[논문리뷰] FASA: Frequency-aware Sparse Attention대규모 언어 모델(LLMs)이 긴 입력 시퀀스를 처리할 때 발생하는 KV 캐시의 막대한 메모리 사용량과 연산 병목 현상 을 해결하는 것이 목표입니다.#Review#Sparse Attention#KV Cache Optimization#Rotary Positional Embedding (RoPE)#Frequency Chunks (FCs)#LLMs#Long-Context#Training-Free2026년 2월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] EgoActor: Grounding Task Planning into Spatial-aware Egocentric Actions for Humanoid Robots via Visual-Language Models본 논문은 인간형 로봇의 실제 환경 배포 시 발생하는 고유한 불안정성, 부분적 정보 기반의 지각/이동/조작 통합의 어려움, 그리고 동적 환경에서의 견고한 하위 태스크 전환 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Humanoid Robots#Vision-Language Models#Task Planning#Egocentric Control#Mobile Manipulation#Active Perception#Human-Robot Interaction#Real-World Deployment2026년 2월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ERNIE 5.0 Technical ReportERNIE 5.0은 텍스트, 이미지, 비디오, 오디오에 걸쳐 통합된 멀티모달 이해 및 생성 을 위한 본질적으로 자기회귀(autoregressive) 기반 파운데이션 모델 을 개발하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multimodal Foundation Model#Autoregressive#Mixture-of-Experts#Elastic Training#Reinforcement Learning#Unified Architecture#Sparse MoE#Efficient Deployment2026년 2월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] BatCoder: Self-Supervised Bidirectional Code-Documentation Learning via Back-Translation본 논문의 핵심 목표는 고품질 코드-문서 쌍의 부족이라는 문제를 해결하는 것입니다.#Review#Self-Supervised Learning#Code Generation#Documentation Generation#Back-Translation#Reinforcement Learning#Large Language Models (LLMs)#Code-Documentation Alignment#Low-Resource Languages2026년 2월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AutoFigure: Generating and Refining Publication-Ready Scientific Illustrations과학 논문의 복잡한 내용을 효과적으로 시각화하는 고품질 삽화의 수동 생성 병목 현상을 해결하고자 합니다. 특히, 긴 과학 텍스트(long-form scientific texts)로부터 출판 준비 수준의 과학 삽화를 자동으로 생성 및 개선 하는 것을 목표로 합니다.#Review#Scientific Illustration Generation#Long-form Text-to-Image#Agentic Framework#Reasoned Rendering#Layout Planning#Text Refinement#FigureBench#VLM-as-a-judge2026년 2월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Agent-Omit: Training Efficient LLM Agents for Adaptive Thought and Observation Omission via Agentic Reinforcement Learning이 논문은 LLM 에이전트가 복잡한 실제 작업을 수행할 때 발생하는 과도한 사고(thought) 및 관찰(observation) 컨텍스트 축적 문제 를 해결하고 효율성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.#Review#LLM Agents#Agent Efficiency#Context Management#Thought Omission#Observation Omission#Reinforcement Learning#Adaptive Policy2026년 2월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] A-RAG: Scaling Agentic Retrieval-Augmented Generation via Hierarchical Retrieval Interfaces기존 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템이 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 및 도구 사용 능력을 충분히 활용하지 못하고, 정적인 검색 알고리즘이나 사전 정의된 워크플로우에 의존하는 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Agentic RAG#Hierarchical Retrieval#LLM Tool Use#Multi-hop QA#Context Efficiency#Dynamic Strategy#Retrieval-Augmented Generation2026년 2월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] daVinci-Agency: Unlocking Long-Horizon Agency Data-Efficiently본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)이 단기 작업에서 뛰어난 성능을 보임에도 불구하고, 실제와 같은 복잡한 장기 에이전트 워크플로우로 확장하는 데 필요한 고품질 훈련 데이터 부족 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Long-Horizon Agency#Data Synthesis#Pull Request Chains#Software Evolution#LLM Training#Agentic AI#Self-Distillation#Code Generation2026년 2월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] WideSeek: Advancing Wide Research via Multi-Agent Scaling본 논문은 기존의 심층 연구(Deep Research) 패러다임이 아닌, 복잡한 제약 조건 하에서 포괄적인 정보를 병렬적으로 검색하고 종합하는 광범위 연구(Wide Research) 패러다임의 발전을 목표로 합니다. 특히, 이러한 광범위 검색을 위한 전용 벤치마크 및 최적화 방법론의 부족이라는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Wide Research#Multi-Agent Systems#Reinforcement Learning#Information Seeking#Benchmarking#LLM Agents#Knowledge Graphs2026년 2월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Unified Personalized Reward Model for Vision Generation본 논문은 기존 멀티모달 보상 모델(RMs)이 'one-size-fits-all' 평가 패러다임을 따르며, 사용자들의 주관적이고 문맥에 따른 시각적 선호도와 일치하지 않는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Reward Model#Vision Generation#Personalized Learning#Context-Adaptive Reasoning#Direct Preference Optimization (DPO)#Reinforcement Learning (RL)#Multimodal Learning#Group Relative Policy Optimization (GRPO)2026년 2월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Token Sparse Attention: Efficient Long-Context Inference with Interleaved Token Selection대규모 언어 모델(LLMs)에서 O(L²) 의 복잡성을 가지는 어텐션 메커니즘이 긴 컨텍스트 추론의 병목이 되는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Sparse Attention#Long-Context Inference#LLMs#Token Selection#Efficiency#Transformer#Dynamic Sparsity2026년 2월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SimpleGPT: Improving GPT via A Simple Normalization Strategy본 논문은 Transformer 모델의 최적화 안정성 문제를 해결하고자 합니다. 기존 정규화 기법들이 경험적으로 도입되었던 한계를 넘어, 2차 최적화 기하학 과 활성화 스케일 의 관점에서 아키텍처 설계와 최대 허용 학습률 간의 직접적인 연결을 이론적으로 규명하는 것을 목표로 합니다.#Review#Transformer Optimization#Normalization Strategy#Hessian Spectral Norm#Learning Rate Stability#Large Language Models#SimpleNorm#Second-Order Optimization2026년 2월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SWE-World: Building Software Engineering Agents in Docker-Free Environments소프트웨어 엔지니어링(SWE) 에이전트의 훈련 및 평가가 의존하는 Docker 기반 물리적 실행 환경 의 높은 자원 소모와 확장성 한계를 해결하는 것이 목표입니다.#Review#Software Engineering Agents#LLM#Docker-Free#Execution Simulation#Reinforcement Learning#Supervised Fine-tuning#World Model2026년 2월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SWE-Master: Unleashing the Potential of Software Engineering Agents via Post-Training이 논문은 기존 LLM 기반 소프트웨어 엔지니어링 에이전트의 불투명성과 재현성 부족, 그리고 복잡한 장기 SWE 태스크 해결 능력의 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Software Engineering Agents#Post-Training#Supervised Fine-Tuning#Reinforcement Learning#Language Server Protocol#SWE-bench#Code Navigation#LLM2026년 2월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Research on World Models Is Not Merely Injecting World Knowledge into Specific Tasks현재 단편적인 방식으로 세계 지식을 주입하는 AI 연구의 한계를 극복하고, 통합적이고 총체적인 세계 이해 를 가능하게 하는 세계 모델(World Models) 을 위한 통합 설계 프레임워크 를 제안하는 것이 목표입니다.#Review#World Models#Unified Framework#Multimodal AI#Embodied AI#Physical Understanding#Long-term Consistency#AI Agents#Generative Models2026년 2월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Parallel-Probe: Towards Efficient Parallel Thinking via 2D Probing대규모 언어 모델(LLM)의 병렬 추론 시 발생하는 상당한 계산 비용 문제를 해결하고, 기존의 로컬 신호 기반 효율성 증대 방법론의 한계를 극복하고자 합니다. 병렬 브랜치 간의 전역적인 동역학을 활용하여 효율적이고 하드웨어 친화적인 병렬적 사고를 위한 경량화된 글로벌 신호를 도입하는 것이 주된 목표입니다.#Review#LLM Reasoning#Parallel Thinking#Efficiency Optimization#2D Probing#Consensus-based Early Stopping#Deviation-based Branch Pruning#Test-Time Scaling2026년 2월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] No Global Plan in Chain-of-Thought: Uncover the Latent Planning Horizon of LLMs본 연구는 Large Language Models (LLMs)의 Chain-of-Thought (CoT) 추론 과정에서 내재된 계획 능력(latent planning horizon) 을 규명하는 것을 목표로 합니다.#Review#Chain-of-Thought#LLM Planning#Probing Methods#Uncertainty Estimation#Reasoning Dynamics#Model Interpretability2026년 2월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MARS: Modular Agent with Reflective Search for Automated AI Research본 논문은 높은 평가 비용, 불투명한 성능 귀속, 복잡한 아키텍처 등으로 인해 기존 LLM 기반 에이전트가 어려움을 겪는 자동화된 AI 연구의 한계를 해결하는 것을 목표로 합니다. 특히, 컴퓨테이션 비용을 고려하고 모듈식 코드 생성을 통해 자율적인 AI 과학 발견을 최적화하는 프레임워크를 제시합니다.#Review#Autonomous AI#Agent Framework#Machine Learning Engineering#Monte Carlo Tree Search#Reflective Learning#Modular Programming#Code Generation#Resource Management2026년 2월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Less Noise, More Voice: Reinforcement Learning for Reasoning via Instruction Purification대규모 언어 모델(LLM) 추론을 위한 RLVR (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards) 의 비효율적인 탐색 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Reinforcement Learning#LLM Reasoning#Instruction Purification#Interference Tokens#Sample Efficiency#Policy Optimization#Verifiable Rewards2026년 2월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Learning Query-Specific Rubrics from Human Preferences for DeepResearch Report Generation본 논문은 DeepResearch가 생성하는 보고서의 훈련 및 평가에 필요한 검증 가능한 보상 신호 부재 라는 핵심 과제를 해결하고자 합니다.#Review#DeepResearch#Rubric Generation#Human Preferences#Reinforcement Learning#Multi-agent Systems#LLM Evaluation#Reward Modeling2026년 2월 3일댓글 수 로딩 중