[논문리뷰] GEditBench v2: A Human-Aligned Benchmark for General Image Editing최근 Instruction-based image editing 모델은 비약적으로 발전했으나, 기존 평가 프레임워크는 이를 따라가지 못하고 있습니다. 대부분의 벤치마크는 정의된 태스크 범위가 좁아 실제 환경의 일반화 능력을 평가하기 어렵습니다.#Review#Image Editing#Benchmark#Visual Consistency#Pairwise Evaluation#Human-Aligned#VLM-as-a-Judge2026년 3월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] EpochX: Building the Infrastructure for an Emergent Agent Civilization현재의 AI 에이전트 연구는 개별 에이전트의 지능을 높이는 데 집중되어 있으나, 실제 경제적 가치를 창출하기 위해서는 이를 조직화하고 협업하게 만드는 인프라가 필수적입니다. 기존의 많은 에이전트 플랫폼은 작업 실행을 일회성 이벤트로 간주하여, 결과물이 축적되지 않고 유실되는 한계가 있습니다.#Review#Agentic AI#Marketplace Infrastructure#Credit Mechanism#Human-Agent Collaboration#Persistent Ecosystem Assets2026년 3월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Emergent Social Intelligence Risks in Generative Multi-Agent Systems대형 생성 모델 기반의 MAS 가 복잡한 업무를 자동화하며 실제 환경에 빠르게 도입되고 있으나, 에이전트 간의 상호작용에서 발생하는 Emergent multi-agent risks 에 대한 체계적인 연구는 부족합니다.#Review#Multi-Agent Systems#Generative Models#Social Intelligence#Emergent Risks#Incentive Exploitation#Collective Cognition#Adaptive Governance2026년 3월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DreamLite: A Lightweight On-Device Unified Model for Image Generation and Editing최근 diffusion model은 T2I generation과 text-guided editing 분야에서 비약적인 발전을 이루었으나, 대부분 수십억 개의 파라미터를 필요로 하여 온디바이스 환경에서의 배포에 한계가 있다.#Review#Diffusion Models#On-device AI#Image Generation#Image Editing#Unified Architecture#Task-progressive Pretraining2026년 3월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Density-aware Soft Context Compression with Semi-Dynamic Compression Ratio기존의 Soft context compression 연구들은 정적인(Static) 압축 비율을 적용하여 언어 데이터의 가변적인 정보 밀도를 효과적으로 반영하지 못하는 한계가 있습니다.#Review#Soft Context Compression#Large Language Models#Density-aware#Discrete Ratio Selector#Supervised Fine-Tuning#Mean-Pooling2026년 3월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Trace2Skill: Distill Trajectory-Local Lessons into Transferable Agent SkillsLarge Language Model (LLM) 기반의 Agent는 복잡한 태스크를 해결하기 위해 Domain-specific Skill에 대한 의존도가 높아지고 있습니다.#Review#LLM Agents#Skill Evolution#Trajectory Analysis#Inductive Reasoning#Transferable Skills#Conflict-Free Consolidation2026년 3월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Sommelier: Scalable Open Multi-turn Audio Pre-processing for Full-duplex Speech Language ModelsAI 패러다임이 Text-based LLMs에서 Speech Language Models (SLMs)로 전환됨에 따라, 실시간의 자연스러운 Human-Computer Interaction을 지원하는 Full-duplex system 에 대한 수요가 증가하고 있습니다.#Review#Full-duplex Speech#Data Pre-processing#Speaker Diarization#Overlap Separation#ASR Ensemble#Speech Language Models2026년 3월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ShotStream: Streaming Multi-Shot Video Generation for Interactive Storytelling최근 Text-to-Video Model들은 단일 쇼트(single-shot) 비디오 생성에서 높은 성능을 보이지만, 영화나 TV와 같은 긴 서사적 스토리텔링(Long-form Narrative Storytelling)을 위해서는 Multi-shot Video Generation 이 필수적입니다.#Review#Multi-Shot Video Generation#Interactive Storytelling#Causal Architecture#Distribution Matching Distillation#Self Forcing#Dual-Cache Memory#RoPE Discontinuity Indicator2026년 3월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RealChart2Code: Advancing Chart-to-Code Generation with Real Data and Multi-Task EvaluationVision-Language Models (VLMs)는 다양한 도메인에서 인상적인 코드 생성 능력을 보여주었지만, 복잡한 멀티패널 시각화를 실제 데이터로부터 재현하는 능력 은 아직 충분히 평가되지 않았다.#Review2026년 3월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] PackForcing: Short Video Training Suffices for Long Video Sampling and Long Context Inference최근 autoregressive video diffusion models 는 상당한 발전을 이루었지만, 장시간 비디오 생성 시 발생하는 몇 가지 주요 제약 사항들에 직면해 있다.#Review#Autoregressive Video Generation#KV Cache Management#Long Context Inference#Video Diffusion Models#Temporal Consistency#Spatiotemporal Compression#RoPE Adjustment#Dynamic Context Selection2026년 3월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Out of Sight but Not Out of Mind: Hybrid Memory for Dynamic Video World ModelsVideo World Models는 물리적인 세계를 시뮬레이션하는 데 막대한 잠재력을 보여주지만, 기존 Memory Mechanism들은 환경을 주로 Static Canvas로 간주하는 한계를 가지고 있다.#Review#Video World Models#Hybrid Memory#Dynamic Retrieval Attention#HM-World Dataset#Spatiotemporal Consistency2026년 3월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Natural-Language Agent HarnessesAgent의 성능은 점점 더 harness engineering에 의존하고 있지만, 기존의 harness 디자인은 컨트롤러 코드와 런타임 특정(runtime-specific) 관습에 파묻혀 있어, 이를 과학적 대상으로 전이(transfer), 비교(compare), 연구(study)하기 어렵다는 문제가 있습니다.#Review2026년 3월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LongTail Driving Scenarios with Reasoning Traces: The KITScenes LongTail DatasetSelf-driving 시스템에서 Long-tail Scenarios 에 대한 Generalization 은 여전히 근본적인 도전 과제입니다.#Review2026년 3월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Diffutron: A Masked Diffusion Language Model for Turkish LanguageAutoregressive (AR) Transformers는 현재 Large Language Models (LLMs) 분야에서 지배적이지만, 텍스트를 토큰별로 순차적으로 생성하는 본질적인 특성으로 인해 Generation Speed와 고려할 수 있는 Context에 한계가 있다.#Review#Masked Diffusion Language Models#Turkish NLP#Non-Autoregressive Generation#LoRA#Instruction Tuning#Morphologically Rich Languages#Parameter Efficiency2026년 3월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Voxtral TTSNatural하고 Expressive한 Text-to-Speech (TTS)는 유연한 Human-Computer Interaction의 중요한 요소이며, 가상 비서, 오디오북, 접근성 도구 등 다양한 Application에 활용됩니다.#Review#Text-to-Speech#Zero-shot Voice Cloning#Hybrid Architecture#Speech Codec#Flow-Matching#Direct Preference Optimization#Finite Scalar Quantization#Multilingual TTS2026년 3월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Vega: Learning to Drive with Natural Language Instructions기존 자율주행 시스템은 주로 Perception, Prediction, Planning의 모듈형 파이프라인을 따르며, 이는 고비용의 3D annotation에 크게 의존하여 실제 적용에 한계가 있습니다.#Review2026년 3월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SlopCodeBench: Benchmarking How Coding Agents Degrade Over Long-Horizon Iterative Tasks기존 Coding Agent Benchmark 들은 압도적으로 Single-shot Solutions 을 Complete Specification에 대해 평가하고 있으며, 이는 Agent가 현재 Specification 에 대한 Correct Code 를 생성할 수 있는지 여부만을 측정한다.#Review#SlopCodeBench#Coding Agents#Iterative Development#Code Quality#Structural Erosion#Verbosity#Benchmarking#Long-Horizon Tasks2026년 3월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] S2D2: Fast Decoding for Diffusion LLMs via Training-Free Self-Speculation최근 언어 모델링 분야에서 큰 발전을 이끈 Autoregressive (AR) 모델들은 엄격한 좌-우향 생성 방식 때문에 디코딩 유연성과 추론 병렬성에서 한계를 가진다.#Review#Diffusion LLMs#Self-Speculation#Training-Free#Block-Diffusion#Fast Decoding#Rejection Sampling#Routing Policies2026년 3월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Revisiting On-Policy Distillation: Empirical Failure Modes and Simple FixesLarge Language Model (LLM)의 Post-training에 있어 On-policy Distillation (OPD)은 student-generated rollouts에 대한 teacher feedback을 활용하기 때문에 매력적이다.#Review#On-policy Distillation#LLM Post-training#Sampled-token OPD#Variance Reduction#Local Support Matching#Truncated Reverse-KL#Top-p Rollout Sampling#Special Token Masking2026년 3월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Representation Alignment for Just Image Transformers is not Easier than You ThinkRepresentation Alignment (REPA)는 Latent Space Diffusion Transformer의 학습을 가속화하는 효과적인 방법으로 제시되었으나, Just Image Transformers (JiT)와 같은 Pixel-space Diffusion 모델에 이를 적용할 경우 오히려 성능 저하를 야기합니다.#Review#Representation Alignment#Pixel-space Diffusion#Just Image Transformers#Feature Hacking#Masked Transformer Adapter#Diffusion Models#Image Generation2026년 3월 26일댓글 수 로딩 중