[논문리뷰] Diffusion-SDPO: Safeguarded Direct Preference Optimization for Diffusion Models텍스트-이미지 확산 모델을 인간의 선호도에 맞춰 정렬하는 과정에서 발생하는 문제를 해결하는 것이 목표입니다.#Review#Diffusion Models#Direct Preference Optimization (DPO)#Safeguarded Learning#Text-to-Image Generation#Preference Alignment#Generative Models#Stable Diffusion2025년 11월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DRIVE: Data Curation Best Practices for Reinforcement Learning with Verifiable Reward in Competitive Code Generation이 논문은 RLVR(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards)을 사용하여 경쟁 프로그래밍 코드 생성의 성능을 향상시키는 데 있어 데이터 큐레이션 및 커리큘럼 설계 의 중요성을 탐구합니다.#Review#Reinforcement Learning with Verifiable Reward#Competitive Programming#Code Generation#Data Curation#Curriculum Learning#Supervised Fine-tuning#Entropy Expansion2025년 11월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DIMO: Diverse 3D Motion Generation for Arbitrary Objects본 연구는 기존 4D 생성 모델이 단일 객체에 대해 단일 모션만 생성하거나, 카테고리별로 제한된 모션만을 다루는 한계를 극복하고자 합니다. 단일 이미지 에서 임의의 객체 에 대한 다양한 3D 모션 을 단일 생성 모델 을 통해 단일 포워드 패스 로 즉시 생성하는 것을 목표로 합니다.#Review#3D Motion Generation#Generative Models#Arbitrary Objects#Neural Key Points#Latent Space#4D Content Generation#Diffusion Models#3D Gaussian Splatting2025년 11월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Ariadne: A Controllable Framework for Probing and Extending VLM Reasoning Boundaries본 연구는 RL 후처리 훈련이 기존 VLM의 내재적 추론 능력 경계 를, 특히 시각 중심의 공간 추론 작업에서 확장할 수 있는지 탐색하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해, 정밀하게 난이도를 제어할 수 있는 프레임워크인 Ariadne 를 도입하여 VLM의 추론 행동을 체계적으로 조사하고 한계를 확장하고자 합니다.#Review#Vision-Language Models (VLMs)#Reinforcement Learning (RL)#Spatial Reasoning#Controllable Framework#RLVR#GRPO#Maze Navigation#Generalization Boundaries2025년 11월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] 10 Open Challenges Steering the Future of Vision-Language-Action Models본 논문은 Vision-Language-Action (VLA) 모델 의 개발과 광범위한 수용을 가속화하기 위해 현재 연구 분야에서 직면한 10가지 주요 개방형 과제를 식별하고 논의하는 것을 목표로 합니다.#Review#Vision-Language-Action Models#Embodied AI#Robotics#Multimodal Perception#Cross-Robot Generalization#Hierarchical Planning#World Models#Robot Safety2025년 11월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Visual Spatial Tuning본 논문은 기존 Vision-Language Models (VLMs) 이 시각 정보에서 공간 관계를 포착하는 데 한계가 있다는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Vision-Language Models#Spatial Reasoning#Spatial Perception#Dataset Creation#Reinforcement Learning#Visuospatial AI#Robotics2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] VeriCoT: Neuro-symbolic Chain-of-Thought Validation via Logical Consistency Checks본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 Chain-of-Thought (CoT) 추론 과정에서 발생하는 논리적 오류와 신뢰성 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. LLM이 최종 정답을 맞히더라도 추론 과정이 비논리적이거나 근거가 불충분할 수 있는 한계를 극복하고, 고위험 도메인에서의 LLM 신뢰도를 높이고자 합니다.#Review#Neuro-symbolic AI#Chain-of-Thought#Large Language Models#Logical Consistency#Automated Verification#Fine-tuning#SMT Solvers#Self-Reflection2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Towards Mitigating Hallucinations in Large Vision-Language Models by Refining Textual Embeddings대규모 비전-언어 모델(LVLM)이 시각적 정보를 불충분하게 활용하고 텍스트 우선(textual priors)에 과도하게 의존하여 발생하는 환각(hallucinations) 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 모델의 시각적 grounding을 강화하고 더 균형 잡힌 멀티모달 추론을 촉진하고자 합니다.#Review#Hallucination Mitigation#Large Vision-Language Models#Textual Embeddings#Multimodal Reasoning#Attention Mechanism#Visual Grounding#Modality Imbalance2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Too Good to be Bad: On the Failure of LLMs to Role-Play Villains본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)이 다양한 도덕적 스펙트럼, 특히 악역 캐릭터를 얼마나 설득력 있게 연기할 수 있는지 체계적으로 조사하는 것을 목표로 합니다.#Review#LLM#Role-playing#Safety Alignment#Villain#Persona Simulation#Moral Alignment#Benchmark#Character Fidelity2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Real-Time Reasoning Agents in Evolving Environments본 논문은 실시간으로 변화하는 환경에서 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트가 논리적이고 시의적절한 판단을 내리는 실시간 추론(Real-Time Reasoning) 이라는 근본적인 과제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Real-time Reasoning#LLM Agents#Dynamic Environments#Dual-System AI#AgileThinker#Reactive Planning#Cognitive Load#Time Pressure2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Jailbreaking in the Haystack본 연구는 장문(long-context) 언어 모델(LMs)의 확장된 컨텍스트 창이 가지는 안전성 함의를 분석하고, 심지어 양성(benign) 컨텍스트 내에서도 안전 기능이 어떻게 저하되는지 탐구하는 것을 목표로 합니다.#Review#Jailbreaking#LLM Safety#Long-Context Models#Positional Bias#Attack Success Rate (ASR)#Prompt Engineering#Compute Efficiency#AI Agents2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] HAFixAgent: History-Aware Automated Program Repair Agent본 연구는 기존 LLM 기반 프로그램 자동 수정(APR) 시스템이 로컬 코드 스냅샷에만 의존하여 복잡한 다중-hunk 버그 수정 시 저장소 이력 정보 를 간과하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Automated Program Repair#AI Agent#Large Language Models#Repository Mining#Historical Context#Bug Fixing#Defects4J2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Dense Motion Captioning본 논문은 3D 휴먼 모션 시퀀스 내에서 의미 있는 액션을 시간적으로 정확히 감지하고, 해당 액션에 대한 상세한 캡션을 생성하는 새로운 태스크인 Dense Motion Captioning (DMC) 을 제안합니다.#Review#3D Human Motion#Dense Captioning#Large Language Models#Motion Understanding#Temporal Localization#Human-Language Datasets#Motion Generation2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DeepEyesV2: Toward Agentic Multimodal Model본 논문은 텍스트와 이미지를 단순히 이해하는 것을 넘어, 코드 실행 환경 및 웹 검색 과 같은 외부 도구를 능동적으로 호출하고 이러한 도구 작업을 추론 과정에 원활하게 통합할 수 있는 Agentic 멀티모달 모델 을 구축하는 것을 목표로 합니다.#Review#Agentic AI#Multimodal Models#Tool Use#Reinforcement Learning#Supervised Fine-tuning#Multimodal Reasoning#Web Search#Code Execution2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CritiCal: Can Critique Help LLM Uncertainty or Confidence Calibration?본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)의 자연어 기반 신뢰도 표현(verbalized confidence) 의 정확한 보정(calibration)을 개선하는 것을 목표로 합니다.#Review#LLM Calibration#Confidence Calibration#Uncertainty Estimation#Critique Learning#Supervised Fine-Tuning#Natural Language Processing#Self-Critique2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] V-Thinker: Interactive Thinking with Images본 논문은 대규모 멀티모달 모델(LMM)이 긴 추론 과정에서 시각적 정보로부터 벗어나 환각을 일으키는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Large Multimodal Models#Interactive Reasoning#Vision-Centric Thinking#Reinforcement Learning#Data Synthesis#Visual Tools#Curriculum Learning#Multimodal AI2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Thinking with Video: Video Generation as a Promising Multimodal Reasoning Paradigm기존의 'Thinking with Text' 및 'Thinking with Images' 패러다임이 가진 정적 이미지의 한계와 모달리티 분리 문제를 극복하고자 합니다.#Review#Video Generation#Multimodal Reasoning#Temporal Understanding#Spatial Reasoning#Foundation Models#AI Benchmarking#In-Context Learning#Self-Consistency2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] The Strong Lottery Ticket Hypothesis for Multi-Head Attention Mechanisms이 논문은 기존 연구에서 다루지 않았던 트랜스포머 아키텍처 의 핵심 구성 요소인 Multi-Head Attention (MHA) 메커니즘 에 대한 Strong Lottery Ticket Hypothesis (SLTH) 를 이론적으로 확립하는 것을 목표로 합니다.#Review#Strong Lottery Ticket Hypothesis#Multi-Head Attention#Transformers#Neural Network Pruning#Overparameterization#Weight Initialization#Model Compression2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Scaling Agent Learning via Experience Synthesis대규모 언어 모델(LLM) 에이전트의 강화 학습(RL) 훈련이 직면한 높은 비용, 제한된 태스크 다양성, 불안정한 보상 신호, 복잡한 인프라와 같은 문제들을 해결하는 것을 목표로 합니다. 현실 환경 상호작용의 필요성을 줄이면서도 효과적이고 확장 가능한 RL 훈련을 가능하게 하는 통합 프레임워크를 제안합니다.#Review#Reinforcement Learning#LLM Agents#Experience Synthesis#World Models#Curriculum Learning#Sim-to-Real Transfer#Web Agents2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SIMS-V: Simulated Instruction-Tuning for Spatial Video Understanding멀티모달 대규모 언어 모델(MLLM)이 비디오에서 시공간 추론을 수행하는 데 어려움을 겪는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Spatial Reasoning#Video Understanding#Simulated Data#Instruction Tuning#Multimodal LLMs#Sim-to-Real Transfer#AI2-THOR2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중