[논문리뷰] DSDR: Dual-Scale Diversity Regularization for Exploration in LLM ReasoningLLM 추론을 위한 RLVR 훈련에서 발생하는 제한적인 탐색(limited exploration) 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 기존 방법론들이 불충분한 로컬 무작위성이나 단일 스케일 다양성 조절에 그쳐 정책이 소수의 추론 패턴으로 수렴하고 깊은 탐색이 조기에 중단되는 문제를 극복하고자 합니다.#Review#Large Language Models (LLM)#Reinforcement Learning with Verifiers (RLVR)#Exploration#Diversity Regularization#Dual-Scale#Reasoning#Policy Optimization2026년 2월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AssetFormer: Modular 3D Assets Generation with Autoregressive Transformer본 논문은 텍스트 설명을 기반으로 고품질의 다양하고 모듈러한 3D 애셋을 생성하는 것을 목표로 합니다. 특히, 게임 산업과 사용자 생성 콘텐츠(UGC) 환경에서 기존 3D 표현 방식의 한계(높은 품질 요구사항, 큰 파일 크기, 제한된 접근성)를 극복하고자 합니다.#Review#3D Asset Generation#Modular Design#Autoregressive Transformer#User-Generated Content (UGC)#Text-to-3D#Tokenization#SlowFast Decoding2026년 2월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Agents of Chaos이 논문은 영구 메모리, 이메일, Discord 접근 권한, 파일 시스템, 쉘 실행 능력을 갖춘 라이브 환경에 배포된 자율형 언어 모델 기반 에이전트 에 대한 탐색적 레드팀 연구를 보고합니다.#Review#AI Agents#Red-teaming#Agentic Systems#Multi-Agent Communication#Security Vulnerabilities#Prompt Injection#Social Engineering#Resource Management2026년 2월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AAVGen: Precision Engineering of Adeno-associated Viral Capsids for Renal Selective Targeting유전자 치료 벡터로 사용되는 아데노-관련 바이러스(AAV)는 조직 특이성, 면역 회피, 생산 효율성에서 한계를 가지며, 특히 신장 표적화는 난제로 남아있습니다.#Review#Generative AI#Protein Language Model#Reinforcement Learning#AAV Capsid Engineering#Multi-objective Optimization#Renal Targeting#AlphaFold3#ESM-22026년 2월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] A Very Big Video Reasoning Suite본 논문은 비디오 모델의 시각적 품질 향상에 비해 미개척된 추론 능력 을 체계적으로 연구하기 위한 기반을 마련하는 것을 목표로 합니다. 특히, 대규모의 다양하고 검증 가능한 비디오 추론 학습 데이터의 부족과 신뢰할 수 있는 평가 프레임워크의 부재 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Video Reasoning#Large-scale Dataset#Benchmark#Cognitive Architecture#Scaling Studies#Video Generation#Generalization#Rule-based Evaluation2026년 2월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] VESPO: Variational Sequence-Level Soft Policy Optimization for Stable Off-Policy LLM TrainingLLM(Large Language Models)을 위한 오프-정책(off-policy) 강화 학습 훈련 시 발생하는 불안정성 문제, 즉 정책 노후화(policy staleness), 비동기 훈련, 훈련-추론 불일치로 인한 높은 중요도 샘플링(IS) 분산을 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Off-Policy RL#LLM Training#Importance Sampling#Variance Reduction#Variational Optimization#Policy Gradient#Sequence-Level Optimization#Reinforcement Learning2026년 2월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Selective Training for Large Vision Language Models via Visual Information Gain대규모 시각-언어 모델(LVLMs)이 시각적 증거 없이 텍스트 편향에 의존하여 응답하는 언어 편향(language bias) 및 시각적 무지(visual ignorance) 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Vision-Language Models#Visual Grounding#Language Bias Mitigation#Selective Training#Perplexity Metric#Data Efficiency#Multimodal AI2026년 2월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SARAH: Spatially Aware Real-time Agentic Humans본 논문은 VR, 텔레프레젠스, 디지털 휴먼 애플리케이션에서 사용자의 움직임과 대화에 동적으로 반응하며, 자연스러운 시선을 유지하는 공간 인식(spatially aware) 에이전트의 실시간 전신 3D 동작 생성 을 목표로 합니다.#Review#Embodied Agents#Real-time#Conversational AI#Motion Generation#Spatially Aware#VR#Causal Models#Flow Matching#Gaze Control2026년 2월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Learning Smooth Time-Varying Linear Policies with an Action Jacobian Penalty본 논문은 강화 학습(DRL)을 통해 학습된 제어 정책이 생성하는 비현실적인 고주파수 제어 신호 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Reinforcement Learning#Motion Control#Robotics#Character Animation#Linear Policies#Action Jacobian Penalty#Policy Regularization#Sim-to-Real2026년 2월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Generated Reality: Human-centric World Simulation using Interactive Video Generation with Hand and Camera Control본 논문은 기존 비디오 월드 모델이 가진 제한적인 제어 신호(텍스트 또는 키보드) 의 한계를 극복하고, 사용자의 머리 및 손 움직임 추적 데이터 를 활용하여 사람 중심의 인터랙티브 가상 환경 을 생성하는 것을 목표로 합니다.#Review#Video Generation#Extended Reality (XR)#Diffusion Models#Human-Computer Interaction#Hand Pose Estimation#Camera Control#World Simulation#Interactive AI2026년 2월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] EgoPush: Learning End-to-End Egocentric Multi-Object Rearrangement for Mobile Robots본 논문은 모바일 로봇이 오직 자기 중심적(egocentric) 시각 관측 만을 사용하여 복잡한 환경에서 여러 객체를 장기적으로 재배열 하는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Egocentric Perception#Multi-Object Rearrangement#Mobile Robotics#Reinforcement Learning#Teacher-Student Distillation#Non-Prehensile Manipulation#Sim-to-Real Transfer#Object-Centric Representation2026년 2월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Does Your Reasoning Model Implicitly Know When to Stop Thinking?본 논문은 대규모 추론 모델(LRMs)이 긴 Chain of Thought (CoT) 를 통해 복잡한 추론 작업을 수행할 때 발생하는 상당한 중복과 비효율성 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Large Reasoning Models#Chain of Thought#Efficient Inference#Self-Aware Sampling#Reinforcement Learning#Reasoning Termination#Mathematical Benchmarks2026년 2월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DeepVision-103K: A Visually Diverse, Broad-Coverage, and Verifiable Mathematical Dataset for Multimodal Reasoning기존 멀티모달 RLVR(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards) 학습 데이터셋의 제한적인 다양성, 커버리지, 일반화 능력을 극복하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multimodal Reasoning#Mathematical Dataset#RLVR#Data Curation#Visual Diversity#K12 Mathematics#Large Multimodal Models2026년 2월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] World Models for Policy Refinement in StarCraft II본 논문은 StarCraft II (SC2) 와 같이 복잡하고 부분 관측 가능한(partially observable) 실시간 전략(RTS) 게임 환경에서 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트 의 정책 결정 능력을 개선하는 것을 목표로 합니다.#Review#StarCraft II#World Model#Policy Refinement#Large Language Models#Reinforcement Learning#Partial Observability#Structured Text Representation#Game AI2026년 2월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] 'What Are You Doing?': Effects of Intermediate Feedback from Agentic LLM In-Car Assistants During Multi-Step Processing본 논문은 LLM 기반 에이전트 어시스턴트 가 다단계 작업을 수행할 때 진행 상황과 추론을 어떻게 효과적으로 전달해야 하는지에 대한 문제를 다룹니다.#Review#Agentic LLM#In-Car Assistants#Human-AI Interaction#Feedback Mechanisms#User Experience#Multi-Step Tasks#Automotive AI#Speech Interfaces2026년 2월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Unified Latents (UL): How to train your latents확산 모델을 위한 레이턴트 표현 학습에 있어 정보 내용과 재구성 품질 간의 근본적인 트레이드오프 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Diffusion Models#Latent Representation Learning#VAE#Image Generation#Video Generation#Bitrate Control#Training Efficiency#Diffusion Prior#Diffusion Decoder2026년 2월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] TactAlign: Human-to-Robot Policy Transfer via Tactile Alignment웨어러블 장치(예: 촉각 장갑)를 통해 수집된 풍부한 인간 촉각 신호를 로봇으로 효과적으로 전이하는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 특히, 센서 모달리티와 신체적 구현의 차이에도 불구하고 인간의 촉각 데이터를 로봇의 촉각 공간에 정렬 하여 다양한 로봇 핸드에 대한 정책 학습의 확장성과 일반성을 향상시키고자 합니다.#Review#Human-to-Robot Transfer#Tactile Sensing#Cross-Embodiment#Policy Learning#Rectified Flow#Unpaired Data#Dexterous Manipulation#Latent Space Alignment2026년 2월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] StereoAdapter-2: Globally Structure-Consistent Underwater Stereo Depth Estimation수중 스테레오 깊이 추정에서 발생하는 도메인 시프트(domain shift) 문제를 해결하고, 특히 대규모 깊이 차이(large-disparity) 및 텍스처 없는(textureless) 영역에서의 기존 GRU 기반 반복 정제 방식의 효율성 및 정확도 한계 를 극복하는 것을 목표로 합니다.#Review#Underwater Depth Estimation#Stereo Matching#State Space Model#Mamba Architecture#ConvSS2D#Data Synthesis#LoRA#Zero-shot Learning#Robotics2026년 2월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SpargeAttention2: Trainable Sparse Attention via Hybrid Top-k+Top-p Masking and Distillation Fine-Tuning이 논문은 비디오 확산 모델에서 높은 희소성(sparsity)에서도 생성 품질 저하 없이 효율적인 학습 가능한(trainable) 스파스 어텐션 을 구현하는 것을 목표로 합니다.#Review#Sparse Attention#Diffusion Models#Video Generation#Hybrid Masking#Distillation Fine-Tuning#Model Acceleration#Top-k#Top-p2026년 2월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] References Improve LLM Alignment in Non-Verifiable Domains이 논문은 검증 불가능한 도메인(예: LLM 정렬 튜닝)에서 강화 학습(RL) 의 적용 한계를 극복하기 위해 레퍼런스(참조 출력)를 활용한 LLM-as-a-Judge 평가자가 '소프트 검증기' 역할을 할 수 있는지 탐구합니다.#Review#LLM Alignment#Reference-Guided Evaluation#Self-Improvement#Non-Verifiable Domains#Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)#Direct Preference Optimization (DPO)2026년 2월 19일댓글 수 로딩 중