[논문리뷰] Jailbreaking in the Haystack본 연구는 장문(long-context) 언어 모델(LMs)의 확장된 컨텍스트 창이 가지는 안전성 함의를 분석하고, 심지어 양성(benign) 컨텍스트 내에서도 안전 기능이 어떻게 저하되는지 탐구하는 것을 목표로 합니다.#Review#Jailbreaking#LLM Safety#Long-Context Models#Positional Bias#Attack Success Rate (ASR)#Prompt Engineering#Compute Efficiency#AI Agents2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] HAFixAgent: History-Aware Automated Program Repair Agent본 연구는 기존 LLM 기반 프로그램 자동 수정(APR) 시스템이 로컬 코드 스냅샷에만 의존하여 복잡한 다중-hunk 버그 수정 시 저장소 이력 정보 를 간과하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Automated Program Repair#AI Agent#Large Language Models#Repository Mining#Historical Context#Bug Fixing#Defects4J2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Dense Motion Captioning본 논문은 3D 휴먼 모션 시퀀스 내에서 의미 있는 액션을 시간적으로 정확히 감지하고, 해당 액션에 대한 상세한 캡션을 생성하는 새로운 태스크인 Dense Motion Captioning (DMC) 을 제안합니다.#Review#3D Human Motion#Dense Captioning#Large Language Models#Motion Understanding#Temporal Localization#Human-Language Datasets#Motion Generation2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DeepEyesV2: Toward Agentic Multimodal Model본 논문은 텍스트와 이미지를 단순히 이해하는 것을 넘어, 코드 실행 환경 및 웹 검색 과 같은 외부 도구를 능동적으로 호출하고 이러한 도구 작업을 추론 과정에 원활하게 통합할 수 있는 Agentic 멀티모달 모델 을 구축하는 것을 목표로 합니다.#Review#Agentic AI#Multimodal Models#Tool Use#Reinforcement Learning#Supervised Fine-tuning#Multimodal Reasoning#Web Search#Code Execution2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CritiCal: Can Critique Help LLM Uncertainty or Confidence Calibration?본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)의 자연어 기반 신뢰도 표현(verbalized confidence) 의 정확한 보정(calibration)을 개선하는 것을 목표로 합니다.#Review#LLM Calibration#Confidence Calibration#Uncertainty Estimation#Critique Learning#Supervised Fine-Tuning#Natural Language Processing#Self-Critique2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] V-Thinker: Interactive Thinking with Images본 논문은 대규모 멀티모달 모델(LMM)이 긴 추론 과정에서 시각적 정보로부터 벗어나 환각을 일으키는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Large Multimodal Models#Interactive Reasoning#Vision-Centric Thinking#Reinforcement Learning#Data Synthesis#Visual Tools#Curriculum Learning#Multimodal AI2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Thinking with Video: Video Generation as a Promising Multimodal Reasoning Paradigm기존의 'Thinking with Text' 및 'Thinking with Images' 패러다임이 가진 정적 이미지의 한계와 모달리티 분리 문제를 극복하고자 합니다.#Review#Video Generation#Multimodal Reasoning#Temporal Understanding#Spatial Reasoning#Foundation Models#AI Benchmarking#In-Context Learning#Self-Consistency2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] The Strong Lottery Ticket Hypothesis for Multi-Head Attention Mechanisms이 논문은 기존 연구에서 다루지 않았던 트랜스포머 아키텍처 의 핵심 구성 요소인 Multi-Head Attention (MHA) 메커니즘 에 대한 Strong Lottery Ticket Hypothesis (SLTH) 를 이론적으로 확립하는 것을 목표로 합니다.#Review#Strong Lottery Ticket Hypothesis#Multi-Head Attention#Transformers#Neural Network Pruning#Overparameterization#Weight Initialization#Model Compression2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Scaling Agent Learning via Experience Synthesis대규모 언어 모델(LLM) 에이전트의 강화 학습(RL) 훈련이 직면한 높은 비용, 제한된 태스크 다양성, 불안정한 보상 신호, 복잡한 인프라와 같은 문제들을 해결하는 것을 목표로 합니다. 현실 환경 상호작용의 필요성을 줄이면서도 효과적이고 확장 가능한 RL 훈련을 가능하게 하는 통합 프레임워크를 제안합니다.#Review#Reinforcement Learning#LLM Agents#Experience Synthesis#World Models#Curriculum Learning#Sim-to-Real Transfer#Web Agents2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SIMS-V: Simulated Instruction-Tuning for Spatial Video Understanding멀티모달 대규모 언어 모델(MLLM)이 비디오에서 시공간 추론을 수행하는 데 어려움을 겪는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Spatial Reasoning#Video Understanding#Simulated Data#Instruction Tuning#Multimodal LLMs#Sim-to-Real Transfer#AI2-THOR2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SAIL-RL: Guiding MLLMs in When and How to Think via Dual-Reward RL TuningMLLM(Multimodal Large Language Models)의 추론 능력 향상을 목표로 합니다.#Review#Multimodal Large Language Models#Reinforcement Learning#Post-training#Reasoning#Dual-Reward System#Thinking Reward#Judging Reward#Hallucination Reduction2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RDMA Point-to-Point Communication for LLM SystemsLLM 시스템에서 필요한 유연한 지점 간 통신(point-to-point communication) 을 제공하고, 기존 RDMA 구현이 특정 NIC(Network Interface Controller) 에 종속되어 발생하는 벤더 종속성(vendor lock-in) 및 하드웨어 이식성(portability) 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#RDMA#LLM#Point-to-Point Communication#Disaggregated Inference#MoE Routing#KvCache#AWS EFA#NVIDIA ConnectX2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] NVIDIA Nemotron Nano V2 VLNemotron Nano V2 VL은 강력한 실세계 문서 이해 , 긴 비디오 이해 , 그리고 추론 태스크 를 위해 설계된 최신 비전-언어 모델입니다.#Review#Vision-Language Model#Hybrid Architecture#Mamba-Transformer#Long-Context Understanding#Quantization#Efficient Inference#Document AI#Video AI2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Learning Vision-Driven Reactive Soccer Skills for Humanoid Robots본 연구는 기존 로봇 제어 시스템의 모듈 분리(decoupled modules)로 인한 지연된 반응과 비일관적인 행동 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Humanoid Robot#Reinforcement Learning#RoboCup#Soccer Skills#Vision-Driven Control#Adversarial Motion Priors#Sim-to-Real#Perception-Action Coordination2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] How to Evaluate Speech Translation with Source-Aware Neural MT Metrics자동 음성-텍스트 번역(ST) 시스템 평가에서 텍스트 소스 가 없는 한계로 인해 소스 인식 신경 기계 번역(MT) 지표 를 적용하기 어렵습니다.#Review#Speech Translation#Neural MT Metrics#Source-Aware Evaluation#Automatic Speech Recognition (ASR)#Back-Translation (BT)#Cross-lingual Re-segmentation#COMET#MetricX2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] GUI-360: A Comprehensive Dataset and Benchmark for Computer-Using Agents본 논문은 데스크톱 컴퓨터 사용 에이전트(CUAs) 연구의 세 가지 주요 격차(실세계 CUA 태스크 부족, 자동화된 데이터 수집 및 주석 파이프라인 부재, 통합 벤치마크 부족)를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Computer-Using Agents#GUI Grounding#Screen Parsing#Action Prediction#Desktop Automation#Dataset#Benchmark#Multimodal Learning#LLM-augmented Data2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] EVTAR: End-to-End Try on with Additional Unpaired Visual Reference본 연구는 기존 가상 착용(virtual try-on) 모델들이 agnostic person images , human pose , densepose 등 복잡한 입력에 의존하고 레퍼런스 이미지 지원이 부족하여 현실성이 떨어지는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Virtual Try-on#Diffusion Models#End-to-End Learning#Reference Images#Unpaired Data#Flow Matching#Transformer Architecture#Generative AI2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Contamination Detection for VLMs using Multi-Modal Semantic Perturbation본 연구는 Vision-Language Models(VLMs)에서 데이터 오염(test-set leakage) 으로 인한 성능 과대평가 문제를 해결하기 위한 신뢰성, 실용성, 일관성 있는 탐지 방법론 을 개발하는 것을 목표로 합니다.#Review#VLM Contamination#Test-set Leakage#Multi-modal Perturbation#Generative Models#Generalization#Model Memorization#VLMs2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Cambrian-S: Towards Spatial Supersensing in Video본 논문은 현재 멀티모달 대규모 언어 모델(MLLM)이 비디오를 단편적인 프레임으로 처리하고 공간 구조를 제대로 이해하지 못하며, 언어적 기억에 과도하게 의존하는 한계를 지적합니다.#Review#Spatial Supersensing#Video Understanding#Multimodal LLMs#Predictive Sensing#Memory Management#Event Segmentation#VSI-SUPER#Instruction Tuning2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Benchmark Designers Should 'Train on the Test Set' to Expose Exploitable Non-Visual Shortcuts이 논문은 Multimodal Large Language Model (MLLM)이 시각적 이해 없이 비시각적 단축키(편향, 언어적 선험지식, 피상적인 패턴)를 악용하여 멀티모달 벤치마크에서 높은 점수를 얻는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Multimodal LLMs#Benchmark Design#Non-Visual Shortcuts#Test-Set Stress-Test#Bias Mitigation#Model Evaluation#Benchmark Robustness2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중