[논문리뷰] ProAR: Learning Prospective Reasoning with Autoregressive Video Models본 논문은 Autoregressive (AR) video models이 causal generation에는 뛰어나지만, next-chunk prediction에 의존하는 short-sighted, reactive paradigm으로 인해 reasoning-oriented generation에서 한계점을 가진다고 지적합니다.#Review#Autoregressive Video Models#Prospective Reasoning#Goal-Oriented Generation#Asymmetric Attention Mask#Future Representation Self-Alignment#Video-Native Reasoning#Training Efficiency#Embodied Reasoning2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Pivot-SD: Efficient Self-Distillation for Masked Diffusion Language Models본 논문은 Masked Diffusion Language Models의 학습 시 어떤 토큰에 가중치를 두어야 하는지에 대한 credit assignment 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Masked Diffusion Language Models#Self-Distillation#Information Gain#Credit Assignment#Unlikelihood Training#Denoising2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] PDE-JEPA: Predictive Representation Learning of Latent Dynamics Modeling for Parametric PDEsParametric PDEs에 대한 현재의 표현 학습(representation learning)은 주로 관측된 물리적 필드를 재구성하는 데 초점을 맞춘 재구성 기반(reconstruction-based) 목표에 의존한다.#Review#Predictive Representation Learning#Latent Dynamics Modeling#Parametric PDEs#Joint-Embedding Predictive Architectures (JEPA)#Geometry Alignment#Out-of-Distribution Extrapolation#Physics-Structured Predictor#Self-Supervised Learning2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] On-Policy Parameter Update Direction Underlies Generalization in LLM Post-Training본 논문은 On-Policy Post-Training Paradigm의 뛰어난 Generalization 성능의 근본적인 원인을 Parameter Update Behavior에서 찾고자 한다.#Review2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Native Action-Prior Learning from Videos for World Action Models본 논문은 World Action Models (WAMs)의 확장성(scalability)이 액션 주석이 달린(action-annotated) 로봇 궤적(robot trajectories) 데이터에 대한 의존성으로 인해 제한되는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#World Action Models#Native Action-Prior Learning#Observation-Only Videos#Action Policy#Flow Matching#Mixture-of-Transformers#Action-Label Efficiency2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Multilingual GSM-Symbolic: What determines capability transfer across languages?현대 LLM은 다양한 자연어 문제 해결에 뛰어난 능력을 보이지만, 한 언어에서 습득한 능력이 다른 언어로 어떻게 전이되는지에 대한 이해는 부족하다.#Review#Multilingual LLMs#Capability Transfer#GSM-Symbolic#Mathematical Reasoning#Cross-lingual Evaluation#Model Size#Language Resources2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MotorMind: Scaffolding General Vision Language Models for Zero-Shot Robot Manipulation본 논문은 기존의 VLA (Vision-Language-Action) 모델들이 새로운 태스크나 환경에서의 Zero-Shot 일반화 능력이 부족하며, 과도하게 태스크 특화 학습 데이터에 의존한다는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Vision-Language Models#Robotic Manipulation#Zero-Shot#Asynchronous Scheduling#Mid-level Action Representation#Embodied Reasoning2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MinkowskiPE: Minkowski Positional Encoding for Spatiotemporal Perception시공간 데이터를 처리하는 기존의 모델들은 물리적 동역학을 지나치게 강조하여 유연성이 부족하거나, 반대로 데이터 기반의 아키텍처는 시공간적 결합(coupling)을 암시적으로만 학습하여 명시적인 물리적 편향(physical prior)이 결핍되어 있습니다.#Review#MinkowskiPE#Spatiotemporal Perception#Lorentz Transformation#Positional Encoding#Molecular Dynamics#Video Prediction2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MetaRubric: Learning to Reward for Rubric-Based Reinforcement Learning본 논문은 루브릭 기반 Reinforcement Learning (RL)에서 발생하는 Vacuous Credit 문제의 해결을 목표로 한다.#Review#Rubric-Based Reinforcement Learning#Vacuous Credit#Reward Hacking#Policy Optimization#Rubric Adaptation#Evidence-Aware Scoring#Counterfactual Prompts2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Looping Beyond Twice: A Scalable Recipe for Looped Mixture-of-Experts본 논문은 Looped Mixture-of-Experts(MoE) 모델이 왜 기존 연구들에서 2개 루프 이상으로 확장하기 어려운지 그 근본 원인을 진단하고 해결책을 제시합니다. 기존의 Looped MoE 접근 방식은 추가적인 연산량 대비 성능 향상이 미미하거나 오히려 성능이 하락하는 문제를 겪어왔습니다.#Review#Looped Transformers#Mixture-of-Experts#Recurrent Depth#Computational Efficiency#Scaling Laws#Expert Selection Collapse#Curse of Depth2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Local Support Learning본 논문은 Large Pre-trained Models의 post-training 과정에서 발생하는 Catastrophic Forgetting 문제를 해결하기 위해 Local Support Learning (LSL) 프레임워크를 제안합니다.#Review#Catastrophic Forgetting#Local Support Learning#Large Language Models#Gaussian Mixture Models#Parameter-Efficient Finetuning#Continual Learning#Weight Adapter2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LexReward: A Taxonomy-Driven Reward Framework for Legal Language ModelsLegal large language models (LLMs)는 legal question answering 및 legal reasoning과 같은 다양한 legal generation tasks에서 상당한 잠재력을 보여주었으나, 단순히 올바른 최종 답변을 제공하는 것 이상의 고품질 legal response를 생성하는 데는 한계가 있다.#Review#Legal Language Models#Reward Modeling#Reinforcement Learning#Taxonomy#Direct Preference Optimization#Rubric-based Evaluation#LexRM2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Learning from Runtime Feedback through Failure-Bank Self-Evolution for Vision-Language-Action Models기존의 Runtime Shielding 방식은 개별 동작의 즉각적인 안전성을 보장하지만, 근본적인 정책(Nominal Policy)을 수정하지 않아 반복적인 개입을 초래한다 .#Review#Vision-Language-Action#Runtime Shielding#Control Barrier Function#Policy Self-Evolution#Failure Bank#Robot Manipulation2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Latent-MOPD: Latent Multi-Teacher On-Policy Distillation본 연구는 서로 다른 분야의 전문성을 가진 여러 교사 모델들의 능력을 단일 학생 모델로 효과적으로 통합하는 핵심 기법을 제안합니다.#Review#Large Language Models#On-Policy Distillation#Multi-Teacher Distillation#Representation Alignment#Domain Routing#Supervision Scheduling2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Language Models that Play Chess and Explain Their Moves본 연구는 현대 체스 엔진이 superhuman level의 플레이를 보여주지만, 그들의 추론 과정을 natural language로 설명할 수 없는 silent expert라는 문제에 주목한다 [cite: 1, Figure 1].#Review#Language Models#Chess AI#Encoder-Decoder Architecture#Iterative Distillation#Natural Language Explanations#Domain Adaptation#Grandmaster-level Play#Cross-attention2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LVMT: Video Mask Transformer for Long-term Video Segmentation본 논문은 기존의 온라인 비디오 세그멘테이션 모델들이 장기적인 객체 추적(Long-term tracking)과 빈번한 오클루전 상황에서 발생하는 ID 불일치 문제를 해결하고자 합니다 .#Review#Video Segmentation#Vision Transformers#Temporal Propagation#GRU#Truncated Query Propagation#Long-term Occlusion2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] HyperBrowseComp: A Multilingual and Multimodal Stress Test for Web-Browsing Agents본 논문은 기존의 웹 탐색 벤치마크들이 영어 중심적이거나 특정 모달리티에 국한되어 있어, 실제 환경에서의 복잡한 정보 탐색 능력을 완전히 반영하지 못하는 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Web-browsing Agents#Multilingual#Multimodal#Stress Test#Information Seeking#Open-web Benchmarking#LLM2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] HelixWorld: A Real-time Interactive Audio-Visual World Model본 논문은 기존의 인터랙티브 World Model들이 주로 시각적 렌더링 및 제어에만 집중하고, 청각적 차원을 간과하여 몰입감 있는 시뮬레이션을 제공하지 못하는 핵심 문제를 해결하고자 한다.#Review#Audio-Visual World Model#Real-time Interaction#Spatial Audio#Causal Distillation#HelixBench2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] GTR: Gated Token Recurrence for Efficient Dense Prediction본 논문은 고해상도 이미지 처리에서 기존 Softmax 기반의 Self-attention 구조가 가진 이차(Quadratic) 계산 복잡도 문제를 해결하고자 합니다. 기존 모델들은 이미지 해상도가 증가함에 따라 계산량과 메모리 사용량이 급증하여 실시간 에지(Edge) 환경에서의 적용이 어렵다는 한계가 있습니다.#Review#Gated Token Recurrence#Linear-complexity#Dense Prediction#Gated Linear Attention#Spatial SwiGLU#Distillation#Real-time Inference2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] FrugalEvo: Towards Cost-Aware LLM-Guided Program Evolution기존의 LLM-guided evolutionary methods는 주로 고정된 반복 횟수(Fixed number of iterations)에 따른 성능 향상에 초점을 맞추어 왔으며, 이로 인해 실제 애플리케이션에서 중요한 제약 요소인 총 Cost를 간과하는 경향이 있었습니다.#Review#LLM-Guided Program Evolution#Cost-Aware Optimization#Budget-Aware AUC#Model Collaboration#Cache-Efficient Prompting2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중