[논문리뷰] Beyond Memorization: Extending Reasoning Depth with Recurrence, Memory and Test-Time Compute Scaling본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)의 다단계 추론 능력 을 향상시키는 것을 목표로 합니다.#Review#Reasoning Depth#Cellular Automata#Transformer Architectures#Recurrence#Adaptive Computation Time#Chain-of-Thought#Reinforcement Learning#Generalization2025년 8월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] TPLA: Tensor Parallel Latent Attention for Efficient Disaggregated Prefill & Decode Inference본 논문은 DeepSeek-V2 에서 도입된 Multi-Head Latent Attention (MLA) 이 Tensor Parallelism (TP) 환경에서 KV 캐시 메모리 절감 효과를 잃는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#LLM Inference#Tensor Parallelism#KV Cache Optimization#Latent Attention#Memory Efficiency#Decoding Speedup#Prefill/Decode Separation#Reparameterization2025년 8월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Selective Contrastive Learning for Weakly Supervised Affordance Grounding본 논문은 약지도 어포던스 그라운딩(Weakly Supervised Affordance Grounding, WSAG) 에서 모델이 어포던스 관련 부위 대신 일반적인 클래스 패턴에 집중하는 한계를 극복하고자 합니다.#Review#Weakly Supervised Learning#Affordance Grounding#Contrastive Learning#CLIP#Part Discovery#Object Localization#DINO#Generative Models2025년 8월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Learnable SMPLify: A Neural Solution for Optimization-Free Human Pose Inverse Kinematics본 논문은 3D 인체 포즈 및 형태 추정에서 널리 사용되지만 계산 비용이 높은 SMPLify 의 반복적 최적화 과정을 데이터 기반 신경망 으로 대체하여, 최적화 없이 빠른 시간 내에 인버스 키네마틱스(IK) 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Inverse Kinematics#Human Pose Estimation#SMPL Model#Neural Networks#Optimization-Free#Residual Learning#Data-Driven2025년 8월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Jailbreaking Commercial Black-Box LLMs with Explicitly Harmful Prompts본 논문은 상업용 블랙박스 LLM에 대한 효과적인 탈옥(jailbreak) 공격 방법론을 개발하고, 기존 레드팀 데이터셋의 부적절한 프롬프트(Benign, Non-obvious Harmful, Non-Triggering harmful-response) 문제를 해결하여 LLM 평가의 정확성을 높이는 것을 목표로 합니다.#Review#LLM Jailbreaking#Red Teaming#Malicious Content Detection#Developer Messages#D-Attack#DH-CoT#Adversarial Attacks#Dataset Cleaning2025년 8월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] InMind: Evaluating LLMs in Capturing and Applying Individual Human Reasoning Styles본 연구는 LLM이 인간의 개별적인 추론 스타일, 특히 사회적 맥락에서 사람들의 행동과 의도를 해석하고 적용하는 능력을 평가하는 것을 목표로 합니다.#Review#LLM Evaluation#Human Reasoning Styles#Social Deduction Games#Theory of Mind#Adaptive Reasoning#Avalon Game#Cognitive Grounding2025년 8월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] End-to-End Agentic RAG System Training for Traceable Diagnostic Reasoning본 논문은 기존 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템이 의료 진단 분야에서 겪는 한계, 즉 수동적인 프롬프트 엔지니어링, 제한된 피드백 적응, 그리고 불투명한 추론 과정으로 인한 신뢰성 부족 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Agentic RAG#Medical Diagnosis#Reinforcement Learning#Traceable AI#Large Language Models#Clinical Decision Support#Out-of-Distribution Generalization#Reward Design2025년 8월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] EgoTwin: Dreaming Body and View in First Person본 논문은 egocentric video 생성 분야의 미개척 영역을 탐구하며, 특히 카메라 착용자의 모션과 시점이 일관되고 인과적으로 연결된 방식으로 egocentric video와 인간 모션을 공동 생성하는 새로운 태스크를 제시합니다.#Review#Egocentric Video Generation#Human Motion Synthesis#Diffusion Transformers#Multimodal Generation#Viewpoint Alignment#Causal Interplay#First-Person Vision2025년 8월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Do What? Teaching Vision-Language-Action Models to Reject the Impossible본 논문은 Vision-Language-Action (VLA) 모델이 존재하지 않는 객체나 조건('false-premise instructions')을 참조하는 명령을 받았을 때 이를 인식하고, 해석하며, 적절히 응답하는 능력이 부족하다는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Vision-Language-Action Models#Robotics#False Premise Detection#Instruction Following#Human-Robot Interaction#Clarification#Instruction Tuning2025년 8월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CRISP: Persistent Concept Unlearning via Sparse Autoencoders본 논문은 대규모 언어 모델(LLMs)에서 불필요하거나 유해한 지식을 영구적으로 제거(Persistent Concept Unlearning) 하면서도 모델의 일반적인 유용성과 생성 품질을 유지하는 것을 목표로 합니다.#Review#Concept Unlearning#Sparse Autoencoders (SAEs)#LLMs#Parameter-Efficient Fine-Tuning#Model Interpretability#Safety-Critical AI#Feature Suppression#WMDP Benchmark2025년 8월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CARFT: Boosting LLM Reasoning via Contrastive Learning with Annotated Chain-of-Thought-based Reinforced Fine-Tuning본 논문은 LLM의 추론 능력 향상을 목표로, 기존 SFT(Supervised Fine-Tuning) 방식의 제한된 일반화 능력과 RL(Reinforcement Learning) 기반 방식의 불안정한 추론 경로 샘플링 및 주석된 CoT(Chain-of-Thought) 활용 부족 이라는 두 가지 주요 한계를 해결하고자 합니다.#Review#LLM Reasoning#Contrastive Learning#Reinforcement Learning#Fine-tuning#Chain-of-Thought (CoT)#Annotated Data#Model Stability2025년 8월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Beyond Pass@1: Self-Play with Variational Problem Synthesis Sustains RLVR본 논문은 Verifiable Rewards (RLVR) 기반 Large Language Models (LLMs) 학습 시 발생하는 Pass@k 성능 한계 와 정책 엔트로피 붕괴 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Reinforcement Learning#Large Language Models#Self-Play#Variational Problem Synthesis#Policy Entropy#Pass@k#Reasoning Benchmarks2025년 8월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AgentScope 1.0: A Developer-Centric Framework for Building Agentic Applications본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트 애플리케이션 구축 시 발생하는 유연하고 효율적인 도구 기반 에이전트-환경 상호작용의 어려움을 해결하고자 합니다. 이를 위해 AgentScope 1.0 이라는 개발자 중심 프레임워크를 제시하여, 복잡한 에이전트 애플리케이션 개발을 위한 포괄적인 지원을 목표로 합니다.#Review#LLM Agents#Agentic Applications#ReAct Paradigm#Framework#Tool Use#Multi-Agent Systems#Developer Experience#Evaluation2025년 8월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AetherCode: Evaluating LLMs' Ability to Win In Premier Programming Competitions현재 대규모 언어 모델(LLM)의 코드 추론 능력 평가 벤치마크들이 모델의 실제 역량을 과대평가하며, 엘리트 인간 프로그래머와의 격차를 숨기고 있다는 문제 의식에서 출발합니다.#Review#Competitive Programming#LLM Evaluation#Code Reasoning#Benchmark#Test Case Generation#Programming Competitions#Algorithmic Problems2025년 8월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] aiXiv: A Next-Generation Open Access Ecosystem for Scientific Discovery Generated by AI ScientistsAI가 생성한 과학 연구 콘텐츠가 파편화된 출판 생태계와 확장성 없는 인간 중심의 동료 검토 시스템으로 인해 확산에 어려움을 겪는 문제를 해결하는 것이 목표입니다.#Review#AI Agents#Open Access#Scientific Discovery#Peer Review#LLMs#Multi-agent Systems#Prompt Injection#Iterative Refinement2025년 8월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] When and What: Diffusion-Grounded VideoLLM with Entity Aware Segmentation for Long Video Understanding본 논문은 기존 Video-LLM의 한계인 불명확한 시간 인코딩, 프레임 수준의 낮은 연속성, 그리고 관심 엔티티에 대한 언어-비전 정렬 불일치를 극복하는 것을 목표로 합니다. 특히 긴 비디오에서 발생하는 이벤트의 정밀한 시간적 위치 파악과 엔티티 수준의 견고한 정렬을 통해 비디오 이해 능력을 향상시키고자 합니다.#Review#Video-LLM#Diffusion Model#Temporal Grounding#Object Segmentation#Long Video Understanding#Multimodal AI#Video Question Answering2025년 8월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Waver: Wave Your Way to Lifelike Video Generation본 논문은 통합된 이미지 및 비디오 생성을 위한 고성능 파운데이션 모델인 Waver 를 제시하며, 특히 720p 원본 해상도에서 5-10초 길이의 비디오를 생성하고 1080p로 업스케일링하는 것을 목표로 합니다.#Review#Video Generation#Foundation Model#Diffusion Model#Transformer#Text-to-Video#Image-to-Video#Super-Resolution#Data Curation2025년 8월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Snap-Snap: Taking Two Images to Reconstruct 3D Human Gaussians in Milliseconds본 연구는 극도로 희소한 입력(전면 및 후면 이미지 단 두 장)만으로 3D 인체 가우시안을 재구성하는 도전적인 문제를 해결하고자 합니다. 기존 방법론의 고비용 데이터 수집 및 긴 처리 시간의 한계를 극복하고, 사용자 친화적인 방식으로 디지털 휴먼 생성을 위한 문턱을 낮추는 것을 목표로 합니다.#Review#3D Human Reconstruction#Gaussian Splatting#Sparse View#Two-Image Input#Real-time Inference#Point Cloud Prediction#Feed-forward Network2025년 8월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SceneGen: Single-Image 3D Scene Generation in One Feedforward Pass본 논문의 핵심 목표는 단일 장면 이미지와 객체 마스크를 입력으로 받아, 최적화나 에셋 검색 과정 없이 하나의 피드포워드 패스 만으로 다수의 3D 에셋(기하학적 구조, 텍스처, 공간 배치 포함)을 동시에 효율적으로 생성하는 것입니다.#Review#3D Scene Generation#Single-Image Input#Feedforward Networks#Diffusion Models#Geometric Modeling#Texture Synthesis#Transformer#Feature Aggregation2025년 8월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Mobile-Agent-v3: Foundamental Agents for GUI Automation본 논문은 다양한 GUI 환경(데스크톱, 모바일)에서 인간의 지시에 따라 작업을 자동화하는 데 있어 기존 모델들의 한계(낮은 일반화 능력, 동적 환경 적응의 어려움)를 극복하고자 합니다.#Review#GUI Automation#Multimodal Agents#Foundational Models#Reinforcement Learning#Large Language Models#Cross-Platform#Self-Supervised Learning2025년 8월 22일댓글 수 로딩 중