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Review

[논문리뷰] How I Aligned Your Model: Scaling Up Multilingual Safety Training with Templates

이 논문이 풀려는 문제는 safety alignment가 English 중심이어서 low-resource language와 문화 특화 harm에서는 모델이 쉽게 뚫린다는 점이다. 이를 위한 multilingual 학습 및 평가 데이터를 대규모로 자동 생성하는 것이 목표다.
#Review#Multilingual Safety Alignment#Template-based Data Augmentation#Red-teaming#Over-refusal#Cultural Localization#LLM-as-a-Judge#DPO
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[논문리뷰] YANAMI: A Large-Scale Multimodal Dataset and Benchmark for Multiturn Stateful Interaction

Current Unified Multimodal Models (UMMs)는 이미지 이해, 생성 및 편집 기능을 통합하지만 기존 데이터셋 및 벤치마크는 주로 single-turn tasks에 초점을 맞추고 있어, 복잡한 multi-turn multimodal interaction에 대한 supervision과 evaluation이 제한적이다.
#Review#Multimodal Dataset#Stateful Interaction#Dialogue System#Unified Multimodal Models#Visual Reasoning#Image Editing#Benchmark#VLM-as-a-Judge
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[논문리뷰] Words Caught in the Heart: Simulating Person-Specific Expression for Self-Opaque Clients in Psychotherapy

기존 LLM 기반 심리 치료 클라이언트 시뮬레이터들은 종종 클라이언트의 실제 현재 이해도나 감정 상태가 허용하는 것보다 더 명확하게 어려움을 설명하는, 과도하게 논리적이거나 유창한 반응을 생성하는 핵심적인 문제에 직면해 있다.
#Review#Psychotherapy Client Simulation#Large Language Models#Individual Expression#Expression Planning#Disclosure Alignment#Expression Fidelity#AI-like Expression
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[논문리뷰] Where to Learn and How Far to Roll Out: Efficient Adaptive Training for GUI Agents

본 논문은 GUI 에이전트 학습 시 발생하는 과도한 환경 상호작용 비용과 비효율적인 크레딧 할당 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 기존의 Vanilla GRPO는 태스크의 루트(Root)에서 항상 전체 궤적을 롤아웃해야 하므로, 이미 마스터한 초기 단계까지 반복적으로 실행하는 비효율성이 존재합니다 .
#Review#GUI Agents#Reinforcement Learning#Adaptive Training#Action Disagreement#Checkpointing#GRPO#Trajectory Optimization
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