[논문리뷰] ProAS: A Progress-Aware Advantage Shaping Framework for Multi-Turn Agentic Reinforcement Learning본 논문은 Critic-free LLM Agent 학습 과정에서 발생하는 Uniform Credit Assignment Dilemma를 해결하는 것을 목표로 한다.#Review#Agentic Reinforcement Learning#Advantage Shaping#Credit Assignment#Large Language Models#Agentic Reference Graph#ALFWorld#WebShop2026년 10월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Principia: Test-Time Hypotheses to Principle Construction for Scientific Discovery본 논문은 과학적 발견의 핵심인 '관측을 원리로 변환하는 과정'이 가지는 높은 진입 장벽과 비효율성을 해결하고자 합니다. 기존의 연구들은 단편적인 관측이나 제한된 외부 지식에 의존하여 과학적 원리를 도출하는 데 한계가 있었습니다 .#Review#Scientific Discovery#LLM#Test-Time Adaptation#Causal Hypothesis#Principle Construction#Scientific Optimization2026년 10월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] OBB-PBD: Extending Parallel Box Decoding to Oriented Bounding Boxes for Referring Expression Grounding in Aerial Imagery본 연구는 항공 이미지 내 Referring Expression Grounding 시 발생하는 기존 HBB 모델의 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Oriented Bounding Box#Referring Expression Grounding#Parallel Box Decoding#Vision-Language Model#UAV Imagery#Double-angle Parameterization#Remote Sensing Visual Grounding2026년 10월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Novel or Not? PatEx-Gym: Agentic Prior-Art Search for Novelty Assessment in Patent Examination특허 심사는 대규모 선행 기술 데이터를 검색하고, 이를 기반으로 심층적인 추론을 수행하여 최종적으로 Office Action을 작성해야 하는 고난도 지식 집약적 과제입니다.#Review#Patent Examination#Agentic Search#Prior-Art Search#Benchmarking#Trajectory Synthesis#Office Action2026년 10월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Nested Sparsity for Scalable Pretraining and Continual Learning본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)의 효율적인 pretraining과 도메인 확장(continual learning)을 위해 기존 MoE 모델이 가진 Attention 연산의 고정된 연산 비용 문제를 해결하는 것을 목적으로 합니다.#Review#Nested Sparsity#MoE#Transformer Architecture#Conditional Computation#Continual Learning#Scaling Laws2026년 10월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Mycelium: A Meta-Study of Hallucination Detection Across Provenance, Typology, and Granularities본 논문은 다양한 할루시네이션 탐지(Hallucination Detection) 방법론들이 서로 다른 정의와 측정 기준을 가진 벤치마크에서 평가됨에 따라 발생하는 결과 비교의 불투명성 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Hallucination Detection#Meta-Study#Benchmark#Granularity#Provenance#Typology#Span Coverage F12026년 10월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] More Memory, Better Videos? A Controlled Study of Visual Memory in Long-Video Generation본 논문은 긴 영상 생성 모델에서 과거의 시각적 정보를 활용하는 것이 항상 긍정적인 결과로 이어지는지에 대한 근본적인 의문을 제기합니다.#Review#Long-video Generation#Visual Memory#Retrieval-Augmented Generation#Video Consistency#Causal Evaluation#Entity Recall2026년 10월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Joint or Per-Option? Compact Encoders for Closed-Set Decisions from 17 Million to 1 Billion Parameters본 논문은 closed-set decision 작업(예: tool call 선택, 텍스트 분류)을 처리하는 인코더의 최적 설계와 효율성을 규명하고자 합니다. 기존 LLM 기반 방식은 추론 속도가 느리고 선택지 순서에 민감하다는 단점이 있습니다 .#Review#Knowledge Distillation#Multiple-choice Scoring#Natural Language Processing#Robustness#Text Classification#Transformers#Zero-shot Learning2026년 10월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Intrinsic Goals for Autonomous Agents: Hierarchical Exploration Captures Future Volitional Action in Drosophila본 연구는 생명체가 외부 보상 없이 자율적으로 행동을 구조화하는 내재적 동기(intrinsic motivation)의 계산 메커니즘을 규명하고자 한다. 기존의 인공 에이전트는 특정 작업에 최적화된 보상 함수에 의존하므로, 동물과 같이 보상 없이도 유연하게 행동하는 자율성을 달성하는 데 한계가 있다 .#Review#Intrinsic Motivation#Autonomous Agents#Drosophila#Hierarchical Reinforcement Learning#NeuroAI#Behavioral Syllables#Prospective Coding2026년 10월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] InteractiveWorld: A Verifiable Human-Centric Environment for Building Better Interactive MLLM Assistants본 논문은 기존의 정적인 벤치마크로는 실제 물리적 세계에서 인간을 보조하는 AI assistant의 능력을 정확히 평가하기 어렵다는 문제점을 해결하고자 합니다.#Review#Multimodal Large Language Models#Egocentric AI Assistants#Interactive Simulation#Physical World#Embodied AI#Closed-loop Interaction#Benchmark2026년 10월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Humans in Space: Can MLLMs Construct Human-Centric Spatial Understanding via Active Exocentric Exploration?본 논문은 현대의 MLLM들이 정적인, 수동적 관측 환경에서는 높은 추론 성능을 보이나, 실제 인간 중심의 복잡한 환경에서 발생하는 가려짐(occlusion) 문제를 해결하는 능력이 부족하다는 점에 주목한다 .#Review#Multimodal Large Language Models#Active Exocentric Exploration#Visual Self-Awareness#Spatial Reasoning#Multi-view Perception#Benchmark2026년 10월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] HiP3R: Hierarchical Pose Graphs for Long-Horizon 3D Reconstruction본 논문은 long-horizon 3D reconstruction에서 발생하는 cross-window camera-pose inconsistency 및 scale drift 문제를 해결하기 위해 hierarchical pose graph 접근 방식을 제안한다.#Review#Hierarchical Pose Graph#Long-Horizon 3D Reconstruction#Chunk-level Optimization#Frame-level Refinement#Sim(3)#SE(3)#Scale Drift#Loop Closure2026년 10월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Gluing Local Contexts into Global Meaning: A Sheaf-Theoretic Decomposition of Transformer Representations본 논문은 Transformer의 표현(representations) 내에서 '의미(what it means)'와 '표현 방식(how it is phrased)'이 뒤섞여 있어 발생하는 해석 가능성(Interpretability)의 근본적인 한계를 해결하고자 한다.#Review#Transformer#Interpretability#Cellular Sheaf#Sheaf Laplacian#Hodge Theory#Steering#Paraphrase Consistency2026년 10월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Extreme Compression of Per-Layer Embeddings via Cross-Layer Latent Vector Quantization본 논문은 Gemma 4와 같은 최신 Transformer 모델에서 급증하는 PLE 저장 공간 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다. 기존의 전통적인 양자화 기법들은 각 토큰-레이어 쌍마다 독립적인 코드를 할당하여 극단적인 압축 환경에서 심각한 성능 저하를 유발합니다.#Review#Per-Layer Embeddings#Vector Quantization#Transformer#Model Compression#OPTIC#Inference Efficiency2026년 10월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Evolving to Match Capabilities: Improving Harness Self-Evolution via Skill Adaptation본 논문은 LLM Agent의 harness self-evolution 과정에서 모델의 능력치(capability)에 따라 기술적 지침(skill)의 유효성이 크게 달라지는 불균형 문제를 해결하고자 합니다.#Review#LLM Agents#Harness Self-Evolution#Skill Adaptation#Meta-Skill#Executor Capability#Instruction Following2026년 10월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] EmbodiedLab: Benchmarking Embodied Agents That Act to Know본 논문은 기존의 Embodied Agent 벤치마크들이 'Action to Change'에만 집중하여, 목표 달성을 위한 능동적인 정보 획득(Acting to Know) 과정을 충분히 평가하지 못한다는 문제를 제기합니다 .#Review#Embodied Agents#Acting to Know#Physical Science Experiments#Benchmarking#Robot Manipulation#Frontier Models2026년 10월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Eat Your Precision: Precision Objective Mitigates Reward Hacking in Rubric-based RL기존 rubric-based RL은 open-ended generation과 같은 non-verifiable tasks에서 reward를 정의하는 데 효과적이지만, 주로 rubric coverage를 recall objective로 사용하기 때문에 reward hacking에 취약하다.#Review#Reward Hacking#Rubric-based RL#Precision Objective#F-beta Score#LLM Evaluation#Free-form Generation#Necessity Credit2026년 10월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DynaFlow: Learning Free-Form Multi-Agent Orchestration기존 Multi-Agent Systems (MAS)는 미리 정의된 고정된 협업 구조에 의존하여 다양한 태스크 요구사항에 대한 적응력이 제한되는 문제에 직면해 있습니다.#Review#Multi-Agent Systems#Orchestration#Workflow Synthesis#Large Language Models (LLMs)#Supervised Fine-tuning (SFT)#Information Flow#Task Decomposition#Adaptive Collaboration2026년 10월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DialFork: Going Beyond Factuality to Evaluate Procedural Hallucination in Conversational Agents본 논문은 LLM이 에이전트 역할을 수행할 때 발생하는 'Procedural Hallucination'이라는 새로운 실패 모드를 해결하기 위해 제안되었다. 기존 연구들은 주로 사실적 정확도(factuality)에 집중하여 컨텐츠의 진위 여부만을 검증해왔으나, 에이전트가 절차를 이탈하는 문제에 대해서는 간과하고 있다.#Review#Procedural Hallucination#Conversational Agents#LLM#Dialogue Benchmarking#Dialog-flow-aware Metrics#FlowKL#FlowScore2026년 10월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Continual Learning Exam: Benchmarking Long-Horizon RSI and Experiential Learning in LLM Agents본 논문은 LLM Agent의 Continual Learning 능력을 평가하기 위한 표준 벤치마크의 부재를 해결하고자 한다.#Review#Continual Learning#LLM Agents#Benchmarking#Experiential Learning#Long-Horizon Tasks#Human-AI Collaboration#Evaluation#Harnesses2026년 10월 26일댓글 수 로딩 중