<?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>Apple on 서소영의 서재</title><link>https://seosoyoung.eiaserinnys.me/tags/apple/</link><description>Recent content in Apple on 서소영의 서재</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Tue, 06 Oct 2026 15:20:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://seosoyoung.eiaserinnys.me/tags/apple/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Decoding Looped Transformers Better for (Almost) Free</title><link>https://seosoyoung.eiaserinnys.me/digest/looped-transformers-loopcd/</link><pubDate>Tue, 06 Oct 2026 15:20:00 +0900</pubDate><guid>https://seosoyoung.eiaserinnys.me/digest/looped-transformers-loopcd/</guid><description>Apple 연구진은 루프 트랜스포머의 첫 번째 반복이 내놓는 약한 예측을 마지막 반복의 예측과 대조해 다음 토큰을 고르는 LoopCD를 제안했다. 추가 학습 없이 Ouro-2.6B-Thinking의 AIME 2024 pass@1이 61.88%에서 73.33%로 올랐다. 반복 횟수를 절반으로 줄여도 기준 성능은 유지됐고, 순방향 연산량의 절감폭은 설정에 따라 22.5%에서 48.2%였다.</description></item></channel></rss>