[논문리뷰] PaLoRA: Paced Low-Rank Adaptation for Continual Learning본 논문은 LoRA 기반의 Continual Learning에서 고정된 학습률(learning rate) 또는 휴리스틱한 업데이트 제한이 작업을 수행할수록 최적의 안정성-가소성(stability-plasticity) 균형을 유지하지 못하는 문제를 해결합니다.#Review#Continual Learning#LoRA#Parameter-Efficient Fine-Tuning#Catastrophic Forgetting#Rank-Aware Scaling#Nullspace Projection2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Optimizing the Optimizer: Language Models Discover Faster Molecular Relaxation분자 기하 최적화의 연산 비용은 주로 Force Call 횟수에 비례하며, 특히 Density-Functional Theory(DFT) 수준의 계산에서는 이 비용이 매우 큽니다.#Review#Molecular Geometry Optimization#Large Language Models#Autoresearch#Computational Chemistry#Force Calls#Generalization#Sella2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] OpenRUA: Robot-Use Agents Are Zero-Shot Visuomotor Policies본 논문은 기존 로봇 제어 연구들이 불필요하게 복잡한 커스텀 하네스(custom harness)와 전문화된 인터페이스를 사용하여 에이전트를 조율하는 문제에 주목합니다 .#Review#Robot-Use Agents#Zero-Shot Visuomotor Policies#ROS 2#Workspace-as-Harness#Coding Agents#Minimalist Design2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] OmniConfess: Eliciting Token Confessions to Mitigate Omni-Modal Hallucination본 논문은 OmniLLM에서 발생하는 오답 유도적 증거 의존성 및 관련 증거 활용 부족으로 인한 할루시네이션 문제를 해결하기 위해 OmniConfess를 제안합니다.#Review#Omni-modal LLM#Hallucination Mitigation#Token-level Confession#Evidence Interrogation#Commitment Anchoring#Inference-time Alignment2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] OSWorld-Pro: Process-based Evaluation for Computer Use Agents본 연구는 기존 컴퓨터 에이전트 평가가 최종 결과물의 성공 여부만 따지는 Outcome-based 측정 방식에 국한되어, 에이전트가 올바른 논리로 작업을 수행했는지 파악하기 어렵다는 문제를 해결한다.#Review#Computer Use Agents#Process-based Evaluation#OSWorld#Agent Benchmarking#Chain-of-Thought#Action Trajectory2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Noise Out, Bias In: Targeted Bias Injection in Diffusion Language Models via Closed-Loop Activation Steering본 논문은 dLLMs의 구조적 특성인 반복적인 denoising 과정이 외부 공격자에게 새로운 통제 채널을 제공한다는 점을 밝힙니다.#Review#Diffusion Language Models#Activation Steering#Closed-Loop Control#Bias Injection#Proportional-Integral Controller#Inference-time Attack2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Memadapter: Counterfactual Adaptation Against Memory-induced SycophancyI have browsed the paper. Now I will extract the required information and format it according to the instructions.#Review2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Learning to Learn a Language본 논문은 현대 언어 모델이 언어 자체에 대한 지식 없이 거대한 말뭉치로부터 통계적 규칙을 추출해야 하는 한계를 극복하고자 합니다.#Review#In-context Learning#Prior-Fitted Language Model#Structural Causal Model#Meta-learning#Bayesian Inference#Synthetic Prior2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LMBuild: Evaluating LLM Agents for Generating Buildable and Functional Structures본 논문은 기존의 3D 생성 모델들이 주로 기하학적(geometric) 정교함이나 시각적 품질에만 집중하고 있으며, 실제 물리 세계에서 구축 가능하고 작동하는 구조를 만드는 능력은 부족하다는 문제의식에서 출발한다.#Review#LLM Agents#3D Generation#Functional Structures#Physical Realizability#Benchmark#Buildable2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Kandinsky 6.0 Video: Foundation Models for Synchronized Video and Audio Generation본 논문은 이미지 합성에 효과적인 Diffusion Models 및 Flow Matching 방법론이 비디오 생성으로 확장되었음에도 불구하고, 오디오와 동기화된 비디오(T2AV)를 생성하는 것이 훨씬 더 어렵다는 핵심 문제를 해결하고자 한다.#Review#Foundation Models#Text-to-Audio-Video Generation#CrossDiT#Continuous Pretraining#Reinforcement Learning#Distillation#Super-Resolution#Lip-Sync2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] In-Distribution Forcing for Long Video Generation at Test Time본 연구는 고품질 비디오 생성을 위한 autoregressive 모델이 훈련 범위를 벗어난 장기 생성 시 발생하는 drifting 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다.#Review#Video Diffusion Models#Autoregressive Generation#KV Caching#Drifting#In-Distribution Forcing#Self-Caching#Long-Horizon Generation2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] How to Loop MoE: Flatten the Experts, Untie the Attention본 논문은 제한된 메모리와 파라미터 상황에서 모델의 연산 깊이를 효과적으로 늘리기 위한 Looped MoE 모델 설계 최적화 문제를 해결하고자 한다. 기존의 Looped MoE 연구는 고정된 레이어 구조에서 공유된 Attention과 전문가를 재사용함에 따라 성능 향상에 한계를 보인다 .#Review#Looped Transformers#Sparse Mixture-of-Experts (MoE)#Parameter Efficiency#Routing#Expert Flattening#Attention Untying2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] HLA-WM: Hybrid Linear Attention for Long-Horizon Video World Models본 논문은 기존의 GDN 기반 비디오 세계 모델(Video World Model)이 겪고 있는 Long-range forgetting 문제를 해결하고자 한다 .#Review#Video World Models#Linear Attention#Long-Range Memory#Gated DeltaNet#Geometry-Guided Retrieval2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] GeoSET: Generalist Foundation Model for SAR-to-EO Image Translation본 논문은 기존 SET 연구들이 개별 데이터셋마다 독립적인 모델을 학습해야 하는 한계점을 해결하기 위해 제안되었습니다.#Review#Foundation Model#SAR-to-EO Image Translation#Speckle-Robust Encoder#Flow Matching#LoRA#Heterogeneous Pretraining2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] From Knowledge Access to Source Learning: Developing Source-Specific Competence본 논문은 LLM 에이전트가 동일한 외부 소스를 반복적으로 사용함에도 불구하고, 이를 단순한 정보 검색이 아닌 '소스에 대한 전문성 학습' 기회로 활용하지 못하는 문제를 해결합니다 .#Review#Source Learning#Large Language Model Agents#Source-Specific Competence#Persistent Source Model#Self-Directed Source Learning#Task-Guided Source Learning2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Foundations of Proactive Agents: Principles, Technical Layers, and Proactivity-Gym본 논문은 현재의 LLM 기반 에이전트가 주로 사용자 요청에 수동적으로 대응하는 Reactive 상태에 머물러 있어, Proactive한 지원의 잠재력을 충분히 활용하지 못하고 있다는 문제점을 지적한다 .#Review#Proactive Agents#LLM Agents#Task Capability#Temporal Allocation#Trust#Evaluation Benchmark#Human-AI Interaction2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Dynamic Harness Search: Building Multi-Agent Systems Per-Query via Prediction본 논문은 각 쿼리에 최적화된 멀티 에이전트 시스템을 구축하는 과정에서 발생하는 비효율성 문제를 해결합니다. 기존의 방식은 고정된 워크플로우를 사용하거나, 최적의 설계를 찾기 위해 추론 단계에서 여러 후보를 실제로 실행해 보아야 하므로 높은 비용과 Latency가 발생합니다 .#Review#Multi-Agent Systems#Monte Carlo Tree Search#Agent Harness#Policy-Value Architect#Query-Adaptive#LLM Agent2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Data Unlearning via Inverse Distillation본 논문은 multi-step matching 모델이 가진 높은 inference 비용과 훈련 데이터 내의 불필요한 콘텐츠 재현 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다.#Review#Data Unlearning#Inverse Distillation#Flow Matching#Score-based Models#One-step Generation#Generative Models2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Code2Games: Enabling Coding Agents for Gaming World Generation본 논문은 자연어 게임 의도에서 고품질의 상호작용 가능한 게임 월드를 일관성 있게 생성하는 문제를 해결하고자 합니다. 기존의 코딩 에이전트 기반 연구들은 개별 자산이나 스크립트를 생성하는 데는 성공했으나, 장면의 구조, 공간적 배치, 그리고 실행 가능한 게임 로직 간의 통합적인 일관성을 유지하는 데 한계를 보입니다 .#Review#Gaming World Generation#Coding Agents#Unreal Engine 5#Execution-Guided Reconstruction#GameCode4D#Scene-Gameplay Representation2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Certification of Real Images through Calibrated Content Authentication본 논문은 최신 생성 모델의 발전으로 인해 기존 Deepfake Detector들의 성능이 지속적으로 하락하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Deepfake Detection#Content Authentication#Reconstruction Fidelity#Calibration#Plausible Deniability#Adversarial Robustness2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중