[논문리뷰] Hyperagents기존 Self-improving AI 시스템은 대부분 고정된 Meta agent에 의존하여 Self-improvement 메커니즘의 개선에 근본적인 한계가 있었습니다.#Review#Hyperagents#Metacognitive Self-modification#Self-improving AI#Open-ended Exploration#Darwin Gödel Machine#Meta-learning#Robotics Reward Design#Olympiad-level Math Grading2026년 3월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] How Well Does Generative Recommendation Generalize?Generative Recommendation (GR) 모델은 기존 Item ID-based 모델 대비 우수한 성능을 보이며 sequential recommendation 분야에서 유망한 패러다임으로 부상했다.#Review2026년 3월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] HopChain: Multi-Hop Data Synthesis for Generalizable Vision-Language ReasoningVision-language Models (VLMs)는 fine-grained하고 multi-step의 복잡한 시각-언어 추론 Task에서 여전히 어려움을 겪고 있다.#Review#Vision-Language Models#Multi-Hop Reasoning#Data Synthesis#Reinforcement Learning with Verifiable Rewards#Chain-of-Thought#Generalizable Reasoning#Perception-level Hops#Instance-chain Hops2026년 3월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] HiMu: Hierarchical Multimodal Frame Selection for Long Video Question AnsweringLong-form video question answering (VideoQA)은 확장된 시간적 맥락에 대한 추론을 요구하지만, 현재 <strong>Large Vision-Language Models (LVLMs)</strong>의 finite context windows는 전체 비디오를 원시 프레임 속도로 처리하는 것을 불가능하게 만든다.#Review#Video Question Answering#Frame Selection#Neuro-Symbolic Reasoning#Multimodal Understanding#Long Video2026년 3월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] FlowScene: Style-Consistent Indoor Scene Generation with Multimodal Graph Rectified Flow본 논문은 객체 단위의 정밀한 제어와 장면 전반의 스타일 일관성을 동시에 달성하기 어려웠던 기존 indoor scene 생성의 한계를 극복하기 위해, layout·shape·texture를 단일 rectified flow로 공동 생성하는 tri-branch 프레임워크 FlowScene을 제안합니다.#Review#Scene Generation#Rectified Flow#Multimodal Graph#3D Indoor Synthesis#Style Consistency#Generative Models2026년 3월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] EgoForge: Goal-Directed Egocentric World SimulatorGenerative world models는 dynamic environment를 simulate하고 reason하는 데 중요한 발전을 보였지만, egocentric vision에서는 rapid viewpoint changes, frequent hand-object interactions, 그리고 latent human intent에 의존하는 complex goal-directed behavior로 인해 어려움을 겪습니다.#Review2026년 3월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Deep Tabular Research via Continual Experience-Driven ExecutionLarge language models (LLMs)는 구조화된 데이터에 대한 reasoning에서 상당한 능력을 보여주었지만, hierarchical 및 bidirectional header , merged cell , non-canonical layout 을 포함하는 unstructured table에 대한 complex long-horizon analytical task 에서는 어려움을 겪습니다.#Review#Deep Tabular Research#LLM Agents#Tabular Reasoning#Continual Learning#Experience-Driven Execution#Multi-hop Reasoning#Unstructured Tables2026년 3월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CurveStream: Boosting Streaming Video Understanding in MLLMs via Curvature-Aware Hierarchical Visual Memory ManagementMultimodal Large Language Models (MLLMs)는 오프라인 비디오 이해에서 뛰어난 성능을 보였으나, 스트리밍 비디오 시나리오에서는 본질적인 병목 현상에 직면한다.#Review#Streaming Video Understanding#MLLMs#Memory Management#Curvature Score#Hierarchical Visual Memory#Catastrophic Forgetting2026년 3월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Cooperation and Exploitation in LLM Policy Synthesis for Sequential Social Dilemmas기존의 다중 에이전트 강화 학습(MARL)은 Sequential Social Dilemmas (SSDs) 환경에서 credit assignment 의 어려움, non-stationarity , 그리고 방대한 joint action space 문제로 인해 효과적인 정책 학습에 한계를 보입니다.#Review#LLM Policy Synthesis#Sequential Social Dilemmas (SSDs)#Feedback Engineering#Multi-agent Environments#Cooperation#Reward Hacking#Programmatic Policies2026년 3월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Beyond Single Tokens: Distilling Discrete Diffusion Models via Discrete MMDDiscrete diffusion models는 고품질 데이터를 생성할 수 있지만, 일반적으로 샘플링에 많은 반복(sampling steps) 이 필요하며 이는 높은 계산 비용 과 FLOPs 로 이어진다는 문제점이 있습니다.#Review#Discrete Diffusion Models#Distillation#Moment Matching Distillation#D-MMD#GPT-2 Gradient Moment#Few-step Generators#CIFAR-10#Open Web Text2026년 3월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] BEAVER: A Training-Free Hierarchical Prompt Compression Method via Structure-Aware Page Selection최근 LLMs의 context window가 기하급수적으로 확장되면서 long-document understanding의 잠재력이 커졌지만, 이는 심각한 inference latency와 정보 utilization 병목 현상을 야기했습니다.#Review#Prompt Compression#Long-Context LLMs#Training-Free#Hierarchical Selection#Structure-Aware#Inference Latency#Information Utilization2026년 3월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Astrolabe: Steering Forward-Process Reinforcement Learning for Distilled Autoregressive Video ModelsDistilled autoregressive (AR) video models는 efficient streaming generation을 가능하게 하지만, 종종 human visual preferences와 misalign되어 artifacts나 unnatural motion dynamics를 보입니다.#Review#Video Generation#Distilled Autoregressive Models#Reinforcement Learning (RL)#Human Preferences#Streaming Generation#Forward-Process RL#Reward Hacking#Temporal Consistency2026년 3월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AgentDS Technical Report: Benchmarking the Future of Human-AI Collaboration in Domain-Specific Data Science본 논문은 도메인 특화 Data Science 태스크에서 AI 에이전트가 인간 전문가의 성능을 어느 수준까지 대체할 수 있는지, 그리고 어떤 영역에서 인간의 전문성이 여전히 우위를 지니는지 평가하기 위한 벤치마크 AgentDS를 제안합니다.#Review#AI Agents#Human-AI Collaboration#Data Science Benchmark#Large Language Models#Domain-Specific Reasoning#Multi-Industry Evaluation2026년 3월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] A Subgoal-driven Framework for Improving Long-Horizon LLM AgentsLarge language model (LLM)-based agents는 디지털 환경에서 강력한 자율 제어기로 부상했지만, 특히 웹 내비게이션과 같이 동적인 콘텐츠와 긴 액션 시퀀스를 요구하는 복잡한 task에서 long-horizon planning 능력의 약점을 드러낸다.#Review#LLM Agents#Subgoals#Reinforcement Learning#Web Navigation#Long-Horizon Planning#Reward Shaping#Curriculum Learning2026년 3월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] VTC-Bench: Evaluating Agentic Multimodal Models via Compositional Visual Tool Chaining최근 MLLMs는 External Tools와의 통합을 통해 Agentic Problem Solvers로 발전하고 있으나, 복잡한 Visual Tasks를 위해 다양한 도구를 정확하게 실행하고 효과적으로 조합하는 데 지속적인 병목 현상(persistent bottleneck)을 겪고 있습니다.#Review#Multimodal Large Language Models#Visual Tool Chaining#Agentic Models#Benchmark#OpenCV#Compositional Reasoning#Tool-use Evaluation2026년 3월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SAMA: Factorized Semantic Anchoring and Motion Alignment for Instruction-Guided Video Editing현재 instruction-guided video editing models은 fine-grained semantic modifications와 faithful motion preservation 간의 균형을 맞추는 데 어려움을 겪고 있습니다.#Review#Instruction-Guided Video Editing#Diffusion Models#Semantic Anchoring#Motion Alignment#Factorized Pre-training#Zero-shot Learning#Temporal Consistency2026년 3월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Reasoning over mathematical objects: on-policy reward modeling and test time aggregation현재 언어 모델(LM)의 수학 및 과학 추론 능력 평가는 주로 숫자 값이나 multiple-choice 질문과 같은 단순화된 답변 형식에 의존합니다.#Review2026년 3월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Prompt-Free Universal Region Proposal Network기존의 Region Proposal Network (RPN) 및 Open-Vocabulary Object Detection (OVD) 방법들은 잠재적 객체를 식별하기 위해 exemplar images, predefined categories, 또는 textual descriptions과 같은 외부 프롬프트에 의존하는 경향이 있습니다.#Review#Prompt-Free#Region Proposal Network#Universal Object Detection#Cross-Domain Generalization#Learnable Embedding#Self-Prompting#Centerness-Guided2026년 3월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ProRL Agent: Rollout-as-a-Service for RL Training of Multi-Turn LLM AgentsMulti-turn LLM Agents는 복잡하고 인터랙티브한 작업을 해결하는 데 점차 중요해지고 있으며, Reinforcement Learning (RL)은 long-horizon behavior를 개선하는 데 핵심적인 역할을 합니다.#Review#Multi-turn LLM Agents#Reinforcement Learning#Rollout-as-a-Service#Training-Rollout Decoupling#Sandbox Environments#HPC#Token-in/Token-out#Scalability2026년 3월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] OSM-based Domain Adaptation for Remote Sensing VLMs원격 감지(Remote Sensing) 분야의 Vision-Language Models (VLMs)는 위성 및 항공 이미지의 풍부함에도 불구하고, 고품질의 도메인 특화 이미지-텍스트 주석(annotation)이 희소하고 생성 비용이 높다 는 문제에 직면해 있습니다.#Review2026년 3월 19일댓글 수 로딩 중