[논문리뷰] Grounded Misunderstandings in Asymmetric Dialogue: A Perspectivist Annotation Scheme for MapTask본 논문은 비대칭 정보 환경에서 발생하는 대화 속 레퍼런스 표현(RE)에 대한 미묘한 오해를 파악하는 것을 목표로 합니다. 화자의 의도와 청자의 해석을 별도로 포착하는 관점 기반(perspectivist) 주석 스키마 를 개발하여, 대화 과정에서 이해가 어떻게 발생하고, 발산하며, 수정되는지를 추적하고자 합니다.#Review#Dialogue Systems#Common Ground#Misunderstanding#Annotation Scheme#MapTask Corpus#Large Language Models#Perspective Taking#Reference Resolution2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Diffusion Language Models are Super Data Learners본 논문은 고품질 데이터 희소성이 LLM 훈련의 주요 병목이 되는 시대에, Autoregressive (AR) 모델 과 Diffusion Language Models (DLMs) 중 어떤 패러다임이 제한된 고유 데이터로부터 더 많은 신호를 추출하는지 규명하는 것을 목표로 합니다.#Review#Diffusion Language Models#Autoregressive Models#Data Efficiency#Scaling Laws#Data-Constrained Learning#Crossover Phenomenon#Pre-training#Masked Diffusion2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CostBench: Evaluating Multi-Turn Cost-Optimal Planning and Adaptation in Dynamic Environments for LLM Tool-Use Agents기존 LLM 에이전트 평가가 태스크 완료에만 집중하고 자원 효율성 및 동적 환경에서의 적응성을 간과하는 문제를 해결하는 것이 목표입니다.#Review#LLM Agents#Tool Use#Cost-Optimal Planning#Dynamic Environments#Benchmarking#Multi-Turn Interaction#Economic Reasoning2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] iFlyBot-VLA Technical ReportiFlyBot-VLA는 장기적인 로봇 조작 작업을 위한 대규모 Vision-Language-Action (VLA) 모델 을 개발하는 것을 목표로 합니다.#Review#Vision-Language-Action Models#Robotics#Imitation Learning#Latent Actions#Diffusion Models#Dual-Arm Manipulation#Pretraining#Flow-Matching2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] When Visualizing is the First Step to Reasoning: MIRA, a Benchmark for Visual Chain-of-Thought본 논문은 중간 시각 이미지를 생성하는 것이 성공적인 추론에 필수적인 시나리오에서 모델을 평가하기 위한 새로운 벤치마크인 MIRA (Multimodal Imagination for Reasoning Assessment) 를 제안합니다.#Review#Multimodal AI#Visual Reasoning#Chain-of-Thought (CoT)#Benchmark#Image Generation#MLLMs#Visual-CoT2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] When Modalities Conflict: How Unimodal Reasoning Uncertainty Governs Preference Dynamics in MLLMs이 논문은 Multimodal Large Language Models (MLLMs)가 서로 다른 모달리티에서 모순되는 정보를 받았을 때 어떤 모달리티를 따를지 ( modality following ) 결정하는 과정을 이해하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multimodal Large Language Models (MLLMs)#Modality Following#Unimodal Uncertainty#Modality Preference#Conflict Resolution#Internal Mechanism#Entropy#Controllable Dataset2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] VidEmo: Affective-Tree Reasoning for Emotion-Centric Video Foundation Models본 논문은 동적 비디오에서 복잡하고 진화하는 감정 상태를 합리적인 근거와 함께 이해하고 예측하는 데 초점을 맞춥니다. 기존 VideoLLM 의 한계인 복합적인 감정 이해 및 설명 능력 부족을 극복하기 위해, 감정 중심의 비디오 기반 파운데이션 모델인 VidEmo 를 제안합니다.#Review#VideoLLMs#Emotion Understanding#Affective-Tree Reasoning#Curriculum Learning#Reinforcement Learning#Fine-Grained Emotion#Attribute Perception#Expression Analysis2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] VCode: a Multimodal Coding Benchmark with SVG as Symbolic Visual Representation본 논문은 에이전트 시대의 추론 및 행동을 위한 시각 중심 코딩의 미개척 영역을 탐구합니다. 기존 RGB 픽셀 기반 이미지 표현의 제한된 상징적 추상화를 넘어서, 이미지를 SVG 코드 와 같은 압축적이고 해석 가능하며 실행 가능한 시각적 표현으로 변환하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multimodal AI#Code Generation#SVG#Visual Representation#Benchmark#Large Vision-Language Models#Agentic AI#Reasoning2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] The Collaboration GapAI 에이전트 기반 시스템에서 독립적으로 개발된 에이전트 간의 효과적인 협업 능력 이 부족하다는 문제인 ' 협업 격차(Collaboration Gap) '를 파악하고 정량화하는 것을 목표로 합니다.#Review#AI Collaboration#Multi-Agent Systems#Large Language Models (LLMs)#Maze Solving#Heterogeneous Agents#Collaboration Gap#Relay Inference#Agentic AI2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] TabDSR: Decompose, Sanitize, and Reason for Complex Numerical Reasoning in Tabular Data논문은 복잡한 질문, 노이즈가 있는 데이터, 제한된 수치 연산 능력으로 인해 대규모 언어 모델(LLM) 이 테이블 질의응답(TQA) 에서 저조한 성능을 보이는 문제를 해결합니다. 특히, 다단계(multi-hop) 수치 추론 과 지저분한 테이블 데이터 처리의 어려움을 극복하여 LLM의 성능을 향상시키는 것을 목표로 합니다.#Review#Tabular Data#Numerical Reasoning#Large Language Models (LLMs)#Table Question Answering (TQA)#Program-of-Thoughts (PoT)#Data Sanitization#Query Decomposition#Multi-hop Reasoning2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] TWIST2: Scalable, Portable, and Holistic Humanoid Data Collection System휴머노이드 로봇 분야에서 대규모 데이터 수집의 비효율성 과 기존 텔레오퍼레이션 시스템의 한계 를 극복하는 것입니다.#Review#Humanoid Robotics#Data Collection#Teleoperation#Full-Body Control#Visuomotor Policy Learning#VR#Portable MoCap-Free2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Step-Audio-EditX Technical Report이 논문은 표현력이 풍부하고 반복적인 음성 편집(감정, 말하기 스타일, 운율 포함)과 강력한 제로샷 텍스트-음성 변환(TTS) 기능을 제공하는 최초의 오픈소스 LLM 기반 오디오 모델인 Step-Audio-EditX 를 제안합니다.#Review#LLM-based Audio Model#Audio Editing#Text-to-Speech (TTS)#Zero-shot Learning#Large-Margin Data#Reinforcement Learning (RLHF)#Emotion Control#Speaking Style Transfer2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Shorter but not Worse: Frugal Reasoning via Easy Samples as Length Regularizers in Math RLVR대규모 언어 모델(LLMs)이 단계별 추론 과정에서 지나치게 장황해져 추론 비용이 증가하는 문제를 해결하는 것이 목표입니다.#Review#LLMs#RLVR#Length Regularization#Mathematical Reasoning#Data Curation#Model Efficiency#Emergent Brevity2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RoboChallenge: Large-scale Real-robot Evaluation of Embodied Policies본 논문은 학습 기반 로봇 제어 알고리즘, 특히 Vision-Language-Action (VLA) 모델 의 대규모, 재현성 및 확장 가능한 실제 로봇 평가를 위한 도전 과제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Robotics#Real-robot Evaluation#Embodied AI#Vision-Language-Action Models#Benchmarking#Online Testing System#Robotics Control#Large-scale Evaluation2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RiddleBench: A New Generative Reasoning Benchmark for LLMs대규모 언어 모델(LLMs)이 인간 지능의 핵심 요소인 유연하고 다면적인 추론 능력(논리적 추론, 공간 인식, 제약 조건 만족)을 평가하는 데 있어 기존 벤치마크의 한계를 해결하고자 합니다.#Review#LLM Reasoning#Generative AI#Benchmark#Logical Deduction#Spatial Reasoning#Constraint Satisfaction#Hallucination Cascade#Self-Correction2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Reg-DPO: SFT-Regularized Direct Preference Optimization with GT-Pair for Improving Video Generation본 논문은 비디오 생성 분야에서 Direct Preference Optimization (DPO) 의 효율성을 유지하면서, 기존 방법론이 가진 비싼 데이터 구축, 불안정한 훈련, 과도한 메모리 소비라는 고유한 비디오 태스크의 난제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Video Generation#Direct Preference Optimization#SFT Regularization#GT-Pair#Memory Optimization#Diffusion Models#I2V#T2V2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LiveSecBench: A Dynamic and Culturally-Relevant AI Safety Benchmark for LLMs in Chinese Context본 연구는 중국어 환경에서 대규모 언어 모델(LLMs)의 안전성 평가를 위한 동적(dynamic) 이며 문화적으로 적합한(culturally-relevant) 벤치마크인 LiveSecBench 를 제안하는 것을 목표로 합니다.#Review#LLM Safety#AI Safety Benchmark#Chinese Context#Dynamic Evaluation#Cultural Relevance#Adversarial Robustness#ELO Rating System2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LTD-Bench: Evaluating Large Language Models by Letting Them Draw현재 LLM 평가 방식이 공간 추론 능력 의 근본적인 한계를 가리는 추상적인 수치에 의존하여 모델 역량에 대한 직관적 이해를 제공하지 못하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#LLM Evaluation#Spatial Reasoning#Benchmark#Generative AI#Visual Perception#Spatial Imagination#Code Generation2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Forget BIT, It is All about TOKEN: Towards Semantic Information Theory for LLMs본 논문은 LLM(Large Language Model)의 내부 작동 원리를 이론적으로 설명하기 위해 비트(bits) 대신 토큰(token) 기반의 새로운 의미론적 정보 이론 프레임워크 를 구축하는 것을 목표로 합니다.#Review#Semantic Information Theory#Large Language Models#Directed Information#Rate-Distortion Function#Granger Causality#Token Embedding#Transformer Architecture#Variational Inference2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Don't Blind Your VLA: Aligning Visual Representations for OOD Generalization논문은 사전 훈련된 Vision-Language-Action (VLA) 모델이 로봇 액션 태스크에 미세 조정될 때 발생하는 시각 표현의 퇴화(degradation) 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Vision-Language-Action Models#OOD Generalization#Representation Alignment#Fine-tuning#Robotics#Visual Representations#Attention Maps#t-SNE2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중