[논문리뷰] Latent Chain-of-Thought as Planning: Decoupling Reasoning from Verbalization논문은 LLM의 CoT(Chain-of-Thought) 추론 이 가진 높은 연산 비용과 이산 토큰 샘플링으로 인한 추론 경로 붕괴 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Latent Reasoning#Chain-of-Thought (CoT)#Large Language Models (LLMs)#Planning#Reinforcement Learning#Mathematical Reasoning#Decoupling#Interpretability2026년 2월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] FourierSampler: Unlocking Non-Autoregressive Potential in Diffusion Language Models via Frequency-Guided Generation본 논문은 확산 언어 모델(dLLMs)의 비자기회귀적 잠재력을 완전히 활용하기 위해 기존 디코딩 전략의 위치 편향 문제 를 해결하고자 합니다. 이를 통해 dLLMs가 임의 순서 생성의 유연성을 발휘하고 전역적 양방향 문맥을 활용하여 출력의 전반적인 품질과 논리적 일관성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.#Review#Diffusion Language Models#Non-Autoregressive Generation#Frequency Domain Analysis#Decoding Strategy#Structure-to-Detail#Fourier Transform#Text Generation2026년 2월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DreamActor-M2: Universal Character Image Animation via Spatiotemporal In-Context Learning본 논문은 정적 이미지에 운전 비디오의 움직임을 적용하여 고품질 애니메이션 비디오를 생성하는 캐릭터 이미지 애니메이션의 두 가지 근본적인 문제점을 해결하고자 합니다.#Review#Character Animation#Image Animation#Spatiotemporal Learning#In-Context Learning#Diffusion Models#Motion Transfer#Generalization#Video Generation2026년 2월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DenseGRPO: From Sparse to Dense Reward for Flow Matching Model Alignment본 논문은 Flow Matching Model 의 인간 선호도 정렬 과정에서 발생하는 희소 보상(Sparse Reward) 문제 를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Reinforcement Learning#Flow Matching Models#Dense Reward#Sparse Reward Problem#Preference Alignment#SDE Sampler#GRPO#Text-to-Image Generation2026년 2월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Deep Search with Hierarchical Meta-Cognitive Monitoring Inspired by Cognitive Neuroscience대규모 언어 모델(LLM) 기반 딥 서치 에이전트가 다단계 태스크 수행 중 추론 및 검색 상태를 모니터링하고 조절하는 메커니즘이 부족하여 발생하는 체계적인 실패 문제를 해결하는 것이 목표입니다.#Review#Deep Search Agent#Meta-Cognitive Monitoring#Hierarchical Monitoring#Large Language Models#Cognitive Neuroscience#Uncertainty Calibration2026년 2월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DINO-SAE: DINO Spherical Autoencoder for High-Fidelity Image Reconstruction and Generation본 연구는 사전 훈련된 Vision Foundation Model (VFM) 기반의 생성형 오토인코더가 겪는 낮은 재구성 충실도(fidelity) 문제를 해결하고, 동시에 효율적인 이미지 생성 능력을 유지하는 것을 목표로 합니다.#Review#Autoencoder#DINO#Vision Foundation Models#Image Generation#Image Reconstruction#Spherical Manifold#Diffusion Models#Flow Matching2026년 2월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Continual GUI Agents본 연구는 GUI(Graphical User Interface) 에이전트가 새로운 도메인이나 해상도 변화와 같은 동적인 디지털 환경(데이터 분포의 변화)에서 성능 저하 없이 지속적으로 학습(continual learning) 할 수 있도록 하는 새로운 태스크인 Continual GUI Agents 를 정의합니다.#Review#Continual Learning#GUI Agents#Reinforcement Learning#Grounding#Domain Adaptation#Resolution Adaptation#Reward Shaping#Human-Computer Interaction2026년 2월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ASTRA: Automated Synthesis of agentic Trajectories and Reinforcement Arenas논문은 도구-증강 언어 모델 에이전트 훈련의 어려움(수동 개입, 검증 불가능한 시뮬레이션 환경, 불안정한 장기/다중 턴 학습)을 해결하기 위해 완전히 자동화된 종단 간 프레임워크 ASTRA 를 제안합니다.#Review#LLM Agent#Tool Use#Trajectory Synthesis#Reinforcement Learning#Environment Synthesis#Data Generation#Multi-turn Interaction#Automated Training2026년 2월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] VTC-R1: Vision-Text Compression for Efficient Long-Context Reasoning본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 long-context reasoning 에서 발생하는 심각한 효율성 병목 현상을 해결하고자 합니다.#Review#Vision-Text Compression#Long-Context Reasoning#LLM Efficiency#Vision-Language Models#Iterative Reasoning#Mathematical Problem Solving#Inference Speedup2026년 1월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Typhoon-S: Minimal Open Post-Training for Sovereign Large Language Models본 연구는 제한된 자원과 엄격한 투명성 제약이 있는 환경에서, 지역 또는 국가 기관이 모델 가중치, 훈련 데이터, 배포에 대한 통제력을 유지할 수 있도록 하는 소버린 대규모 언어 모델(LLM) 의 최소한의 공개 포스트 트레이닝 레시피 를 개발하는 것을 목표로 합니다.#Review#Sovereign LLMs#Post-Training#Instruction Tuning#Supervised Fine-tuning#On-Policy Distillation#Reinforcement Learning#Knowledge Injection#Thai Language2026년 1월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Self-Improving Pretraining: using post-trained models to pretrain better models본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 생성 안전성, 사실성 및 전반적인 품질 문제를 사전 훈련 단계에서부터 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Self-Improving Pretraining#Reinforcement Learning (RL)#Large Language Models (LLMs)#Quality Control#Factuality#Safety#Post-trained Models#Pretraining Data Augmentation2026년 1월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Scaling Embeddings Outperforms Scaling Experts in Language Models이 논문은 대규모 언어 모델(LLMs)에서 Mixture-of-Experts (MoE) 아키텍처가 겪는 효율성 한계를 극복하기 위해 임베딩 스케일링 을 새로운 희소성 스케일링 차원으로 탐구하는 것을 목표로 합니다.#Review#Embedding Scaling#N-gram Embedding#Mixture-of-Experts (MoE)#Large Language Models (LLMs)#Parameter Efficiency#Inference Optimization#Speculative Decoding2026년 1월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Scalable Power Sampling: Unlocking Efficient, Training-Free Reasoning for LLMs via Distribution Sharpening본 논문의 핵심 목표는 LLM의 추론 성능을 향상시키는 데 사용되는 강화 학습(RL) 기반 후처리 및 MCMC(Markov Chain Monte Carlo) 기반 파워 샘플링 의 높은 계산 비용 문제를 해결하는 것입니다.#Review#LLM Reasoning#Distribution Sharpening#Power Sampling#Training-Free#Monte Carlo Estimation#Jackknife Correction#Autoregressive Generation#Inference Efficiency2026년 1월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Qwen3-ASR Technical Report본 논문은 Qwen3-ASR 모델 제품군을 소개하며, 기존 ASR 모델의 한계를 넘어선 최첨단 성능과 효율성을 제공하는 것을 목표로 합니다.#Review#ASR#Language Identification#Forced Alignment#Large Audio-Language Models#Multilingual Speech Recognition#Streaming Inference#Qwen3-Omni2026년 1월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] PLANING: A Loosely Coupled Triangle-Gaussian Framework for Streaming 3D Reconstruction본 논문은 기존의 스트리밍 3D 재구성 방식이 고품질 렌더링과 정확한 기하학적 구조를 동시에 달성하기 어렵고, 구조적 중복성이 높아 확장성이 제한되는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Streaming 3D Reconstruction#Hybrid Representation#Triangle Primitives#Neural Gaussians#Geometric Accuracy#High-Fidelity Rendering#Embodied AI#Monocular SLAM2026년 1월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] OCRVerse: Towards Holistic OCR in End-to-End Vision-Language Models본 논문은 기존의 파편화된 OCR 접근법의 한계를 극복하고, 텍스트 중심(Text-centric) 및 비전 중심(Vision-centric) OCR 기능을 통합하는 최초의 엔드-투-엔드(end-to-end) 통합 OCR 방법론 인 OCRVerse를 제안합니다.#Review#Holistic OCR#Vision-Language Models#Multi-domain Training#Text-centric OCR#Vision-centric OCR#SFT-RL#Code Generation#Document Understanding2026년 1월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MetricAnything: Scaling Metric Depth Pretraining with Noisy Heterogeneous Sources이 논문은 이질적인 센서 노이즈, 카메라 의존적 편향, 그리고 노이즈가 많은 교차 소스 3D 데이터의 모호성으로 인해 확장이 어려웠던 Metric Depth Estimation 의 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Metric Depth Estimation#Pretraining#Foundation Models#Sparse Prompts#Heterogeneous Data#Zero-Shot Learning#Multi-modal Learning2026년 1월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MMFineReason: Closing the Multimodal Reasoning Gap via Open Data-Centric Methods본 논문은 고품질 추론 데이터의 부족으로 인해 독점 시스템에 비해 뒤처지는 오픈소스 멀티모달 모델의 한계를 극복하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multimodal Reasoning#Data-centric AI#Chain-of-Thought#Large Language Models#Visual Question Answering#STEM Reasoning#Dataset#Fine-tuning2026년 1월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MAD: Modality-Adaptive Decoding for Mitigating Cross-Modal Hallucinations in Multimodal Large Language Models본 논문은 Multimodal Large Language Models (MLLMs) 에서 발생하는 교차 모달리티 환각 현상(cross-modal hallucinations) 을 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multimodal LLM#Cross-modal Hallucination#Contrastive Decoding#Modality-Adaptive Decoding#Self-Assessment#Audio-Visual Language Model#Training-Free2026년 1월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Llama-3.1-FoundationAI-SecurityLLM-Reasoning-8B Technical Report사이버보안 도메인에서 복잡한 다단계 분석을 수행하는 데 특화된 최초의 오픈소스 네이티브 추론 모델 인 Foundation-Sec-8B-Reasoning 을 개발하는 것이 목표입니다.#Review#Cybersecurity LLM#Reasoning Model#Supervised Fine-Tuning#Reinforcement Learning#Verifiable Rewards#8B Parameters#Open-Source AI2026년 1월 29일댓글 수 로딩 중