[논문리뷰] LFM2 Technical Report본 논문은 LFM2 라는 Liquid Foundation Models 제품군을 소개하며, 효율적인 온-디바이스 배포 와 강력한 태스크 수행 능력 을 동시에 달성하는 것을 목표로 합니다.#Review#Edge AI#Foundation Models#Hybrid Architecture#Knowledge Distillation#Multimodal AI#On-device Deployment#Efficient Inference#LLM Optimization2025년 12월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] InternVideo-Next: Towards General Video Foundation Models without Video-Text Supervision본 논문은 노이즈 많고 제한적인 비디오-텍스트 지도 학습의 한계와 저수준 픽셀 재구성에 머무르거나 숏컷 학습을 유도하는 기존 Masked Video Modeling (MVM) 의 문제점을 해결하고자 합니다.#Review#Video Foundation Models#Self-Supervised Learning#Masked Video Modeling#Video-Text Supervision-Free#Encoder-Predictor-Decoder#Diffusion Decoder#Semantic Alignment#Latent World Model2025년 12월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Infinity-RoPE: Action-Controllable Infinite Video Generation Emerges From Autoregressive Self-Rollout본 논문은 기존의 autoregressive 비디오 diffusion 모델이 가진 세 가지 핵심 한계를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Autoregressive Video Generation#Rotary Positional Embedding#Infinite Video Generation#Action Control#Cinematic Transitions#Video Diffusion Models#KV Cache2025년 12월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] IndicParam: Benchmark to evaluate LLMs on low-resource Indic Languages대규모 언어 모델(LLMs)이 고자원 다국어 작업에서 우수한 성능을 보이지만, 저자원 및 초저자원 인디언 언어에 대한 평가는 심각하게 부족합니다. 본 연구는 이러한 언어에서의 LLM 성능 한계를 체계적으로 평가하고, 교차 언어 전이 학습의 효과를 밝히는 데 목적이 있습니다.#Review#Low-resource Languages#Indic Languages#LLM Evaluation#Benchmark#Multilingual LLMs#Question Answering#Cross-lingual Transfer2025년 12월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] How Far Are We from Genuinely Useful Deep Research Agents?본 논문은 기존의 심층 연구 에이전트(DRA) 벤치마크가 질문 응답(QA) 또는 폐쇄형 작업 에 치중하여 종합적인 보고서 생성 능력을 제대로 평가하지 못하는 한계를 지적합니다. 또한, 현재의 개방형 벤치마크는 LLM 기반 샘플링 이나 주관적인 평가 방식 으로 인해 실제 사용자 요구사항과 동떨어져 있음을 문제로 삼습니다.#Review#Deep Research Agents#Evaluation Benchmark#Failure Taxonomy#Report Generation#Information Retrieval#Reasoning Resilience#Content Fabrication#AI Agents2025년 12월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] HiconAgent: History Context-aware Policy Optimization for GUI AgentsGUI(Graphical User Interface) 에이전트가 순차적 탐색 작업을 수행할 때, 과도한 계산 오버헤드와 불필요한 정보로 인한 방해 없이 과거 컨텍스트를 효과적이고 효율적으로 활용하는 방법을 연구합니다.#Review#GUI Agents#Reinforcement Learning#Context-aware#History Compression#Policy Optimization#Multimodal LLM#Dynamic Sampling2025년 12월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Generalist Large Language Models Outperform Clinical Tools on Medical Benchmarks의료 분야에서 전문 임상 AI 도구들이 일반 목적의 대규모 언어 모델(LLM)보다 안전하고 신뢰할 수 있다는 주장에도 불구하고, 독립적이고 정량적인 평가가 부족하다는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Large Language Models#Clinical AI#Medical Benchmarks#AI Evaluation#Medical Decision Support#MedQA#HealthBench#Generalist AI2025년 12월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] GR-RL: Going Dexterous and Precise for Long-Horizon Robotic Manipulation본 논문은 일반적인 Vision-Language-Action (VLA) 파운데이션 모델 이 실제 환경에서 발생하는 긴 호라이즌의 정교하고 민첩한 로봇 조작 에서 겪는 한계를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Robotic Manipulation#Reinforcement Learning#Vision-Language-Action#Dexterous Control#Long-Horizon Tasks#Data Filtering#Data Augmentation#Foundation Models2025년 12월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] From Code Foundation Models to Agents and Applications: A Practical Guide to Code Intelligence이 논문은 코드 LLM(Large Language Models) 의 전체 모델 라이프사이클을 포괄하는 실용적인 가이드와 종합적인 분석을 제공하는 것을 목표로 합니다.#Review#Code LLMs#Software Engineering Agents#Code Generation#Reinforcement Learning#Supervised Fine-tuning#Multimodal AI#Code Safety#Scaling Laws2025년 12월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Flash-DMD: Towards High-Fidelity Few-Step Image Generation with Efficient Distillation and Joint Reinforcement Learning본 논문은 반복적인 샘플링 과정과 높은 훈련 비용으로 인해 computationally expensive한 확산 모델의 한계를 극복하는 것을 목표로 합니다.#Review#Diffusion Models#Image Generation#Distillation#Reinforcement Learning#Few-Step Sampling#Timestep-Aware#Pixel-GAN#Model Efficiency2025년 12월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Envision: Benchmarking Unified Understanding & Generation for Causal World Process Insights현재 텍스트-이미지(T2I) 모델이 정적 이미지 생성에는 뛰어나지만, 시간 경과에 따라 전개되는 동적, 인과적 프로세스 를 모델링하는 데 한계가 있음을 지적합니다. 이 논문은 모델이 정적 패턴 매칭을 넘어 진정한 세계 지식을 내재화하고 인과적 시공간 제약을 준수하는지 평가하기 위한 벤치마크를 제시하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multimodal AI#Text-to-Multi-Image#Causal Reasoning#World Knowledge#Benchmarking#Spatiotemporal Consistency#Generative Models#Evaluation Metrics2025년 12월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Doppler-Enhanced Deep Learning: Improving Thyroid Nodule Segmentation with YOLOv5 Instance Segmentation본 연구는 초음파 이미지에서 YOLOv5 알고리즘 을 활용하여 갑상선 결절의 정확한 인스턴스 분할(instance segmentation) 성능을 향상시키는 것을 목표로 합니다.#Review#YOLOv5#Instance Segmentation#Thyroid Nodule#Ultrasound Imaging#Doppler Imaging#Medical AI#Deep Learning2025년 12월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Asking like Socrates: Socrates helps VLMs understand remote sensing images기존 Vision-Language Model (VLM) 들이 원격 감지(RS) 이미지 분석에서 겪는 '가짜 추론(pseudo reasoning)' 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Remote Sensing#Vision-Language Models#Iterative Reasoning#Evidence-Seeking#Socratic Method#Reinforcement Learning#Multi-Agent System#VQA#Grounding2025년 12월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Agentic Policy Optimization via Instruction-Policy Co-Evolution본 논문은 LLM 기반 에이전트의 강화 학습(RL) 과정에서 고정되고 수동으로 설계된 명령어(instruction)가 최적의 성능을 저해한다는 문제에 주목합니다.#Review#Reinforcement Learning#Large Language Models#Instruction Optimization#Policy Co-Evolution#Agentic AI#Tool-Integrated Reasoning#Self-Reflection2025년 12월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Accelerating Streaming Video Large Language Models via Hierarchical Token Compression스트리밍 비디오 대규모 언어 모델(VideoLLMs)의 실시간 배포 시 발생하는 높은 연산 비용, 특히 Vision Transformer(ViT) 인코딩 단계 와 LLM 사전 채우기(pre-filling) 단계 의 병목 현상을 해결하여 효율적인 비디오 이해를 가속화하는 것이 목표입니다.#Review#Streaming Video LLMs#Token Compression#ViT Encoding#LLM Prefilling#Causal Compression#Caching#Pruning#Low-latency2025년 12월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Z-Image: An Efficient Image Generation Foundation Model with Single-Stream Diffusion Transformer현재 고성능 이미지 생성 모델들이 겪고 있는 비싼 훈련 및 추론 비용, 그리고 폐쇄형 또는 과도한 파라미터(20B-80B) 문제점을 해결하고자 합니다.#Review#Diffusion Transformer#Efficient Training#Multi-Modal Learning#Text-to-Image Generation#Image Editing#RLHF#Photorealistic Rendering2025년 11월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] YOLO Meets Mixture-of-Experts: Adaptive Expert Routing for Robust Object Detection본 연구는 객체 탐지 분야에서 YOLOv9-T 모델의 성능과 견고성을 향상시키기 위해 새로운 Mixture-of-Experts (MoE) 프레임워크를 제안합니다.#Review#Object Detection#YOLOv9#Mixture-of-Experts#Adaptive Routing#Deep Learning#Computer Vision#Feature Specialization2025년 11월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Xmodel-2.5: 1.3B Data-Efficient Reasoning SLM이 논문은 대규모 언어 모델(LLM)이 복잡한 다단계 추론 능력을 갖추고 있음에도 불구하고 높은 연산 요구사항으로 인해 엣지 또는 비용에 민감한 환경에서의 배포가 어렵다는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Small Language Models#Data Efficiency#Reasoning#Maximal-Update Parameterization#FP8 Mixed Precision#Optimizer Scheduling#Long-Context Adaptation#Agent AI2025년 11월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] World in a Frame: Understanding Culture Mixing as a New Challenge for Vision-Language Models본 논문은 대규모 비전-언어 모델(LVLMs)이 다양한 문화적 요소가 혼합된 시각적 장면, 즉 '문화 혼합(culture mixing)' 시나리오를 어떻게 인식하는지 체계적으로 조사하는 것을 목표로 합니다.#Review#Vision-Language Models#Culture Mixing#VQA#Synthetic Data Generation#Multicultural Understanding#Model Robustness#Fine-tuning#Cultural Bias2025년 11월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Vision Bridge Transformer at Scale본 논문은 Brownian Bridge Models 를 대규모 비전 변환 태스크(이미지 및 비디오)에 적용하여 조건부 생성의 효율성을 극대화하는 것을 목표로 합니다.#Review#Vision Transformer#Bridge Models#Conditional Generation#Image Editing#Video Translation#Velocity Matching#Diffusion Models#Scalability2025년 11월 30일댓글 수 로딩 중