[논문리뷰] Beyond Token-level Supervision: Unlocking the Potential of Decoding-based Regression via Reinforcement Learning이 논문은 디코딩 기반 회귀 모델이 개별 토큰 수준의 목표(예: cross-entropy)와 연속적인 수치 값 사이의 불일치로 인해 겪는 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Decoding-based Regression#Reinforcement Learning#Numerical Prediction#Large Language Models#Policy Gradient#Tokenization#Sequence Generation2025년 12월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Beyond Real: Imaginary Extension of Rotary Position Embeddings for Long-Context LLMs현재 RoPE(Rotary Position Embeddings) 구현이 어텐션 스코어 계산 시 복소수 값의 내적에서 실수부만 사용 하고 허수부를 버려, 장문맥 의존성 모델링에 중요한 관계형 정보 손실 이 발생하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Rotary Position Embedding#Long-Context LLMs#Complex-Valued Neural Networks#Self-Attention#Positional Encoding#Information Loss#Length Extrapolation2025년 12월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] World Models That Know When They Don't Know: Controllable Video Generation with Calibrated Uncertainty본 논문은 최첨단 제어 가능한 비디오 모델이 흔히 겪는 환각 현상과 불확실성 표현 능력 부족 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Controllable Video Generation#Uncertainty Quantification#Video Models#Calibration#Out-of-Distribution Detection#Proper Scoring Rules#Latent Space2025년 12월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] TwinFlow: Realizing One-step Generation on Large Models with Self-adversarial Flows현재 다단계 생성 모델(Diffusion, Flow Matching)의 느린 추론 속도 (40-100 NFE) 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Generative Models#One-step Generation#Self-Adversarial Learning#Flow Matching#Large Language Models#Text-to-Image#Efficient Inference#Diffusion Models2025년 12월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] TimesNet-Gen: Deep Learning-based Site Specific Strong Motion Generation논문은 지진 시 지반 운동의 시간-주파수 특성 을 효과적으로 포착하는 딥러닝 모델의 부재 문제를 해결하고자 합니다. 특히, 지역 지반 조건에 따른 지진파의 복잡한 시공간 및 스펙트럼 패턴 을 반영하여 사이트별 강진파(strong motion)를 생성 하는 조건부 생성 모델을 개발하는 것이 주된 목표입니다.#Review#Strong Motion Generation#Deep Learning#TimesNet#Conditional Generation#Site Effects#Seismology#HVSR#Time Series2025년 12월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SpaceControl: Introducing Test-Time Spatial Control to 3D Generative Modeling본 연구는 3D 에셋 생성에서 직관적이고 정밀한 기하학적 제어가 부족하다는 문제에 주목합니다.#Review#3D Generative Models#Spatial Control#Test-Time Guidance#Rectified Flow#Superquadrics#Training-Free#Trellis2025년 12월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Self-Improving VLM Judges Without Human Annotations본 논문은 VLM (Vision-Language Model) judge 를 훈련하기 위해 필요한 고비용의 인간 선호도 주석 또는 대규모 모델로부터의 지식 증류(distillation)에 대한 의존성을 제거하는 것을 목표로 합니다.#Review#Vision-Language Models#Self-Improvement#Judge Models#Synthetic Data Generation#Iterative Refinement#Reward Modeling#Human-free Alignment2025년 12월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SQ-format: A Unified Sparse-Quantized Hardware-friendly Data Format for LLMs대규모 언어 모델(LLMs)의 배포에 있어 저비트 양자화(low-bit quantization) 와 희소화(sparsification) 기술이 정확도와 효율성 사이에서 균형을 맞추기 어려운 문제를 해결하는 것이 목표입니다.#Review#LLM Quantization#Sparsification#Hardware Acceleration#Mixed-Precision#Post-Training Quantization#Data Format#GPU Optimization#AI Accelerator2025년 12월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SCAIL: Towards Studio-Grade Character Animation via In-Context Learning of 3D-Consistent Pose Representations기존 캐릭터 애니메이션 방법론이 복잡한 모션, 크로스-아이덴티티 애니메이션, 다중 캐릭터 상호작용 등 스튜디오 수준의 제작 요구 사항을 충족하지 못하는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Character Animation#3D Pose Representation#In-Context Learning#Diffusion Transformer#Studio-Grade Animation#Spatio-Temporal Reasoning#Video Generation2025년 12월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RealGen: Photorealistic Text-to-Image Generation via Detector-Guided Rewards본 논문은 기존 텍스트-이미지(T2I) 생성 모델들이 보이는 '가짜 같은' AI 아티팩트(예: '지나치게 매끄러운 피부', '기름진 얼굴 광택') 문제를 해결하고, 현실과 구분 불가능한 수준의 사실적인 이미지 를 생성하는 것을 목표로 합니다.#Review#Text-to-Image Generation#Photorealism#Reinforcement Learning#Diffusion Models#Adversarial Learning#Detector-Guided Rewards#LLM Prompt Optimization#Image Quality Assessment2025년 12월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ReVSeg: Incentivizing the Reasoning Chain for Video Segmentation with Reinforcement Learning본 논문은 복잡한 추론 중심 비디오 객체 분할 (Reasoning VOS) 태스크에서 기존 Vision-Language Models (VLMs) 의 불투명한 단일 스텝 잠재 예측 방식의 한계를 극복하는 것을 목표로 합니다.#Review#Video Object Segmentation#Reinforcement Learning#Vision-Language Models#Reasoning Chain#Explainable AI#Multi-step Reasoning2025년 12월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ProPhy: Progressive Physical Alignment for Dynamic World Simulation기존 비디오 생성 모델들이 대규모 또는 복잡한 다이내믹스에서 물리적으로 일관된 결과를 생성하는 데 어려움을 겪는 문제를 해결하는 것이 목표입니다.#Review#Video Generation#Physics-aware#World Simulation#Progressive Alignment#Mixture-of-Experts#Vision-Language Models#Token-level Routing2025년 12월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Joint 3D Geometry Reconstruction and Motion Generation for 4D Synthesis from a Single Image논문은 단일 정적 이미지로부터 물리적으로 그럴듯하고 시간적으로 일관된 동적인 4D 장면(3D 기하학과 시간적 역학) 을 생성하는 핵심적인 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 기존의 기하학-모션 분리 패러다임에서 발생하는 시공간적 불일치와 일반화 부족 문제를 극복하고자 합니다.#Review#4D Synthesis#3D Reconstruction#Motion Generation#Single Image#Diffusion Model#Point Cloud#Dataset Curation#View Synthesis2025년 12월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] From Imitation to Discrimination: Toward A Generalized Curriculum Advantage Mechanism Enhancing Cross-Domain Reasoning Tasks본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 능력 강화를 위한 강화 학습(RL) 과정에서, 긍정적 및 부정적 어드밴티지(advantage) 신호의 혼합이 초기 학습 단계에서 모호한 지침을 제공하고 일반화를 저해하는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Reinforcement Learning#Large Language Models#Curriculum Learning#Advantage Function#Reasoning Tasks#Multimodal AI#Policy Optimization#Generalization2025년 12월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Entropy Ratio Clipping as a Soft Global Constraint for Stable Reinforcement Learning대규모 언어 모델(LLMs)을 위한 강화 학습(RL)은 trust-region deviation 과 훈련 불안정성 문제에 직면해 있습니다.#Review#Reinforcement Learning#Policy Optimization#Trust Region#Entropy Clipping#Large Language Models#Training Stability#Distributional Shift2025년 12월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] EditThinker: Unlocking Iterative Reasoning for Any Image Editor본 논문은 기존 단일 턴(single-turn) 이미지 편집 모델의 한계, 즉 내재된 무작위성과 숙고 부족으로 인한 낮은 명령어-추종(instruction-following) 성능을 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Image Editing#Iterative Reasoning#Multimodal Large Language Model (MLLM)#Reinforcement Learning (RL)#Instruction Following#Critique-Refine-Repeat Cycle#Think-while-Edit2025년 12월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] COOPER: A Unified Model for Cooperative Perception and Reasoning in Spatial Intelligence본 연구는 기존 MLLM이 3D 공간 추론 및 객체 속성 이해에 어려움을 겪는 문제를 해결하고자 합니다. 단일 통합 MLLM이 공간 지각 능력을 내재적으로 향상 시키고, 적응형의 인터리브드 추론 을 통해 더욱 강력한 공간 지능을 달성할 수 있는지 탐구하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multimodal Large Language Models (MLLMs)#Spatial Reasoning#Perception Enhancement#Auxiliary Modalities#Adaptive Interleaved Reasoning#Reinforcement Learning#Chain-of-Thought2025년 12월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AI & Human Co-Improvement for Safer Co-Superintelligence이 논문은 AI가 스스로 개선하는 자율적 자기 개선(Self-Improving AI)의 목표가 위험하고 최적의 경로가 아니라고 주장하며, 대신 인간과 AI의 협력적 공동 개선(Co-Improvement) 을 통해 더 안전하고 빠른 공동 초지능(Co-Superintelligence) 달성을 제안합니다.#Review#AI Safety#Superintelligence#Human-AI Collaboration#Self-Improving AI#Co-Improvement#Alignment#AI Research Agents2025년 12월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] UltraImage: Rethinking Resolution Extrapolation in Image Diffusion Transformers본 논문은 이미지 diffusion transformer 모델이 훈련된 해상도를 넘어선 이미지를 생성할 때 발생하는 콘텐츠 반복 및 품질 저하 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Diffusion Transformers#Resolution Extrapolation#Positional Encoding#Frequency Analysis#Adaptive Attention#High-Resolution Image Generation#Image Quality#Content Repetition2025년 12월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] TV2TV: A Unified Framework for Interleaved Language and Video Generation본 논문은 복잡한 시맨틱 추론이나 반복적인 고수준 계획이 필요한 비디오 생성에서 기존 모델들이 겪는 한계를 극복하고자 합니다. 비디오 생성을 텍스트와 비디오 생성의 교차 프로세스로 분해함으로써 시각적 품질과 사용자 제어 가능성을 획기적으로 향상시키는 것을 목표로 합니다.#Review#Video Generation#Language Modeling#Multimodal AI#Interleaved Generation#Flow Matching#Transformer#Controllability#World Models2025년 12월 4일댓글 수 로딩 중