[논문리뷰] Steerability of Instrumental-Convergence Tendencies in LLMs본 논문은 AI 시스템의 역량(capability) 성장과 제어 가능성(steerability) 간의 관계를 탐구하며, 특히 도구적 수렴(instrumental convergence) 경향에 초점을 맞춥니다.#Review#LLM Steerability#Instrumental Convergence#AI Safety#AI Security#Open-Weight Models#Prompt Engineering#Model Control#Behavioral Alignment2026년 1월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SOP: A Scalable Online Post-Training System for Vision-Language-Action Models본 논문은 대규모 사전 훈련을 통해 일반화 능력을 갖춘 Vision-Language-Action (VLA) 모델 이 실세계에서 전문가 수준의 숙련도와 확장 가능한 온라인 적응 능력을 확보하지 못하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Vision-Language-Action Models#Online Post-training#Scalable Robot Learning#Distributed Systems#Multi-task Learning#Imitation Learning#Reinforcement Learning2026년 1월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Parallel Latent Reasoning for Sequential Recommendation순차 추천 시스템에서 희소한 사용자 행동 시퀀스로부터 복잡한 사용자 선호를 포착하는 문제를 해결하는 것이 목표입니다.#Review#Sequential Recommendation#Latent Reasoning#Parallel Processing#Computational Scaling#Mixture of Experts#Contrastive Learning#Transformer Architecture2026년 1월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] NitroGen: An Open Foundation Model for Generalist Gaming Agents논문은 대규모의 다양하고 레이블링된 행동 데이터 부족으로 인해 지연되었던, 일반화된 행동을 할 수 있는 embodied agent 개발을 목표로 합니다.#Review#Generalist Agents#Foundation Models#Behavior Cloning#Video Games#Action Extraction#Multi-game#Embodied AI2026년 1월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MiMo-V2-Flash Technical Report본 논문은 빠른 추론 속도와 강력한 추론 및 에이전트 능력을 동시에 갖춘 효율적이고 비용 효율적인 대규모 언어 모델(LLM)인 MiMo-V2-Flash를 개발하는 것을 목표로 합니다.#Review#Mixture-of-Experts#Sliding Window Attention#Multi-Token Prediction#Multi-Teacher On-Policy Distillation#Reinforcement Learning#Long-Context Modeling#Agentic AI2026년 1월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LTX-2: Efficient Joint Audio-Visual Foundation Model기존 텍스트-투-비디오(T2V) 모델이 오디오 정보 없이 '침묵하는' 영상을 생성하는 한계를 해결하고자 합니다. 이 연구는 고품질의 시간적으로 동기화된 오디오-비주얼 콘텐츠를 텍스트 프롬프트로부터 생성하는 오픈 소스 통합 파운데이션 모델(T2AV) 인 LTX-2 를 개발하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multimodal AI#Text-to-Audio-Video#Diffusion Transformer#Cross-Modal Attention#Classifier-Free Guidance#Efficient Inference#Foundation Model2026년 1월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] InfiniDepth: Arbitrary-Resolution and Fine-Grained Depth Estimation with Neural Implicit Fields기존의 이산적인 이미지 그리드 기반 깊이 추정 방식이 가지는 해상도 확장성 및 기하학적 세부 정보 복구의 한계를 극복하는 것을 목표로 합니다.#Review#Depth Estimation#Neural Implicit Fields#Arbitrary Resolution#Fine-Grained#Novel View Synthesis#Vision Transformer#Synth4K Benchmark2026년 1월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] FFP-300K: Scaling First-Frame Propagation for Generalizable Video Editing본 논문은 제어 가능한 비디오 편집 패러다임인 First-Frame Propagation (FFP) 의 주요 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Video Editing#First-Frame Propagation (FFP)#Large-Scale Dataset#Generative Models#Temporal Consistency#Spatio-Temporal RoPE#Self-Distillation2026년 1월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DreamStyle: A Unified Framework for Video Stylization본 논문은 텍스트, 스타일 이미지, 스타일이 적용된 첫 프레임 등 단일 모달리티 조건에 국한된 기존 비디오 스타일 변환 방법론의 한계를 해결하고, 고품질 데이터 부족 및 시간적 일관성 문제를 극복하여 다중 모달리티 스타일 가이드를 지원하는 통합 프레임워크 를 제안하는 것을 목표로 합니다.#Review#Video Stylization#Unified Framework#Diffusion Models#LoRA#Data Curation#Multi-modal Input#Image-to-Video2026년 1월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CogFlow: Bridging Perception and Reasoning through Knowledge Internalization for Visual Mathematical Problem Solving기존 Multimodal Large Language Models (MLLMs) 이 시각적 수학 문제 해결에서 낮은 정확도와 일관성 없는 추론을 보이는 문제를 해결하는 것이 목표입니다. 특히, 시각적 정보 추출 후 이 정보가 추론 과정에 충실히 통합되고 활용되는지를 보장하지 못하는 한계를 극복하고자 합니다.#Review#Multimodal LLMs#Visual Reasoning#Mathematical Problem Solving#Knowledge Internalization#Reinforcement Learning#Cognitive-Inspired AI#Perception-Reasoning Alignment2026년 1월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] VINO: A Unified Visual Generator with Interleaved OmniModal Context본 논문은 파편화된 기존 시각 생성 파이프라인의 한계를 극복하고, 단일 프레임워크 내에서 이미지 및 비디오 생성과 편집을 모두 수행할 수 있는 통합 시각 생성기 VINO 를 개발하는 것을 목표로 합니다.#Review#Unified Generation#Multimodal Diffusion#Vision-Language Model#Image Editing#Video Editing#Interleaved Context#Progressive Training#Diffusion Transformer2026년 1월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] VAR RL Done Right: Tackling Asynchronous Policy Conflicts in Visual Autoregressive GenerationVisual Autoregressive (VAR) 모델은 이질적인 입력 구조와 생성 단계별로 크게 변동하는 쿼리 토큰 수로 인해 비동기 정책 충돌이 발생하여, 특히 RL 환경에서 불안정한 학습과 최적화되지 않은 정렬을 초래합니다.#Review#Visual Autoregressive Models#Reinforcement Learning#Policy Conflicts#GRPO#Text-to-Image Generation#Credit Assignment#Multi-scale Generation2026년 1월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Toward Stable Semi-Supervised Remote Sensing Segmentation via Co-Guidance and Co-Fusion본 논문은 원격 탐사(RS) 이미지의 시맨틱 분할에서 의사 레이블(pseudo-label) 드리프트 와 확증 편향 으로 인한 오류 축적 문제를 해결하고, 고비용의 픽셀 단위 주석 의존도를 낮추는 것을 목표로 합니다.#Review#Semi-Supervised Learning#Semantic Segmentation#Remote Sensing#Vision Foundation Models#Pseudo-Label Drift#Co-Guidance#Feature Fusion2026년 1월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Talk2Move: Reinforcement Learning for Text-Instructed Object-Level Geometric Transformation in Scenes본 논문은 기존 텍스트 기반 이미지 편집 모델이 객체 수준의 기하학적 변환(이동, 회전, 크기 조절)에 어려움을 겪는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Reinforcement Learning#Text-Guided Image Editing#Object-Level Transformation#Geometric Transformation#Diffusion Models#GRPO#Scene Editing#Spatially Grounded Rewards2026년 1월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SWE-Lego: Pushing the Limits of Supervised Fine-tuning for Software Issue Resolving본 논문은 소프트웨어 엔지니어링(SWE) 문제 해결 분야에서 SFT (Supervised Fine-tuning) 전용 경량 접근 방식 의 한계를 확장하여 최첨단 성능을 달성하는 것을 목표로 합니다. 복잡한 훈련 패러다임(예: 중간 훈련, 강화 학습) 없이도 SFT만으로 높은 성능을 낼 수 있음을 보여주고자 합니다.#Review#Software Engineering#Issue Resolution#Supervised Fine-tuning (SFT)#Large Language Models (LLMs)#Hybrid Dataset#Error Masking#Curriculum Learning#Test-Time Scaling (TTS)#Generative Verifiers2026년 1월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Recursive Language Models본 논문은 대규모 언어 모델(LLMs)이 컨텍스트 길이 제한으로 인해 긴 프롬프트를 효과적으로 처리하지 못하고 '컨텍스트 로트(context rot)' 현상을 겪는 문제를 해결하고자 합니다. 특히, 수백만 토큰 규모의 장기 작업에서 일반 목적 LLM의 컨텍스트 크기를 추론 시점에 획기적으로 확장 하는 것을 목표로 합니다.#Review#Recursive Language Models#Large Language Models#Long Context Processing#Inference Scaling#REPL Environment#Task Decomposition#Sub-LM Calls#Context Management2026년 1월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Project Ariadne: A Structural Causal Framework for Auditing Faithfulness in LLM Agents본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트의 Chain-of-Thought(CoT) 추론 과정 이 실제 모델 출력의 원인인지 혹은 사후 합리화인지에 대한 'Faithfulness Gap' 문제를 해결하고자 합니다.#Review#LLM Agents#Faithfulness#XAI#Causal Inference#Structural Causal Models#Counterfactual Interventions#Reasoning Trace Auditing#Causal Decoupling2026년 1월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] OpenNovelty: An LLM-powered Agentic System for Verifiable Scholarly Novelty AssessmentOpenNovelty 는 방대하고 빠르게 진화하는 학술 문헌 속에서 논문의 독창성을 평가하는 피어 리뷰의 어려움을 해결하고자 합니다. 특히, 기존 LLM 기반 접근법 이 겪는 환각 현상이나 세부 분석 부족 문제를 극복하여, 투명하고 추적 가능하며 증거에 기반한 독창성 분석을 제공하는 것을 목표로 합니다.#Review#LLM 에이전트 시스템#학술 독창성 평가#피어 리뷰 지원#증거 기반 검증#의미론적 검색#계층적 분류 체계#대규모 언어 모델2026년 1월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] NextFlow: Unified Sequential Modeling Activates Multimodal Understanding and GenerationNextFlow는 단일 decoder-only autoregressive transformer 를 사용하여 멀티모달 이해 및 생성 능력을 통합하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multimodal AI#Decoder-only Transformer#Next-scale Prediction#Image Generation#Image Editing#Reinforcement Learning#Unified Modeling#TokenFlow2026년 1월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] M-ErasureBench: A Comprehensive Multimodal Evaluation Benchmark for Concept Erasure in Diffusion Models본 논문은 텍스트-투-이미지 확산 모델의 개념 삭제(concept erasure) 방법들이 텍스트 프롬프트 외의 다른 입력 양식(모달리티)에 대해 얼마나 취약한지 평가하고, 이러한 취약점을 개선할 수 있는 새로운 추론 시간 방어 메커니즘을 제안하는 것을 목표로 합니다.#Review#Diffusion Models#Concept Erasure#Multimodal Evaluation#Adversarial Attacks#Robustness#Textual Inversion#Latent Inversion#Cross-Attention2026년 1월 5일댓글 수 로딩 중