[논문리뷰] Annotation-Efficient Universal Honesty Alignment본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)이 지식 경계를 인식하고 보정된 자신감을 표현하는 Honesty Alignment 를 달성하는 것을 목표로 합니다.#Review#LLM Honesty Alignment#Confidence Calibration#Annotation Efficiency#Self-Consistency#Elicitation-Then-Calibration (EliCal)#HonestyBench#LoRA#Trustworthy AI2025년 10월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Agentic Reinforcement Learning for Search is Unsafe본 논문은 에이전트형 강화 학습(RL)으로 훈련된 검색 모델의 안전성, 특히 유해한 요청에 대한 거부 능력과 기존 지시 튜닝(Instruction Tuning)으로부터 물려받은 안전성 속성이 어떻게 변화하는지 평가하는 것을 목표로 합니다.#Review#Agentic Reinforcement Learning#LLM Safety#Tool Use#Search Models#Jailbreaking#Instruction Tuning#Vulnerability2025년 10월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] VISTA: A Test-Time Self-Improving Video Generation Agent본 논문은 텍스트-투-비디오(T2V) 생성 모델이 사용자 프롬프트에 매우 민감 하여 고품질 비디오를 얻기 위한 반복적인 프롬프트 수정과 필터링이 필요하다는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Text-to-Video Generation#Prompt Optimization#Multi-Agent System#Test-Time Improvement#MLLM-as-a-Judge#Video Evaluation#Audio-Video Synthesis2025년 10월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Train a Unified Multimodal Data Quality Classifier with Synthetic Data멀티모달 대규모 언어 모델(MLLM) 사전 학습에 사용되는 이미지-텍스트 캡션 및 인터리브된 문서 데이터의 고품질 필터링 방법이 미흡하다는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Multimodal Data Quality#MLLM#Synthetic Data#Data Filtering#Image-Text Captioning#Interleaved Document Analysis#Pre-training2025년 10월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Skyfall-GS: Synthesizing Immersive 3D Urban Scenes from Satellite Imagery본 논문은 대규모의 탐색 가능하며 기하학적으로 정확한 3D 도시 장면을 합성하는 문제를 해결하는 데 중점을 둡니다. 특히, 제한된 위성 이미지 시차로 인한 불완전한 기하학과 부정확한 텍스처, 그리고 3D/거리 수준 훈련 데이터 부족으로 인해 발생하는 기존 방법론의 한계를 극복하고자 합니다.#Review#3D Scene Synthesis#Gaussian Splatting#Satellite Imagery#Diffusion Models#Urban Modeling#Novel View Synthesis#Curriculum Learning#Real-time Rendering2025년 10월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Scaling Instruction-Based Video Editing with a High-Quality Synthetic Dataset지시 기반 비디오 편집의 발전을 저해하는 대규모 고품질 학습 데이터의 부족 문제 를 해결하는 것이 목표입니다. 기존 데이터 생성 파이프라인의 제한된 확장성, 낮은 품질, 일관성 부족 등의 한계를 극복하고, 다양한 편집 작업에 대한 정확하고 일관된 편집 능력을 갖춘 모델 훈련을 위한 데이터셋과 방법론을 제시합니다.#Review#Video Editing#Instruction-Based Editing#Synthetic Data Generation#Dataset#Curriculum Learning#Diffusion Models#Vision-Language Models2025년 10월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Robust Layerwise Scaling Rules by Proper Weight Decay Tuning본 논문은 Maximal-update Parameterization (µP)이 현대 스케일 불변 아키텍처에서 훈련의 정상 상태(steady state)에 도달했을 때 발생하는 학습률 전이(transfer) 저하 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Weight Decay Scaling#Maximal-Update Parameterization (µP)#AdamW#Transformer#Hyperparameter Transfer#Scaling Laws#Singular Value Spectrum#Steady State Training2025년 10월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Rewiring Experts on the Fly:Continuous Rerouting for Better Online Adaptation in Mixture-of-Expert modelsMoE(Mixture-of-Experts) 모델이 배포 시 발생하는 분포 변화(distribution shifts) 로 인해 차선적인 라우팅 결정(suboptimal routing decisions) 을 겪는 문제를 해결하는 것이 목표입니다.#Review#Mixture-of-Experts (MoE)#Online Adaptation#Test-Time Adaptation (TTA)#Expert Routing#Large Language Models (LLMs)#Self-Supervision#Computational Efficiency#Context Shift Robustness2025년 10월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Paper2Web: Let's Make Your Paper Alive!이 논문은 학술 논문을 레이아웃 인식적이고 상호작용적이며 멀티미디어 가 풍부한 웹 페이지로 변환하는 PAPER2WEB 이라는 새로운 태스크를 제안합니다.#Review#Academic Webpage Generation#Multi-Agent Systems#Large Language Models#Model Context Protocol#Interactive Content#Multimedia Dissemination#Evaluation Benchmark#Human-Computer Interaction2025년 10월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] OmniVinci: Enhancing Architecture and Data for Omni-Modal Understanding LLM본 연구는 인간처럼 여러 모달리티에 걸쳐 세상을 인지하고 추론할 수 있는 강력한 오픈소스 옴니모달 LLM(Omni-Modal LLM) 인 OmniVinci 를 구축하는 것을 목표로 합니다.#Review#Omni-Modal LLM#Multimodal Understanding#Vision-Audio Alignment#Temporal Reasoning#Data Curation#Foundation Models#Contrastive Learning#Rotary Time Embedding2025년 10월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] NANO3D: A Training-Free Approach for Efficient 3D Editing Without Masks본 논문은 기존 3D 객체 편집 방법들이 비효율적이고 일관성이 부족하며, 편집되지 않은 영역을 보존하는 데 실패하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#3D Object Editing#Training-Free#FlowEdit#Mask-Free#Deep Generative Models#TRELLIS#Data Generation#Geometric Consistency2025년 10월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MorphoBench: A Benchmark with Difficulty Adaptive to Model Reasoning기존 대규모 모델 평가 벤치마크의 제한된 범위와 난이도 적응성 부족 문제를 해결하는 것이 목표입니다. 모델의 추론 능력에 따라 난이도를 조정하고 업데이트할 수 있는 다학제적 질문을 포함하는 새로운 벤치마크 MORPHOBENCH 를 제안하여 모델의 추론 능력 평가의 포괄성과 유효성을 향상하고자 합니다.#Review#LLM Evaluation#Reasoning Benchmark#Difficulty Adaptation#Multimodal AI#Proof Graph#Agent Recognition#Automated Question Generation2025년 10월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LightsOut: Diffusion-based Outpainting for Enhanced Lens Flare Removal본 연구는 불완전하거나 프레임 외부의 광원이 존재할 때 기존 단일 이미지 플레어 제거(SIFR) 모델 의 성능이 저하되는 문제를 해결하고자 합니다. 완전한 광원 정보를 재구성함으로써 SIFR 모델의 성능을 크게 향상시키고 시각적 사실성을 높이는 것을 목표로 합니다.#Review#Lens Flare Removal#Diffusion Models#Image Outpainting#Deep Learning#Image Restoration#Preprocessing#LoRA2025년 10월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Latent Diffusion Model without Variational Autoencoder기존 잠재 확산 모델(LDM)이 VAE(Variational Autoencoder) 의 한계로 인해 훈련 비효율성, 느린 추론 속도, 낮은 전이 학습 능력을 보이는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Latent Diffusion Model#Variational Autoencoder#Self-supervised Learning#DINO Features#Generative Models#Image Generation#Training Efficiency#Unified Representation2025년 10월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Language Models Model Language전통적인 언어학적 비판(예: Chomsky, de Saussure)에 맞서 LLM이 언어를 모델링하는 능력을 재평가하고, Witold Mańczak의 경험주의적 원칙에 기반한 대안적인 이론적 프레임워크를 제시하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 LLM의 설계, 평가 및 해석을 위한 건설적인 가이드를 제공하고자 합니다.#Review#Large Language Models#Linguistics#Witold Mańczak#Frequency Hypothesis#Empirical Validation#Usage-Based Linguistics#Semantic Embeddings2025년 10월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] InfiMed-ORBIT: Aligning LLMs on Open-Ended Complex Tasks via Rubric-Based Incremental Training본 논문은 보상 함수가 모호하고 주관적인 개방형 AI 태스크 , 특히 의료 상담 과 같은 고위험 시나리오에서 LLM의 성능 향상을 목표로 합니다.#Review#LLMs#Reinforcement Learning#Rubric-Based Training#Medical Dialogue#Open-Ended Tasks#HealthBench#RAG2025년 10월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Imaginarium: Vision-guided High-Quality 3D Scene Layout Generation본 논문은 기존의 수동 최적화 방법론, 심층 생성 모델, 대규모 언어 모델(LLM) 기반 접근법의 한계(예: 복잡한 공간 관계 처리의 어려움, 다양성 부족, 낮은 품질)를 극복하여, 시각적으로 일관되고 심미적으로 매력적인 고품질 3D 장면 레이아웃을 생성 하는 시스템을 개발하는 것을 목표로 합니다.#Review#3D Scene Layout Generation#Vision-guided#Diffusion Models#Scene Graph#Asset Retrieval#Pose Estimation#High-Quality Assets#AI Content Creation2025년 10월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Foundation Models for Scientific Discovery: From Paradigm Enhancement to Paradigm Transition본 논문은 GPT-4 및 AlphaFold와 같은 파운데이션 모델(FMs) 이 과학 연구의 기존 방법론을 단순히 개선하는 것을 넘어, 새로운 과학 패러다임으로의 전환을 촉진하고 있다는 주장을 제시합니다.#Review#Foundation Models#Scientific Discovery#Paradigm Shift#Human-AI Collaboration#Autonomous Agents#Meta-Science#Experimental Design#Hypothesis Generation2025년 10월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] FinTrust: A Comprehensive Benchmark of Trustworthiness Evaluation in Finance Domain본 논문은 금융 도메인에서 대규모 언어 모델(LLM)의 신뢰성을 종합적으로 평가하기 위한 FINTRUST 벤치마크를 제시합니다.#Review#LLM Trustworthiness#Finance Domain#Benchmark#Alignment Evaluation#Financial AI#Hallucination#Privacy#Fairness2025년 10월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Explore to Evolve: Scaling Evolved Aggregation Logic via Proactive Online Exploration for Deep Research Agents기존 웹 에이전트 시스템들이 정보 탐색 기능에만 중점을 두고 정보 집계 능력을 간과하여 심층적인 연구 결과 생성을 제한하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Web Agents#Information Aggregation#Data Synthesis#Online Exploration#Foundation Models#Multi-hop QA#Deep Research2025년 10월 20일댓글 수 로딩 중