[논문리뷰] S-Space: Exploring Spatial Workspace in Multimodal Language Models본 논문은 MLLM이 뛰어난 Spatial reasoning 능력을 보임에도 불구하고, 이를 뒷받침하는 내부 메커니즘이 불투명하다는 점을 해결하고자 한다. 기존 연구들은 End-to-End 성능에만 집중하여 모델이 실제로 공간을 어떻게 인지하고 활용하는지, 혹은 왜 특정 공간 문제에서 실패하는지를 명확히 규명하지 못했다.#Review#Multimodal Language Models#Spatial Reasoning#Interpretability#Representation Subspace#Spatial Workspace#Perception-Computation Decomposition2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Rethinking Relative Policy Differences Transfer of On-Policy Distillation본 논문은 기존 OPD가 티처 모델의 절대적인 성능 우위에 지나치게 의존하여, 티처와 학생 모델의 역량 격차가 작을 경우 성능 향상이 제한되거나 오히려 역효과가 발생한다는 문제를 해결하고자 한다.#Review#On-Policy Distillation#Relative Policy Transfer#Implicit Reward#Policy Optimization#Language Model Post-training2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Reflex: Visually Grounded Reactive Humanoid Control본 논문은 휴머노이드가 일상적인 환경에서 빠르게 움직이는 물체에 반응하여 포획하고 처리하는 Visually Grounded Reactive Whole-Body Control의 어려움을 해결하고자 합니다 .#Review#Humanoid Control#Visually Grounded#Reactive Catching#Whole-Body Control#Sim-to-Real#Privileged Learning2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Recurrent Harness for Agentic Continual Learning본 논문은 에이전트가 긴 상호작용 스트림에서 분포 변화에 대응할 때 발생하는 Catastrophic Forgetting 및 outdated 메모리 문제를 해결하기 위해 ReHarness를 제안한다.#Review#Agentic Continual Learning#Recurrent Harness#Backward Revision#Online Streaming#Large Language Model2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RSI-Anything: Unlocking Recursive Self-Improvement with World Models본 논문은 RSI의 핵심인 '경험의 지속적 개선'을 구현하는 데 있어, 외부 피드백 획득 비용이 높고 정책 진화에 따라 세계 모델의 예측 신뢰도가 저하되는 문제를 해결하고자 한다.#Review#Recursive Self-Improvement#World Models#JEPA-Anything#Feedback-driven Improvement#Policy Optimization#Decision Making#Agentic Workflow2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] QuantMLA: Function-Aligned Dual-Path Quantization for Low-Bit MLA KV Caching본 논문은 MLA 기반 모델에서 여전히 메모리 병목 현상을 일으키는 KV cache의 저비트(Low-bit) 양자화 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Multi-Head Latent Attention#KV Cache#Model Quantization#RoPE#Function-Aligned#Low-Bit#Attention Mechanism2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ProgramGym: Scaling Training Environments for Long-Horizon Program Reproduction Agents본 논문은 현대의 Coding Agent들이 단순히 기존 코드베이스 내에서 버그를 수정(Issue-resolution)하는 수준을 넘어, 실제 소프트웨어 엔지니어처럼 완전히 새로운 시스템을 설계하고 구축할 수 있는 능력을 갖춰야 한다는 필요성에서 출발합니다.#Review#Program Reproduction#Coding Agents#Software Engineering#Training Environments#Long-Horizon#Feedback-Driven#Role-Isolated2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] PreSTO: Predictive Subtree Prefetching for Fast LLM Power Sampling본 논문은 Power Sampling의 핵심 샘플러인 PowerMH가 가진 심각한 추론 Latency 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다.#Review#LLM#Power Sampling#Metropolis-Hastings#Speculative Decoding#MCMC#Prefetching#Inference Acceleration2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] PolyOCR-Venus: Unified OCR Foundation Models for Text-Centric Visual Intelligence본 연구는 파편화된 기존 OCR 시스템의 한계를 극복하고, 복잡한 시각 환경에서 텍스트 인식, 파싱, 추론 능력을 모두 갖춘 통합형 모델을 구축하고자 합니다 .#Review#Optical Character Recognition#Foundation Models#Multimodal Large Language Models#Data Engineering#Policy Optimization#Document Intelligence#Competence-Guided Policy Optimization2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] One Model to Loop Them All: Elastic Latent Recurrence for Language Models본 연구는 고정된 크기의 체크포인트로 다양한 추론 컴퓨팅 자원을 활용하고자 하는 Latent Recurrent 모델들이 직면한 One-loop tax 문제를 해결합니다.#Review#Elastic Latent Recurrence#Large Language Models#Recurrent Depth#Inference Compute#Mixed-Depth Training#MoE2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MixTok: Adaptive Visual Tokenization with Global 1D Tokens and Sparse 2D Refinement본 논문은 효율적인 시각적 토큰화(Visual Tokenization)를 위해 컴팩트한 표현력과 세부적인 국소 정보 보존 사이의 균형을 맞추는 문제를 해결하고자 한다.#Review#Visual Tokenization#Adaptive Token Allocation#Image Generation#Hybrid Representation#Sparse Refinement2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MetaKernelBench: Measuring GPU Kernel Knowledge Transfer Beyond Code본 논문은 GPU 커널 최적화 에이전트가 축적한 경험(Experience)의 재사용 가치를 측정하는 표준적인 방법이 없다는 문제점을 해결하고자 한다. 기존 벤치마크들은 특정 구현의 정확도와 성능만을 측정할 뿐, 에이전트가 습득한 지식이 다른 환경으로 얼마나 효과적으로 전달되는지는 평가하지 못한다 .#Review#GPU Kernel#Knowledge Transfer#DSL#Agentic Optimization#MetaKernelBench#Skill Distillation2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Mental-Models for Multi-Agent Systems본 논문은 멀티 에이전트 환경에서 에이전트가 상대방의 의도나 신념을 명시적으로 모델링하지 못해 발생하는 비효율성 문제를 해결한다 .#Review#Multi-Agent Systems#Theory of Mind#Latent Mental Models#Amortized Inference#Policy Optimization#Partial Observability2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Less from More: Reinforcing Sparse Video Reasoning from Dense References본 요청과 관련된 논문(https://arxiv.org/html/2610.10893)은 현재 외부 접근 제한 또는 시스템 오류로 인해 본문 내용 및 이미지 정보 추출이 불가능한 상태입니다.#Review2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Learning Representations to Guide Pixel Diffusion Transformers본 연구는 '무엇이 시각적 생성에 유용한 표현인가?'라는 근본적인 질문에서 출발하여, 기존 생성 모델의 표현 학습 방식에 대한 한계를 지적합니다. 저자들은 시각적 표현이 주로 이해(Understanding) 과업에 최적화되어 있어, 픽셀 합성이라는 생성 과업에는 반드시 효과적이지 않다는 점을 발견했습니다.#Review#Pixel Diffusion Transformers#Representation Guidance#Flow Matching#Representation Learning#Generative AI#Computer Vision2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Judging in Latent Space: Efficient Generative Reward Modeling via Semantics-Preserving CompressionGenerative Reward Models(GRMs)는 모델의 평가 결과를 생성형 추론으로 도출하지만, 복잡한 rubric 기반 평가 시 반복적인 텍스트 생성으로 인해 높은 inference cost를 초래함.#Review2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] InstantFusion: A Shared Latent Interface for Heterogeneous Image Generators본 논문은 현대의 다양한 이미지 생성 모델들이 고유한 아키텍처와 latent 표현을 가지며 독립적으로 운용되는 폐쇄적 구조의 한계를 해결하고자 합니다.#Review#InstantFusion#Heterogeneous Image Generators#Latent Alignment#Denoising Dynamics#Shared Latent Interface#Flow Matching#Cross-Model Transfer2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Inducing Process Supervision from Outcome-Only Reinforcement Learning본 논문은 강력한 PRM을 학습시키기 위한 비용 효율적인 대안을 제시하는 것을 목표로 합니다. 기존 연구들은 높은 품질의 단계별 주석(step-level annotation)을 요구하거나, Monte Carlo 추정치를 활용하여 많은 비용과 연산 자원을 소비하는 한계를 가지고 있습니다.#Review#Process Reward Models#Reinforcement Learning#Chain-of-Thought#Outcome-Only Supervision#Test-Time Scaling#LLM Reasoning2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Here the World in Stereo: Learning Dynamic Spatial Correspondence for Immersive Joint Video-Audio Generation기존의 Joint Video-Audio (VA) generation 모델들은 시각적 의미(Semantic)와 시간적 동기화(Synchronization) 측면에서 상당한 발전을 이루었으나, AR/VR 및 인터랙티브 게임 환경에서 필수적인 '몰입형 스테레오 오디오' 구현은 여전히 미흡합니다.#Review#Stereo Audio Generation#Dynamic Spatial Correspondence#Visual-Audio Foundation Models#Motion Track#Spatial Alignment2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] GraphDecisionBench: Benchmarking System One Models on Graph Tasks본 논문은 System One models이 그래프 관련 과업에서 나타내는 구조적 이해 능력과 정보 활용 성격이 불분명하다는 문제를 해결하기 위해 GraphDecisionBench를 제안한다.#Review#GraphDecisionBench#System One Models#Graph Cognition#Sequential Decision-Making#LLM Baselines2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중