[논문리뷰] Qwen-Audio-3.1-ASR Technical Report본 연구는 기존 ASR 시스템이 단일 발화자 혹은 텍스트 변환에만 국한되어, 다자간 대화에서의 발화자 식별이나 오디오 내 환경음 인식과 같은 복잡한 오디오 이해 요구사항을 충족하지 못하는 한계를 해결하고자 한다.#Review#Audio-Language Model#Automatic Speech Recognition#Speaker Diarization#Audio Understanding#Instruction-Controlled#Reinforcement Learning2026년 10월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Quant-Arena: Benchmarking LLM Agents for Quantitative Trading Research본 논문은 기존의 quantitative research 벤치마크들이 formula나 code, 혹은 단일 의사결정만을 평가하여 LLM이 실제 market data 상에서 장기적인 수익성을 갖춘 전략을 생성할 수 있는지 검증하지 못한다는 한계를 해결합니다.#Review#Quantitative Trading#LLM Agents#Benchmark#Alpha Mining#Backtesting#Portfolio Optimization2026년 10월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] PrismaCoder: Pushing the Boundaries of Open Multimodal Code Intelligence through Decomposed Rubric SynthesisMultimodal Code Intelligence 분야는 텍스트나 스크린샷만으로 인터랙티브한 아티팩트를 생성하는 독점 모델의 발전으로 큰 주목을 받고 있지만, 오픈 소스 분야의 발전은 데이터의 양과 품질, 그리고 이를 생성하는 파이프라인의 부족으로 인해 제약을 받고 있습니다.#Review#Multimodal Code Intelligence#Data Curation#Rubric Synthesis#Reinforcement Learning#Code Generation#Visual-Programming Interface2026년 10월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] PACE: Periodic and Channel-Aligned Encoding of Four-Bit Recurrent StatesLinear-attention Language Models는 고정된 크기의 recurrent state를 사용하여 Transformer의 Key-Value cache를 대체하지만, 여러 concurrent sequence를 처리할 때 이 state가 상당한 memory를 차지하게 됩니다.#Review#State Quantization#Linear-Attention Language Models#Recurrent State#Periodic Rounding#Decode Buffer#Channel-Aligned Scale Groups#Four-Bit Quantization#Throughput2026년 10월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Multimodal Embodied Agents: A Unified Capability-centric Perspective from Computer-Use to Robot-Use본 논문은 multimodal agent가 컴퓨터 활용(computer-use) 환경에서 로봇 활용(robot-use) 환경으로 전환될 때 발생하는 변화에 대한 핵심 질문을 해결하고자 합니다.#Review#Multimodal Embodied Agents#Capability-centric Framework#PAPAV#Computer-Use Agents#Robotic Systems#Task Loop#Embodiment#Benchmark Analysis2026년 10월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Memory-Centric Continual Learning for AI Agents현재 Foundation Model 기반의 Autonomous Agent들은 Reasoning, Planning, Tool Use에서 강력한 능력을 보여주지만, 고정된 Weight와 Context Limit로 인해 장기적인 Deployment에서 경험으로부터 지속적인 학습을 유지하기 어렵다.#Review#Continual Learning#AI Agents#Memory Systems#Memory Scaling Law#Stability-Plasticity Dilemma#Evaluation Framework#Recursive Self-Improvement#Memory Lifecycle2026년 10월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Looped Uniform Diffusion Language Models본 연구는 UDLM 학습 시 발생하는 높은 연산량(FLOPs) 부담과 효율적인 추론을 위한 최적의 깊이 할당 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Uniform Diffusion Language Models#Looped Transformers#Training Efficiency#DUO++#Adaptive Looping2026년 10월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Looking Ahead: Modeling Future Evolution in Autoregressive Video Generation본 논문은 Autoregressive 비디오 생성 모델이 단순히 현재 Chunk를 복제하는 수준을 넘어, 장면의 장기적인 물리적 변화(Visual Evolution)를 모델링하지 못한다는 문제를 해결합니다.#Review#Autoregressive Video Generation#Video Diffusion Models#Future Chunk Prediction#Teacher-Forced Training#Physical Plausibility#Representation Learning2026년 10월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Hidden Messages Between Diffusion Language Model Agents: Causal Evidence for Latent Communication본 연구는 다중 에이전트 시스템에서 에이전트 간의 통신이 텍스트 교환이 아닌 latent space 내의 continuous state 전송을 통해 이루어질 수 있는지, 그리고 이것이 실제 인과적으로 효과적인지를 규명하고자 합니다.#Review#Diffusion Language Models#Multi-agent Systems#Latent Communication#Causal Audit#Information Transfer2026년 10월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Harness Scaling for Generalizable Agentic Reinforcement Learning본 논문은 기존 Agentic Reinforcement Learning (RL) 접근 방식이 주로 단일의 고정된 Harness Configuration을 통해 Policy를 Optimization하는 한계점을 해결하고자 합니다.#Review#Agentic Reinforcement Learning#Harness Scaling#Generalization#Factorized Harness Space#Orthogonal Design#Cross-Harness Training#Black-Box Harness2026년 10월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] From VLM Planners to Robotic Agents: Self-Evolving Harnesses for History-Dependent Manipulation본 논문은 Long-horizon 로봇 조작 태스크에서 비(Non)-Markovian 의존성, 부분적 관측 가능성(Partial Observability), 그리고 누적되는 실행 오류로 인해 발생하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#VLM#Robotic Agents#Self-Evolution#Harness#History-Dependent Manipulation#RoboMME#Context Management2026년 10월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] From RL Papers to Framework Code: Inclusion and Review in Seven Open-Source Training Frameworks본 연구는 연구 논문에서 제안된 수많은 RL 방법론이 실제 오픈소스 학습 프레임워크에 얼마나 반영되는지, 즉 학계의 연구 결과가 실제 엔지니어링 수준으로 전이되는 과정을 정량적으로 분석한다.#Review#Reinforcement Learning#Language Models#Open-Source Frameworks#Method Inclusion#Training Frameworks#Reproducibility#Algorithm Implementation2026년 10월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Evolving with Open Worlds: Towards Recursive Self-Improvement for Future Forecasting본 연구는 AI 시스템이 특정 시점의 역량에 머무르지 않고, 자신의 경험을 통해 지속적으로 발전하는 Recursive Self-Improvement (RSI) 능력의 중요성을 강조합니다.#Review#Recursive Self-Improvement#Future Forecasting#Agentic AI#Co-evolution#Living Environment#Skill Distillation#Reinforcement Learning2026년 10월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Entertain, then Cancel: How Thinking Makes Reasoning Models Read Some and Or Literally본 논문은 테스트 타임 추론(thinking)이 모델의 언어 이해, 특히 화용론적 추론에 어떤 영향을 미치는지 규명하고자 한다. 기존 연구들은 추론 모델의 정확도 향상에 주목했지만, 더 많은 사고 과정이 인간의 일상적인 의사소통 방식인 화용론적 의미 해석을 왜곡할 수 있다는 점은 간과되어 왔다.#Review#Reasoning Models#Scalar Implicature#Test-Time Thinking#Pragmatics#LLM Interpretation#Logical Words2026년 10월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DiffResearch: Accelerating Deep Research with Diffusion Language Models현재 대부분의 Deep Research (DR) 시스템은 Autoregressive (AR) LLMs를 기반으로 구축되어, 계획 및 장문 작성을 포함한 모든 단계에서 left-to-right 디코딩의 inherent한 제약으로 인해 End-to-End Latency가 심각한 병목 현상으로 작용한다.#Review#Diffusion Language Models#Deep Research Systems#Multi-Agent Frameworks#Latency Reduction#Report Quality#Scientific Text Generation#Research Automation2026년 10월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Design Anything, Design at Scale본 논문은 에이전트 기반의 생성 AI가 장기적인 프로젝트 수행 과정에서 초기 설계 의도(Design Intent)를 일관되게 유지하지 못하는 문제를 해결하고자 한다.#Review#Agentic AI#Design Intent#Intent–execution Graph#Task Contract#Long-horizon Tasks#DesignAnything-Bench2026년 10월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DeLoop: Repeated Actions as Self-Supervision for Long-Horizon Agents본 논문은 Long-Horizon Language-Model Agents가 이전에 실행했던 작업을 반복하는, 즉 동일한 도구 호출을 같은 인자로 다시 발행하고 동일한 Observation을 받는 'Loop' 현상을 핵심 문제로 지적합니다.#Review#LLM agents#long-horizon agents#agent memory#context compression#agent loops#repeated actions#preference optimization2026년 10월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DONIC: Generalist Dexterous Bimanual Tracking Control from Human Demonstrations본 연구는 기존 Dexterous Reference Tracking 모델들이 주로 단일 손(Single-hand) 조작에 국한되어, 실생활에서 빈번하게 발생하는 비대칭적 양손 협업(Asymmetric bimanual coordination)을 다루지 못한다는 문제점을 해결합니다 .#Review#Bimanual Manipulation#Dexterous Tracking#Reinforcement Learning#Generalist Policy#Robot Learning#Human Demonstration2026년 10월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CulturalRiddles: A Multicultural Benchmark of Riddles본 연구는 기존 LLM 벤치마크가 대부분 영어를 중심으로 한 사실 기반 지식에 편중되어 있어, 실제 세계의 다양한 문화적 맥락을 이해하고 추론하는 능력을 적절히 평가하지 못한다는 문제의식에서 출발합니다.#Review#CulturalRiddles#LLM Evaluation#Multicultural Benchmark#Participatory Research#Cross-Cultural Reasoning2026년 10월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CompactSplat: Spatially Adaptive Gaussian Distribution for Feedforward Scene Reconstruction본 논문은 기존의 feedforward 3D Gaussian Splatting 방법론들이 가진 고질적인 공간적 중복성(Spatial Redundancy) 문제를 해결합니다.#Review#3D Gaussian Splatting#Feedforward Reconstruction#Texture-Aware Partitioner#Hierarchical Pyramid Sampler#Sparsity Control#3D Representation2026년 10월 21일댓글 수 로딩 중