[논문리뷰] StreamingClaw Technical ReportEmbodied Intelligence, AI Hardware, Autonomous Driving, Intelligent Cockpits와 같은 Applications은 Real-time Perception–Decision–Action Closed Loop에 크게 의존하며, 이는 Real-time Streaming Video Understanding에 대한 엄격한 요구사항을 부과한다.#Review#Streaming Video Understanding#Embodied Intelligence#Multi-agent Systems#Long-term Memory#Proactive Interaction#Real-time Inference#OpenClaw2026년 3월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] PLDR-LLMs Reason At Self-Organized Criticality본 연구는 Large Language Models (LLMs)에서 reasoning 능력이 어떻게 발현되며 이를 어떻게 효과적으로 정량화할 수 있는지에 대한 핵심 문제를 다룬다.#Review#PLDR-LLMs#Self-Organized Criticality#Reasoning#Deductive Outputs#Order Parameter#Phase Transitions#Generalization#Attention Mechanism2026년 3월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] OmniWeaving: Towards Unified Video Generation with Free-form Composition and ReasoningProprietary Systems인 Seedance-2.0 과 같은 모델들은 Omni-capable Video Generation 분야에서 놀라운 성공을 거두었지만, Open-source 대안들은 그에 비해 상당히 뒤쳐져 있습니다.#Review#Unified Video Generation#Multimodal Composition#Reasoning-Augmented#IntelligentVBench#MLLM#MMDiT#DeepStacking#Free-form Inputs2026년 3월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LagerNVS: Latent Geometry for Fully Neural Real-time Novel View SynthesisNovel View Synthesis (NVS)는 기존 뷰들을 기반으로 새로운 시점 이미지를 생성하는 중요한 태스크이다.#Review#Novel View Synthesis (NVS)#Latent Geometry#Real-time Rendering#3D Inductive Biases#Encoder-Decoder#VGGT#Generalization#Diffusion Models2026년 3월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] GameplayQA: A Benchmarking Framework for Decision-Dense POV-Synced Multi-Video Understanding of 3D Virtual AgentsMultimodal Large Language Models (MLLMs)가 로봇공학부터 가상 세계에 이르기까지 3D 환경 내 자율 에이전트의 perceptual backbone으로 점점 더 많이 활용되고 있다.#Review2026년 3월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] EVA: Efficient Reinforcement Learning for End-to-End Video Agent기존 멀티모달 대규모 언어 모델(MLLM) 기반 비디오 이해 시스템은 비디오를 수동적인 인식기로 처리하여, 전체 비디오나 균일하게 샘플링된 프레임을 어떠한 적응적 추론 없이 처리하는 한계가 있습니다.#Review#Video Agent#Reinforcement Learning#MLLM#Planning-before-Perception#Tool Use#KTO#GRPO2026년 3월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CarePilot: A Multi-Agent Framework for Long-Horizon Computer Task Automation in Healthcare최근 Multimodal Agentic Pipelines이 Human-Computer Interaction을 변화시키고 있지만, 대부분 Short-Horizon 또는 General-Purpose Application에 초점을 맞추고 있으며, 특히 Healthcare 분야에서 Long-Horizon Automation은 크게 탐구되지 않은 상태이다.#Review#Multi-Agent Framework#Healthcare Automation#Long-Horizon Tasks#Actor-Critic#Tool Grounding#Dual-Memory#CareFlow#GUI Agents2026년 3월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Can LLM Agents Be CFOs? A Benchmark for Resource Allocation in Dynamic Enterprise Environments최근 LLM(Large Language Models)의 발전은 복잡한 태스크에서 추론, 계획 및 실행이 가능한 에이전트 시스템을 가능하게 했지만, 불확실한 환경에서 자원을 효과적으로 할당할 수 있는지에 대한 여부는 불분명하다. resource allocation 은 단기적인 반응적 의사결정과 근본적으로 다르다.#Review#LLM Agents#Resource Allocation#Enterprise Simulation#Financial Management#Uncertainty#Long-Horizon Decision-Making#CFO2026년 3월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CUA-Suite: Massive Human-annotated Video Demonstrations for Computer-Use Agents지능형 에이전트가 복잡한 데스크톱 워크플로우를 자동화할 수 있다는 비전은 연속적이고 고품질의 인간 데모 비디오 부족으로 인해 진전이 지연되고 있다.#Review#Computer-Use Agents#Video Demonstrations#Human Annotation#Desktop Applications#Visual Grounding#Action Prediction#Multi-layered Reasoning#Foundation Action Models2026년 3월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] 6Bit-Diffusion: Inference-Time Mixed-Precision Quantization for Video Diffusion ModelsVideo Diffusion Transformers (DiTs)는 탁월한 비디오 생성 능력을 보여주지만, 높은 메모리 사용량과 막대한 계산 비용으로 인해 실제 배포에 심각한 제약을 받는다.#Review#Video Diffusion Transformers#Mixed-Precision Quantization#Inference Acceleration#Temporal Delta Cache#NVFP4#INT8#Post-Training Quantization#Memory Reduction2026년 3월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] WildWorld: A Large-Scale Dataset for Dynamic World Modeling with Actions and Explicit State toward Generative ARPG기존 비디오 월드 모델들은 액션에 조건화된 역학(action-conditioned dynamics)을 학습하는 데 어려움을 겪고 있는데, 이는 현재 데이터셋이 요구 사항을 충족하지 못하기 때문입니다.#Review#World Modeling#Action-Conditioned Generation#Dataset#Generative ARPG#Explicit State Annotation#Video Generation#Long-Horizon Consistency2026년 3월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] VISion On Request: Enhanced VLLM efficiency with sparse, dynamically selected, vision-language interactions기존의 Large Vision-Language Models (LVLMs) 효율성 개선 접근 방식은 주로 visual token reduction에 기반한다.#Review#LVLM Efficiency#Sparse Interaction#Cross-Attention#Self-Attention#Adaptive Inference#Visual Feature Refinement#Computational Cost Reduction2026년 3월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] UniGRPO: Unified Policy Optimization for Reasoning-Driven Visual Generation생성형 AI는 Interleaved Generation이 가능한 unified multimodal model로 빠르게 발전하고 있으며, 이는 반복적인 추론(iterative reasoning)을 통해 복잡한 이미지 합성(image synthesis) 작업을 해결할 잠재력을 제공합니다.#Review#Unified Policy Optimization#Reinforcement Learning#Reasoning-Driven Generation#Interleaved Generation#Flow Matching#Markov Decision Process#Classifier-Free Guidance#Reward Hacking2026년 3월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Uncertainty-guided Compositional Alignment with Part-to-Whole Semantic Representativeness in Hyperbolic Vision-Language Models기존 Vision-Language Models (VLMs)는 Euclidean Embeddings에 기반하여 Part-to-Whole 또는 Parent-Child와 같은 계층적 관계를 캡처하는 데 한계가 있으며, Multi-Object Compositional Scenario에서 어려움을 겪는다.#Review2026년 3월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] TrajLoom: Dense Future Trajectory Generation from VideoFuture motion prediction은 video understanding과 controllable video generation에 있어 매우 중요합니다.#Review#Dense Trajectory Generation#Future Motion Prediction#Video Understanding#Flow Matching#Variational Autoencoder#Spatiotemporal Consistency#On-policy Fine-tuning#Grid-Anchor Offset Encoding2026년 3월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ThinkJEPA: Empowering Latent World Models with Large Vision-Language Reasoning ModelLatent World Models, 특히 V-JEPA2와 같은 JEPA-style 모델은 비디오 Observation으로부터 미래 World States를 예측하는 데 유망한 능력을 보여왔다.#Review#Latent World Models#Vision-Language Models#Predictive Representation Learning#Dual-Temporal Sampling#Semantic Guidance#Trajectory Prediction#Egocentric Video#JEPA2026년 3월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SpecEyes: Accelerating Agentic Multimodal LLMs via Speculative Perception and Planning최근 Agentic MLLMs는 반복적인 시각적 도구 호출을 통해 탁월한 추론 능력을 보여주지만, Perception, Reasoning, Tool-calling의 캐스케이드(cascaded) 루프가 심각한 순차적 오버헤드를 발생시킵니다 [cite: 1, Figure 1].#Review#Agentic MLLMs#Speculative Perception#Speculative Planning#Cognitive Gating#Answer Separability#Throughput Acceleration#Latency Reduction#Heterogeneous Parallelism2026년 3월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Sparse but Critical: A Token-Level Analysis of Distributional Shifts in RLVR Fine-Tuning of LLMs최근 RLVR(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards)은 LLM의 추론 능력을 크게 향상시켰지만, 이러한 개선이 token-level에서 어떤 메커니즘으로 발생하는지에 대한 이해는 부족합니다.#Review2026년 3월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SIMART: Decomposing Monolithic Meshes into Sim-ready Articulated Assets via MLLM최근 3D 생성 모델들은 고품질의 Static Meshes 를 생성하는 데 집중하고 있어, 'Sim-ready'한 상호작용 가능한 객체를 만드는 데에는 한계가 있었습니다.#Review#Articulated Assets#Multimodal Large Language Model (MLLM)#3D Object Decomposition#Kinematic Prediction#Sparse Voxel Quantization#Simulation-ready Assets#URDF Generation2026년 3월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Rethinking Token-Level Policy Optimization for Multimodal Chain-of-ThoughtMultimodal Chain-of-Thought (CoT) 추론은 Large Vision-Language Models (LVLMs)가 시각 정보와 다단계 추론을 통합하는 데 필수적이다.#Review#Multimodal Chain-of-Thought#Reinforcement Learning#Token-Level Optimization#Visual Similarity#Entropy2026년 3월 24일댓글 수 로딩 중