[논문리뷰] Computer-Using World Model본 논문은 복잡한 소프트웨어 환경에서 에이전트가 행동의 결과를 추론하는 능력의 부재로 인해 발생하는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#World Model#GUI Agents#Desktop Automation#Reinforcement Learning#Large Language Models#Visual State Realization#Textual State Transition2026년 2월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Arcee Trinity Large Technical Report본 논문은 희소한 Mixture-of-Experts (MoE) 아키텍처를 기반으로 하는 대규모 언어 모델인 Trinity Large 를 개발하고, 효율적인 학습 및 추론 성능과 높은 안정성을 달성하는 것을 목표로 합니다.#Review#Mixture-of-Experts#Sparse LLM#Training Stability#Load Balancing#MoE#Transformer Architecture#Context Extension#Muon Optimizer2026년 2월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ArXiv-to-Model: A Practical Study of Scientific LM Training본 연구는 raw arXiv LaTeX 소스 를 활용하여 도메인 특화 과학 언어 모델(Scientific LM)을 훈련하는 실제적이고 투명한 과정을 문서화하는 것을 목표로 합니다.#Review#Scientific Language Models#LLM Training#ArXiv#LaTeX Processing#Tokenization#Resource Constraints#Pretraining#Data Engineering2026년 2월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] 2Mamba2Furious: Linear in Complexity, Competitive in Accuracy본 논문은 효율성이 높지만 정확도가 낮은 선형 어텐션 과 정확도는 높지만 연산 복잡도가 높은 소프트맥스 어텐션 간의 격차를 해소하는 것을 목표로 합니다. 구체적으로 Mamba-2 의 표현력을 향상시켜 소프트맥스 어텐션에 필적하는 정확도를 달성하면서도 선형적인 복잡도를 유지하는 새로운 어텐션 메커니즘을 제안합니다.#Review#Linear Attention#Mamba-2#High-Order Attention#Model Efficiency#Long Context#Transformer#State Space Models2026년 2월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] World Action Models are Zero-shot Policies본 논문은 Vision-Language-Action (VLA) 모델의 한계인 새로운 환경에서 미지의 물리적 동작에 대한 일반화 능력 부족을 해결하고자 합니다.#Review#World Action Models#Video Diffusion Models#Zero-shot Generalization#Cross-embodiment Transfer#Real-time Control#Robotics#Foundation Models#Flow Matching2026년 2월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Visual Memory Injection Attacks for Multi-Turn Conversations본 논문은 대규모 시각-언어 모델(LVLM)의 다중 턴 대화 환경에서의 보안 취약점을 해결하고자 합니다.#Review#LVLM#Adversarial Attacks#Multi-Turn Conversations#Visual Memory Injection#Stealthy Attacks#Benign Anchoring#Context-Cycling2026년 2월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Towards a Science of AI Agent ReliabilityAI 에이전트의 높은 벤치마크 정확도와 실제 배포 시의 잦은 실패 간의 격차를 해소하는 것이 이 연구의 주요 목표입니다.#Review#AI Agents#Reliability#Evaluation Metrics#Consistency#Robustness#Predictability#Safety#Benchmarks2026년 2월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SLA2: Sparse-Linear Attention with Learnable Routing and QAT본 논문은 기존 Sparse-Linear Attention (SLA)의 한계, 즉 주의 가중치 크기에 기반한 휴리스틱 기반의 어텐션 분할 과 희소 및 선형 어텐션 출력 간의 불일치 를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Sparse-Linear Attention#Diffusion Models#Video Generation#Learnable Routing#Quantization-Aware Training#Attention Acceleration#Model Optimization2026년 2월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SAM 3D Body: Robust Full-Body Human Mesh Recovery본 연구는 단일 이미지로부터 강건한 전신 3D 인체 메시 복원(HMR) 을 목표로 하는 SAM 3D Body (3DB) 모델을 제안합니다. 특히, 도전적인 자세, 심각한 폐색, 그리고 흔치 않은 시점 등 다양한 실제 환경 조건에서 기존 HMR 모델의 낮은 견고성 및 부정확성을 개선하고자 합니다.#Review#Human Mesh Recovery (HMR)#Full-Body Pose Estimation#Promptable Models#Momentum Human Rig (MHR)#Data Engine#Encoder-Decoder#Robustness#3D Vision2026년 2월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Optimizing Few-Step Generation with Adaptive Matching Distillation본 논문은 Distribution Matching Distillation (DMD) 과정에서 발생하는 'Forbidden Zones'으로 인한 불안정성과 성능 저하 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Diffusion Models#Knowledge Distillation#Few-Step Generation#Adaptive Matching#Forbidden Zones#Generative Models#Sample Quality#Training Stability2026년 2월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Multi-agent cooperation through in-context co-player inference다중 에이전트 강화 학습(MARL)에서 자기 이익을 추구하는 에이전트 간의 협력을 유도하는 근본적인 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Multi-Agent Reinforcement Learning#In-Context Learning#Cooperation#Sequence Models#Opponent Shaping#Iterated Prisoner's Dilemma#Predictive Policy Improvement2026년 2월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MMA: Multimodal Memory Agent롱-호라이즌 멀티모달 에이전트의 메모리 검색 시 발생하는 오래되거나, 신뢰도가 낮거나, 상충되는 정보로 인한 과신 오류 및 안전 문제를 해결하는 것이 목표입니다. 특히 에이전트가 노이즈가 많고, 정보가 불안정하며, 모순적인 기억에 직면했을 때의 신뢰성 부족을 극복하고자 합니다.#Review#Multimodal AI#Memory-Augmented Agents#Reliability Assessment#Epistemic Prudence#RAG Systems#Confidence Scoring#Belief Dynamics#Multimodal Conflict2026년 2월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MAEB: Massive Audio Embedding Benchmark오디오 임베딩 모델의 평가 프로토콜이 파편화되어 모델 비교 및 의미 있는 진척도 추적에 어려움이 있는 문제를 해결하고자 합니다. 이를 위해 광범위하고 통일된 평가 프레임워크 인 MAEB(Massive Audio Embedding Benchmark) 를 구축하여 범용 오디오 임베딩 모델 개발을 촉진하는 것을 목표로 합니다.#Review#Audio Embedding#Benchmark#Multimodal#Zero-shot Classification#Clustering#Representation Learning#MTEB Ecosystem#Cross-modal Audio-Text#Multilingual Audio2026년 2월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Learning Situated Awareness in the Real World본 논문은 기존의 멀티모달 파운데이션 모델(MFM) 벤치마크들이 환경 중심의 공간 관계에만 초점을 맞추고, 에이전트의 시점, 자세, 움직임에 따른 관찰자 중심의 상황 인식(situated awareness) 을 간과하는 문제점을 해결하고자 합니다.#Review#Situated Awareness#Egocentric Vision#Spatial Reasoning#Multimodal Foundation Models#Video Understanding#Benchmark#Real-world Data2026년 2월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Learning Humanoid End-Effector Control for Open-Vocabulary Visual Loco-Manipulation본 연구는 인간형 로봇이 온보드 센서만을 사용하여 새로운 객체를 새로운 환경에서 자율적으로 로코-조작(loco-manipulate) 하는 능력을 개발하는 것을 목표로 합니다. 특히, 정확한 엔드-이펙터(EE) 제어 와 오픈-보케뷸러리 대규모 시각 모델 을 통한 장면 이해의 일반화라는 핵심 난제를 해결하고자 합니다.#Review#Humanoid Robotics#End-Effector Control#Loco-Manipulation#Open-Vocabulary Perception#Visual Generalization#Sim2Real Transfer#Residual Learning#Robot Grasping2026년 2월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Empty Shelves or Lost Keys? Recall Is the Bottleneck for Parametric Factuality본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 사실성(factuality) 오류 원인을 '지식 누락(encoding failure, empty shelves)'과 '인코딩된 사실 접근 제한(recall failure, lost keys)'으로 구분하여 명확히 규명하는 것을 목표로 합니다.#Review#LLM Factuality#Knowledge Profiling#Encoding vs. Recall#WikiProfile Benchmark#Inference-time Computation#Reversal Curse#Long-tail Knowledge#Parametric Knowledge2026년 2월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] BiManiBench: A Hierarchical Benchmark for Evaluating Bimanual Coordination of Multimodal Large Language Models기존 로봇 조작 벤치마크가 주로 단일 팔 조작에 국한되어 양팔 조작에 필수적인 공간-시간적 조정, 동적 역할 할당, 자가 충돌 방지 등의 복잡성을 포착하지 못하는 문제를 해결하는 것이 목표입니다.#Review#Bimanual Manipulation#MLLMs#Robotics Benchmark#Spatial Reasoning#Action Planning#End-Effector Control#Embodied AI#Multimodal LLMs2026년 2월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Visual Persuasion: What Influences Decisions of Vision-Language Models?본 연구는 Vision-Language Model (VLM) 이 시각적 요인에 의해 의사결정에 어떻게 영향을 받는지 체계적으로 이해하는 것을 목표로 합니다.#Review#Vision-Language Models#Visual Persuasion#Prompt Optimization#Image Generation#AI Agent Behavior#Interpretability#Behavioral Evaluation2026년 2월 17일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] UniT: Unified Multimodal Chain-of-Thought Test-time Scaling본 논문은 기존 통합 멀티모달 모델들이 단일 패스로만 작동하여 반복적인 개선 없이 출력을 생성하는 한계를 지적합니다. 복잡한 공간 구성, 다중 객체 상호작용, 진화하는 지침 등 다단계 추론과 자가 수정이 필요한 멀티모달 작업에서 이러한 한계를 극복하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multimodal AI#Chain-of-Thought#Test-time Scaling#Unified Models#Iterative Reasoning#Image Generation#Visual Reasoning#Self-Correction2026년 2월 17일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Understanding vs. Generation: Navigating Optimization Dilemma in Multimodal Models멀티모달 모델에서 생성 능력과 이해 능력 향상이 서로 상충되는 '최적화 딜레마'를 해결하는 것을 목표로 합니다. 생성과 이해가 경쟁적 목표가 아닌 시너지를 발휘하도록 하여, 강력한 생성 성능과 개선된 이해 능력을 동시에 달성하는 통합 프레임워크를 제시합니다.#Review#Multimodal Models#Generative AI#Understanding#Reason-Reflect-Refine (R3)#Reinforcement Learning (RL)#Text-to-Image Generation#Optimization Dilemma#Image Editing2026년 2월 17일댓글 수 로딩 중