Training](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/66c0a08bac74db25de8427ec/Tb20E3IJSV6PjcD9Nkvfg.png)
[논문리뷰] SageAttention3: Microscaling FP4 Attention for Inference and An Exploration of 8-bit Training
논문 링크 SageAttention 3 & SageBwd — FP4로 달리고 8-bit로 학습한다 📝 한 줄 요약 (TL;DR) Blackwell 세대 GPU의 FP4 Tensor Core를 100 % 활용하도록 설계된 SageAttention …
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2505.11594v1
LowPrecision
FP4
INT8Training
EfficientAttention
SageAttention
TransformerOptimization
BlackwellGPU
Quantization
InferenceAcceleration
TrainingEfficiency
CUDA
Triton
![[논문리뷰] Helix Parallelism: Rethinking Sharding Strategies for Interactive Multi-Million-Token LLM Decoding](https://www.storagereview.com/wp-content/uploads/2025/07/image2-2-png-e1752234784623.webp)
[논문리뷰] Helix Parallelism: Rethinking Sharding Strategies for Interactive Multi-Million-Token LLM Decoding
논문 링크 Helix Parallelism: 초장기 LLM 디코딩의 지연-처리량 벽을 깨다 한 줄 요약 (TL;DR) Helix Parallelism은 Attention과 FFN을 서로 다른 병렬화 전략으로 스케줄링해 KV 캐시 중복과 FFN 가중치 …
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2505.09343v1
Helix Parallelism
Tensor Parallelism
KV Parallelism
Mixture of Experts
Grouped Query Attention (GQA)
FlashAttention
Parallelism for LLMs
System-Aware ML
Efficient Transformer Inference
Serving LLMs at Scale
Long Context Inference