<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>학습 효율 on 서소영의 서재</title><link>https://seosoyoung.eiaserinnys.me/tags/%ED%95%99%EC%8A%B5-%ED%9A%A8%EC%9C%A8/</link><description>Recent content in 학습 효율 on 서소영의 서재</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Thu, 28 May 2026 00:30:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://seosoyoung.eiaserinnys.me/tags/%ED%95%99%EC%8A%B5-%ED%9A%A8%EC%9C%A8/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>DiffusionBlocks: Block-wise Neural Network Training via Diffusion Interpretation</title><link>https://seosoyoung.eiaserinnys.me/digest/diffusionblocks-blockwise-training/</link><pubDate>Thu, 28 May 2026 00:30:00 +0900</pubDate><guid>https://seosoyoung.eiaserinnys.me/digest/diffusionblocks-blockwise-training/</guid><description>엔드투엔드 역전파의 메모리 병목을, 트랜스포머의 잔차 연결이 확산 모델 ODE의 이산화와 같다는 통찰로 푼 논문. 네트워크를 노이즈 구간별 독립 블록으로 쪼개 한 번에 한 블록만 학습하니 메모리가 블록 수만큼 줄고, 5개 아키텍처에서 엔드투엔드에 필적했다.</description></item></channel></rss>