[논문리뷰] Story2Proposal: A Scaffold for Structured Scientific Paper Writing현재의 대규모 언어 모델 기반 논문 생성 파이프라인은 주로 Unconstrained text synthesis 방식에 의존하고 있어, 생성 과정에서 구조적 표류(Structural drift)나 시각적 요소의 누락, 섹션 간 불일치와 같은 심각한 문제가 발생합니다.#Review#Scientific Writing#Multi-Agent Systems#Contract-Governed Generation#Structural Integrity#Visual Alignment#Provenance Tracking2026년 3월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SEAR: Schema-Based Evaluation and Routing for LLM Gateways생성형 AI의 생산 환경 도입이 확산됨에 따라 다양한 모델과 제공자를 효율적으로 관리하고 라우팅하는 LLM gateway의 중요성이 커지고 있습니다. 그러나 기존의 평가 방식은 비정형 텍스트 기반이거나 단순한 점수 매기기에 그쳐, 복잡한 요청 상황에 대한 상세한 진단이나 운영 지표와의 결합이 어렵다는 한계가 있습니다.#Review#LLM Gateways#LLM-as-judge#Structured LLM Outputs#Schema-conforming Generation#LLM Routing2026년 3월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ResAdapt: Adaptive Resolution for Efficient Multimodal Reasoning최근의 MLLMs 는 입력 정보의 정밀도(fidelity)를 높여 성능을 향상시키지만, 이는 과도한 visual token의 증가로 이어져 고해상도와 긴 시간적 맥락(long temporal context)을 동시에 유지하는 것을 불가능하게 만듭니다.#Review#Multimodal Large Language Models (MLLMs)#Input-side Adaptation#Contextual Bandit#Cost-Aware Policy Optimization (CAPO)#Visual Budgeting#Efficient Inference#Temporal Reasoning2026년 3월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] PRBench: End-to-end Paper Reproduction in Physics Research최근 LLM 기반 에이전트가 과학적 추론 및 코드 생성 분야에서 발전하고 있으나, 실제 과학 논문의 복잡한 계산 과정을 처음부터 끝까지 신뢰성 있게 재현할 수 있는지에 대해서는 검증되지 않았습니다.#Review#Scientific Reproduction#Agentified Assessment#Physics Benchmark#LLM#Sandboxed Execution2026년 3월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] On-the-fly Repulsion in the Contextual Space for Rich Diversity in Diffusion Transformers최신 Text-to-Image(T2I) 모델들은 정교한 문맥 정렬 성능을 보이지만, Typicality Bias 로 인해 생성 결과가 좁은 범위의 시각적 해법에 고착되는 문제가 있습니다.#Review#Diffusion Transformers#Generative Diversity#Contextual Space#Repulsion Mechanism#Multi-modal Attention#Typicality Bias#Token Intervention2026년 3월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] On Token's Dilemma: Dynamic MoE with Drift-Aware Token Assignment for Continual Learning of Large Vision Language ModelsLVLM은 다양한 도메인에서 우수한 성능을 보이지만, 새로운 지식을 연속적으로 습득할 때 기존 지식을 잃어버리는 'Catastrophic Forgetting' 문제가 존재합니다.#Review#Multimodal Continual Learning#Large Vision Language Models#Mixture of Experts#Routing-drift#Catastrophic Forgetting2026년 3월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MuSEAgent: A Multimodal Reasoning Agent with Stateful Experiences기존의 multimodal agent는 전체 interaction history를 기억하거나 trajectory 단위로 과거 경험을 검색하는 방식을 주로 사용해왔습니다.#Review#Multimodal Agent#Stateful Experience#Hindsight Reasoning#Compositional State Representation#Deep-and-Wide Search#Visual Reasoning2026년 3월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MolmoPoint: Better Pointing for VLMs with Grounding Tokens기존의 VLM들은 포인팅을 위해 텍스트 기반의 좌표를 생성하는 방식을 주로 사용해 왔습니다. 그러나 이러한 방식은 복잡한 좌표 시스템을 학습해야 하며, 토큰 사용량이 많아 효율성이 떨어지는 한계가 있습니다 .#Review#Vision-Language Models#Grounding Tokens#Pointing#GUI Grounding#Video Grounding#Sample Efficiency2026년 3월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Marco DeepResearch: Unlocking Efficient Deep Research Agents via Verification-Centric Design최근 Deep Research 분야는 급격히 발전했으나, 기존 에이전트 시스템은 QA 데이터 합성, 궤적 생성, 추론 단계에서 명시적인 검증 기법이 부재하다는 치명적인 한계를 가진다. 이로 인해 초기 단계의 오류가 하위 단계로 전파되어 전체 성능을 크게 저하시키는 문제가 발생한다 .#Review#Deep Research#Agentic Search#Verification-Centric Design#Data Synthesis#Test-time Scaling#ReAct#Multi-agent Systems2026년 3월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Make Geometry Matter for Spatial Reasoning최근 VLMs는 광범위한 훈련을 통해 일반적인 영상 이해 능력은 향상되었으나, 3D 공간상의 물체 관계나 움직임을 파악하는 Spatial Reasoning 에는 여전히 한계를 보입니다.#Review#Vision-Language Models#Spatial Reasoning#Geometry Tokens#Token Masking#Gated Routing2026년 3월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MOOZY: A Patient-First Foundation Model for Computational Pathology현재 병리 인공지능 분야의 파운데이션 모델들은 주로 Slide-centric 구조에 머물러 있어, 한 환자의 여러 슬라이드 간의 임상적 연관성을 효과적으로 모델링하지 못한다는 한계가 있습니다.#Review#Computational Pathology#Foundation Model#Patient-First Representation#Multi-Instance Learning#Self-Supervised Learning#Case Transformer2026년 3월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Kernel-Smith: A Unified Recipe for Evolutionary Kernel Optimization현대적인 대규모 모델 시스템과 과학 컴퓨팅 분야에서 고성능 GPU 커널 최적화는 하드웨어 성능을 실질적인 Throughput으로 전환하는 핵심 요소입니다.#Review#GPU Kernel Optimization#Large Language Models#Evolutionary Algorithms#Reinforcement Learning#Triton#MetaX MACA#System Optimization2026년 3월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] KAT-Coder-V2 Technical ReportAgentic Coding은 단순 코드 생성을 넘어 복잡한 리포지토리 상호작용과 도구 호출을 요구하며, 이는 단일 학습 파이프라인으로는 최적화하기 어려운 복합적인 도메인들을 포함합니다. 기존 연구들은 환경 인프라가 에이전트 스캐폴드와 강하게 결합되어 있어 새로운 데이터셋이나 스캐폴드 통합이 비효율적이라는 한계가 있습니다.#Review#Agentic Coding#Specialize-then-Unify#KwaiEnv#Reinforcement Learning#On-Policy Distillation#Tree Training2026년 3월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ImagenWorld: Stress-Testing Image Generation Models with Explainable Human Evaluation on Open-ended Real-World Tasks최근 Diffusion, Autoregressive, 하이브리드 아키텍처의 발전으로 이미지 생성 및 편집 분야는 크게 도약했으나, 기존 벤치마크들은 특정 작업에만 국한되거나 좁은 도메인에 편향되어 실무적인 포괄성이 부족합니다 .#Review#Image Generation#Image Editing#Benchmark#Human Evaluation#Explainable AI#Multimodal Learning2026년 3월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] HISA: Efficient Hierarchical Indexing for Fine-Grained Sparse Attention최근 Long-context LLM 환경에서 Token-level sparse attention 은 필수적인 연산 효율화 기법으로 자리 잡았으나, 이를 위한 핵심 모듈인 indexer가 여전히 full-prefix scan 을 수행하며 𝒪(L²) 의 연산 병목을 유발합니다.#Review#Sparse Attention#Hierarchical Indexing#Long Context#LLM Inference#Computational Efficiency#DeepSeek2026년 3월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Gen-Searcher: Reinforcing Agentic Search for Image Generation최신 텍스트-이미지 생성 모델들은 놀라운 시각적 품질을 보여주지만, 학습 과정에서 습득한 고정된 지식에 의존한다는 근본적인 한계를 지닙니다. 특히 실시간 정보가 필요하거나 지식 집약적인 프롬프트가 주어질 경우, 모델은 올바른 시각적 참조 없이 이미지를 생성하여 factual error나 시각적 왜곡을 초래합니다.#Review#Agentic AI#Image Generation#Multi-hop Search#Reinforcement Learning#Grounded Generation#Multimodal Agent2026년 3월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] GEditBench v2: A Human-Aligned Benchmark for General Image Editing최근 Instruction-based image editing 모델은 비약적으로 발전했으나, 기존 평가 프레임워크는 이를 따라가지 못하고 있습니다. 대부분의 벤치마크는 정의된 태스크 범위가 좁아 실제 환경의 일반화 능력을 평가하기 어렵습니다.#Review#Image Editing#Benchmark#Visual Consistency#Pairwise Evaluation#Human-Aligned#VLM-as-a-Judge2026년 3월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] EpochX: Building the Infrastructure for an Emergent Agent Civilization현재의 AI 에이전트 연구는 개별 에이전트의 지능을 높이는 데 집중되어 있으나, 실제 경제적 가치를 창출하기 위해서는 이를 조직화하고 협업하게 만드는 인프라가 필수적입니다. 기존의 많은 에이전트 플랫폼은 작업 실행을 일회성 이벤트로 간주하여, 결과물이 축적되지 않고 유실되는 한계가 있습니다.#Review#Agentic AI#Marketplace Infrastructure#Credit Mechanism#Human-Agent Collaboration#Persistent Ecosystem Assets2026년 3월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Emergent Social Intelligence Risks in Generative Multi-Agent Systems대형 생성 모델 기반의 MAS 가 복잡한 업무를 자동화하며 실제 환경에 빠르게 도입되고 있으나, 에이전트 간의 상호작용에서 발생하는 Emergent multi-agent risks 에 대한 체계적인 연구는 부족합니다.#Review#Multi-Agent Systems#Generative Models#Social Intelligence#Emergent Risks#Incentive Exploitation#Collective Cognition#Adaptive Governance2026년 3월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DreamLite: A Lightweight On-Device Unified Model for Image Generation and Editing최근 diffusion model은 T2I generation과 text-guided editing 분야에서 비약적인 발전을 이루었으나, 대부분 수십억 개의 파라미터를 필요로 하여 온디바이스 환경에서의 배포에 한계가 있다.#Review#Diffusion Models#On-device AI#Image Generation#Image Editing#Unified Architecture#Task-progressive Pretraining2026년 3월 30일댓글 수 로딩 중