[논문리뷰] RoboArchitect: Automating the Design of Robotic Agents with Persistent Memory본 논문은 로봇 정책을 새로운 작업이나 환경에 적응시키기 위해 필요한 고비용의 finetuning 과정을 대체하기 위해 RoboArchitect를 제안합니다 . 기존의 로봇 에이전트 시스템은 숙련된 엔지니어가 수작업으로 harness를 설계하는 trial-and-error 방식에 의존하고 있어 확장성과 효율성이 낮습니다.#Review#Robotic Agents#Frozen Policy#Agent Harness#Persistent Memory#Automated Optimization#Code-as-Policy#VLA2026년 11월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ReLift: Dense 3D Tracking as Lifted Trajectory Repair본 논문은 monocular video로부터 dense 3D 궤적을 복원할 때 발생하는 비효율성과 4D supervision의 부족 문제를 해결하기 위해 ReLift를 제안합니다.#Review#Dense 3D Tracking#Trajectory Repair#Monocular Video#Feed-forward#Geometric Supervision#Trajectory Completion#Trajectory Lifting2026년 11월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] REA: A Routed Embodied Agent Runtime for Asynchronous Brain-Cerebellum Control본 논문은 deliberative한 System 2의 고비용·저속성 문제와 System 0 정책들의 일반화 능력 부족이라는 이중 난제를 해결하기 위해 REA를 제안한다.#Review#Embodied AI#Foundation Models#Robot Runtime#System 2#System 0#Policy Routing#Asynchronous Control2026년 11월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] R^2Orch: Recursive Self-Improvement for Agent Orchestration via Self-Play within a Skill-Internalization Loop본 논문은 기존의 Agent Orchestration 학습이 겪고 있는 고질적인 문제인 정적인 커리큘럼 의존성과 평가 신뢰성 부족을 해결하기 위해 R^2Orch를 제안한다.#Review#Agent Orchestration#Recursive Self-Play#Skill Internalization#Skill Withdrawal#Recursive Learnability#Reinforcement Learning2026년 11월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Probing Spatial State Representations in Visual Foundation Models본 논문은 Visual Foundation Models가 단순히 이미지를 인식하는 것을 넘어, 자아 운동(ego-motion)에 따라 변화하는 주변 세계를 지속적으로 추적하고 이를 행동에 반영하는 Spatial State Representation을 내재하고 있는지 탐구한다.#Review#Visual Foundation Models#Spatial State Representations#Probing#Object Persistence#Actionability2026년 11월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] On the Origin and Evolution of Training-Inference Mismatch in LLM Reinforcement Learning본 논문은 LLM Reinforcement Learning 환경에서 발생하는 Training-Inference Mismatch의 기원을 규명하고, 이를 효과적으로 보정하는 알고리즘을 제안한다.#Review#LLM#Reinforcement Learning#Training-Inference Mismatch#Policy Lag#Numerical Discrepancy#Discrepancy-Lag Correction (DLC)2026년 11월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] OSWAM: An Effective World Action Model with One-Step Action Generation본 논문은 기존 Direct-policy WAM이 실시간 제어가 필요한 자율주행 및 로봇 제어에서 겪는 추론 지연(Latency) 문제를 해결하고자 합니다.#Review#World Action Model#Autonomous Driving#Embodied Control#One-step Generation#Diffusion Transformer#Privileged-information Distillation2026년 11월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] No Channels Left Behind: Understanding Diffusion Acceleration through Residual Gates본 논문은 기존의 Diffusion Transformer 학습 가속화 기법들이 왜 성능 향상을 이끄는지에 대한 근본적인 메커니즘을 탐구합니다.#Review#Diffusion Transformers#AdaLN-Zero#Residual Gates#Training Acceleration#Normalized Participation Ratio (nPR)#Radial Objective2026년 11월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MemSteer: Turning User Histories into Supervision for Agent Memory Optimization본 논문은 사용자별로 상이한 기록과 맥락을 다루는 에이전트 시스템에서, Manual Annotation 없이도 메모리 디자인을 최적화할 수 있는 새로운 접근 방식을 제안합니다. 기존 연구들은 하위 태스크의 성공 여부나 노동 집약적인 수동 레이블링에 의존하여 새로운 사용자 기록에 대한 메모리 최적화가 어려웠습니다.#Review#Agent Memory#Memory-Design Optimization#Synthetic Supervision#QA Generation#Evidence-Grounded Planning2026년 11월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Learning Quality-Controllable Robot Policies with Iterative Hindsight Relabeling본 논문은 기존의 Behavior Cloning (BC) 기반 로봇 정책이 성공/실패라는 이분법적 신호에만 의존하여, 실제 배치(deployment) 환경에서 요구되는 실행 품질(예: 속도, 안정성)을 제어하지 못하는 한계를 해결하고자 합니다 .#Review#Robot Policy#Quality-Controllable Policy#Iterative Hindsight Relabeling#Behavior Cloning#Flow Matching#Task Execution2026년 11월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Latent Reasoning in Continuous Space for Unified Multimodal Models본 논문은 기존 UMM들이 언어 기반 Chain-of-Thought(CoT) 추론을 효과적으로 활용하지 못하며, 이로 인해 LLM에서 관찰되는 Test-time Scaling 현상이 나타나지 않는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Unified Multimodal Models#Latent Reasoning#Continuous Space#Reinforcement Learning#Test-time Scaling#Text-to-Image Generation2026년 11월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] HiFOR: Hierarchical Foresight with Action-Guided World Grounding for Vision-Language-Action Model본 논문은 기존 VLA 모델들이 미래 정보를 효과적으로 활용하지 못하는 한계점을 해결하기 위해 HiFOR를 제안한다. 기존 연구들은 단기적인 상태 변화나 장기적인 과제 목표만을 개별적으로 다루어, 시간적 지평에 걸친 계층적 조정이 부족하다는 문제점이 있다 .#Review#Vision-Language-Action Model#Hierarchical Foresight Prediction#Action-Guided Retrieval#Robotic Manipulation#World Modeling#Latent World Representation2026년 11월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] HALO: Human-Grounded Granular Evaluation of Proactive Agents본 논문은 Proactive Agent의 평가가 자동화된 점수나 이진 결과(Binary verdict)에 의존하여, 실제 인간 관점에서의 타당성과 구체적인 실패 원인 진단이 부족하다는 문제점을 해결하고자 한다.#Review#Proactive Agents#Human-Grounded Evaluation#HALO-Arena#HALO-8K#Intervention#Restraint#Evidence Acquisition#Granularity2026년 11월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] GLOW-FM: Efficient Generative Low-Light Image Enhancement with One-Step Latent Flow Matching본 논문은 기존 Generative LLIE 모델들이 탁월한 화질을 제공함에도 불구하고, 과도한 반복 샘플링으로 인해 실시간 적용이 어렵다는 문제를 해결하고자 합니다. 기존의 확산 기반 모델들은 고품질의 이미지 사전(Prior)을 활용하지만, 다수의 NFE를 요구하여 연산 비용이 매우 높습니다.#Review#Low-Light Image Enhancement#Generative Models#Flow Matching#Terminal Velocity Matching#Latent Representation#Efficient Inference2026년 11월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] GEPA-Curator: Curated Learning for Self Improving Agents본 논문은 Reflective prompt optimization 과정에서 발생하는 노이즈가 오히려 에이전트 학습에 부정적인 영향을 미칠 수 있다는 점을 지적합니다. 기존 연구들은 에이전트가 환경에서 실패했을 때, 이를 무조건적으로 프롬프트의 결함으로 간주하여 학습 신호를 생성합니다.#Review#LLM Agents#Prompt Optimization#Curriculum Learning#Recursive Self-Improvement#Task Curation#Prior Success Retrieval2026년 11월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] FrameForge: Harnessing Priors of Video Foundation Models for Unified Image Generation본 논문은 다양한 조건(텍스트, 참조 이미지, 구조적 맵 등)을 활용한 unified conditional image generation의 불균일한 관계를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Unified Image Generation#Video Foundation Models#MoTE#CoTR#Conditional Generation#Temporal Priors2026년 11월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Follow the Gradient: Tracing Safety Degradation Back to Training Data본 논문은 LLM fine-tuning 과정에서 겉보기엔 무해한(benign) 데이터가 어떻게 모델의 안전성을 은밀하게 저해하는지를 규명하고, 이를 방지하는 데이터 선택 문제를 해결합니다.#Review#Large Language Models#Safety Degradation#Gradient Attribution#Fine-tuning#Emergent Misalignment#Data Selection#SimpleLoRIF#SafeTulu2026년 11월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Does Scaling Toward AGI Depend on What System-1 Lets System-2 Execute?본 논문은 AGI로 향하는 현재의 스케일링 방식이 모델 용량, 데이터, 컴퓨팅 자원의 무차별적인 확장에 지나치게 의존함으로써 발생하는 한계를 해결하고자 합니다 .#Review#Artificial General Intelligence#Conditional Interaction#System-1#System-2#Scaling Efficiency#Informative Compute#Co-design2026년 11월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CausalWAM: Learning the Causes of Actions in World Action Models본 논문은 WAM이 관측 데이터만으로 학습할 때, action에 기여하는 인과적 latent variables와 환경의 단순 배경을 나타내는 nuisance variables를 혼동하는 문제를 해결하고자 한다.#Review#Causal Representation Learning#World Action Models#Identifiability#Sparsity#Robotics#Latent Variables#Closed-loop Control2026년 11월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CaPtain: A Pipeline for Post-Training Code-as-Policy Robot Agents본 논문은 소형 오픈 소스 VLM(Vision-Language Model)을 사용하여, frontier model 없이도 고성능의 Code-as-policy(CaP) 로봇 에이전트를 구축하는 것을 목표로 합니다.#Review#Code-as-policy#Robot Manipulation#Vision-Language Models#Reinforcement Learning#Simulator Critic#Post-Training#Low-level Primitives2026년 11월 1일댓글 수 로딩 중