[논문리뷰] OpenResearcher: A Fully Open Pipeline for Long-Horizon Deep Research Trajectory SynthesisDeep Research Agent를 훈련시키기 위해서는 검색, 증거 취합 및 다단계 추론이 복합적으로 이루어지는 Long-Horizon Trajectory가 필수적입니다.#Review#Deep Research Agents#Long-Horizon Trajectories#Offline Trajectory Synthesis#Browser Primitives#Supervised Fine-tuning#Corpus Bootstrapping#Reproducible Pipeline2026년 3월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] On the Direction of RLVR Updates for LLM Reasoning: Identification and ExploitationLarge Language Models (LLMs)의 reasoning capability는 Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR)와 같은 기법을 통해 크게 발전했습니다.#Review#RLVR#LLM Reasoning#Log Probability Difference#Directional Updates#Test-Time Extrapolation#Advantage Reweighting#Sparse Updates2026년 3월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Omni-WorldBench: Towards a Comprehensive Interaction-Centric Evaluation for World Models기존 비디오 기반 World Models 의 평가 벤치마크들은 주로 시각적 충실도(visual fidelity) 및 텍스트-비디오 정렬(text-video alignment)에만 협소하게 초점을 맞추거나, 시간적 역동성(temporal dynamics)을 근본적으로 무시하는 정적 3D 재구성(3D reconstruction) 메트릭에 의존해왔다.#Review#World Models#4D Generation#Interactive Response#Evaluation Benchmark#Omni-WorldSuite#Omni-Metrics#AgenticScore#Causal Consistency2026년 3월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MemDLM: Memory-Enhanced DLM TrainingDiffusion Language Models (DLMs)는 병렬 생성(parallel generation) 및 양방향 context 인지(bidirectional context awareness) 등 Auto-Regressive (AR) 모델 대비 매력적인 이점을 제공한다.#Review#Diffusion Language Models#Train-Inference Mismatch#Bi-level Optimization#Parametric Memory#Fast Weights#Long-Context Understanding#Exposure Bias#In-Weight Retrieval2026년 3월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Look Where It Matters: High-Resolution Crops Retrieval for Efficient VLMs기존 Vision-language models (VLMs) 은 detail-sensitive tasks 를 해결하기 위해 high-resolution visual inputs 에 의존하지만, 이로 인해 computational costs 와 inference latency 가 크게 증가하는 문제가 발생한다.#Review#Vision-language models#High-resolution crops#Tool-calling#Efficiency#Reinforcement Learning#Multi-turn interaction#Data curation#Spatial-on-demand2026년 3월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LongCat-Flash-Prover: Advancing Native Formal Reasoning via Agentic Tool-Integrated Reinforcement Learning최근 Large Language Models (LLMs)의 추론 능력 향상에도 불구하고, 현재 LLMs는 Lean4 와 같이 엄격하고 검증된 formal language를 요구하는 formal theorem-proving task에서 여전히 어려움을 겪고 있다.#Review#Mixture-of-Experts#Native Formal Reasoning#Tool-Integrated Reinforcement Learning#Lean4#Auto-formalization#Theorem Proving#Hierarchical Importance Sampling Policy Optimization2026년 3월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Insight-V++: Towards Advanced Long-Chain Visual Reasoning with Multimodal Large Language ModelsLarge Language Models (LLMs)는 Chain-of-Thought prompting과 같은 확장된 추론을 통해 상당한 발전을 이루었지만, 이를 Multi-modal Large Language Models (MLLMs)로 확장하는 것은 여전히 큰 도전 과제입니다.#Review#Visual Reasoning#Image Understanding#Video Understanding#Multi-Agent System#Reinforcement Learning#Self-Evolving2026년 3월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Group3D: MLLM-Driven Semantic Grouping for Open-Vocabulary 3D Object DetectionThe paper 'Group3D: MLLM-Driven Semantic Grouping for Open-Vocabulary 3D Object Detection' by Youbin Kim, Jinho Park, Hogun Park, and Eunbyung Park proposes a multi-view open-vocabulary 3D object detection framework.#Review2026년 3월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] FluidWorld: Reaction-Diffusion Dynamics as a Predictive Substrate for World Models본 논문은 Transformer 기반 world model의 O(N²) 연산 비용과 공간적 inductive bias 부재 문제를 해결하기 위해, reaction-diffusion 형태의 편미분방정식을 예측 동역학으로 사용하는 FluidWorld를 제안합니다.#Review#World Models#Reaction-Diffusion PDE#Video Prediction#Latent Dynamics#Spatial Inductive Bias#Computational Efficiency2026년 3월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] F4Splat: Feed-Forward Predictive Densification for Feed-Forward 3D Gaussian Splatting기존의 Feed-Forward 3DGS 방법론들은 rigid한 pixel-to-Gaussian 또는 voxel-to-Gaussian 파이프라인을 채택하여 Gaussians를 uniformly하게 할당하는 경향이 있었습니다.#Review#3D Gaussian Splatting#Feed-Forward#Predictive Densification#Spatially Adaptive Allocation#Novel View Synthesis#Uncalibrated Multi-view#Gaussian Budget Control2026년 3월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] BubbleRAG: Evidence-Driven Retrieval-Augmented Generation for Black-Box Knowledge GraphsLarge Language Models (LLMs)는 Knowledge-intensive task에서 Hallucination 과 outdated knowledge 문제를 겪고 있으며, 이를 해결하기 위해 Graph-based Retrieval-Augmented Generation (RAG)이 유망한 솔루션으로 부상했습니다.#Review2026년 3월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] s2n-bignum-bench: A practical benchmark for evaluating low-level code reasoning of LLMs본 논문은 LLM이 산업용 cryptographic assembly 코드를 검증할 수 있는지를 평가하기 위해, AWS의 s2n-bignum 라이브러리에서 추출한 형식 명세와 HOL Light 증명 스크립트 생성 과제를 묶은 실용 벤치마크를 제안합니다.#Review#Formal Verification#Theorem Proving#HOL Light#LLM for Code#Cryptographic Assembly#Neurosymbolic AI2026년 3월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] WorldAgents: Can Foundation Image Models be Agents for 3D World Models?최근 2D Foundation Models는 Text-to-Image Diffusion을 통해 탁월한 High-fidelity 이미지 생성 능력과 깊은 Semantic Understanding을 보여주었습니다.#Review#3D World Generation#Foundation Models#Multi-Agent System#Vision-Language Models#3D Consistency#Gaussian Splatting2026년 3월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Versatile Editing of Video Content, Actions, and Dynamics without Training최근 generative video models의 발전에도 불구하고, 실제 비디오에서 액션이나 dynamic event를 편집하거나, 삽입된 content가 다른 객체의 행동에 영향을 미치도록 하는 non-rigid, dynamic manipulation은 여전히 큰 도전 과제입니다.#Review#Video Editing#Training-Free#Inversion-Free#Rectified Flow Models#Similarity Guided Aggregation (SGA)#Annealed Noise Correlation (ANC)#Text-to-Video Flow Models#Dynamic Manipulation2026년 3월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] TerraScope: Pixel-Grounded Visual Reasoning for Earth ObservationEarth Observation (EO) 분야에서 Vision-Language Models (VLMs)의 가능성에도 불구하고, 기존 VLM들은 픽셀 수준의 정밀한 공간 추론 과 다중 센서 및 시간 경과 데이터 통합 에 어려움을 겪고 있습니다.#Review#Vision-Language Models (VLMs)#Earth Observation (EO)#Pixel-Grounded Reasoning#Chain-of-Thought (CoT)#Multi-Modal Reasoning#Multi-Temporal Reasoning#Geospatial Reasoning2026년 3월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] TAPESTRY: From Geometry to Appearance via Consistent Turntable VideosUntextured 3D 모델에 대해 사진처럼 사실적이고 자체 일관성(self-consistent) 있는 외관을 자동으로 생성하는 것은 디지털 콘텐츠 제작 분야에서 중요한 도전 과제입니다.#Review#Video Generation#3D Texturing#Geometric Consistency#Turntable Video#Diffusion Models#Neural Rendering2026년 3월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ProactiveBench: Benchmarking Proactiveness in Multimodal Large Language Models본 논문은 MLLM이 어려운 시각 태스크에서 사용자에게 단순한 도움을 먼저 요청할 수 있는 'Proactiveness'를 갖췄는지 평가하기 위해 7개 데이터셋을 재구성한 ProactiveBench를 제안하고, 22개 MLLM을 분석합니다.#Review#MLLM#Benchmark#Proactiveness#Reinforcement Learning#Multimodal Reasoning#Human-AI Interaction2026년 3월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LumosX: Relate Any Identities with Their Attributes for Personalized Video Generation최근 Diffusion Model의 발전으로 Text-to-Video 생성 능력이 크게 향상되어, 전경(foreground)과 배경(background) 요소에 대한 fine-grained control을 통해 개인화된 콘텐츠 생성이 가능해졌습니다.#Review#Personalized Video Generation#Multi-Subject#Face-Attribute Alignment#Diffusion Models#Attention Mechanisms#Relational Embedding#Text-to-Video2026년 3월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LoopRPT: Reinforcement Pre-Training for Looped Language Models최신 Large Language Models (LLMs)는 CoT(Chain-of-Thought) 프롬프팅과 같이 명시적인 텍스트 생성(explicit text generation)을 통해 '생각'하는 방식으로 훈련됩니다.#Review2026년 3월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Language on Demand, Knowledge at Core: Composing LLMs with Encoder-Decoder Translation Models for Extensible Multilinguality최근 Large Language Models (LLMs)은 뛰어난 일반 지능과 추론 능력을 보여주지만, 다국어 성능에서는 심각한 불균형을 보입니다.#Review#LLMs#Multilinguality#Encoder-Decoder#Optimal Transport#Cross-Model Mapping#Language-on-Demand#NMT2026년 3월 22일댓글 수 로딩 중