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Review

[논문리뷰] Memex(RL): Scaling Long-Horizon LLM Agents via Indexed Experience Memory

대규모 언어 모델(LLM) 에이전트가 장기 작업에서 직면하는 유한한 컨텍스트 윈도우 병목 현상을 해결하는 것이 목표입니다. 기존의 컨텍스트 축소 방식(예: 잘라내기, 요약)이 증거를 손실하는 근본적인 문제를 극복하여, 증거를 버리지 않고도 컨텍스트를 압축하는 효율적이고 정밀한 메모리 메커니즘을 개발하고자 합니다.
#Review#LLM Agents#Long-Horizon Tasks#Memory Management#Indexed Experience Memory#Reinforcement Learning#Context Window#Tool Use#MEMEXRL
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[논문리뷰] MemSifter: Offloading LLM Memory Retrieval via Outcome-Driven Proxy Reasoning

논문은 LLM이 장기 작업을 수행할 때 직면하는 효율적인 장기 메모리 유지 문제 를 해결하는 것을 목표로 합니다. 특히, 기존 검색 방법들이 비용과 정확도 사이의 상충 관계를 겪고, 대규모 LLM이 모든 메모리를 처리하는 데 계산 비용이 높고 느리다 는 한계를 극복하고자 합니다.
#Review#LLM Memory Retrieval#Proxy Model#Reinforcement Learning#Outcome-Driven Rewards#Long-Term Memory#Curriculum Learning#Model Merging#Inference-Time Scaling
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[논문리뷰] MUSE: A Run-Centric Platform for Multimodal Unified Safety Evaluation of Large Language Models

본 연구는 기존의 텍스트 중심 안전성 평가와 레드팀 활동의 한계를 극복하고, 멀티모달 LLM의 정렬(alignment)이 오디오, 이미지, 비디오 입력에 대해 일반화되는지 체계적으로 테스트하기 위한 통합 플랫폼 을 제공하는 것을 목표로 합니다. 특히, 모달리티 전환이 다중 턴 공격에 미치는 영향을 규명하고자 합니다.
#Review#Multimodal LLMs#Safety Evaluation#Red Teaming#Adversarial Attacks#Modality Switching#LLM Alignment#Compliance#ASR
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[논문리뷰] Heterogeneous Agent Collaborative Reinforcement Learning

본 논문은 Heterogeneous Agent Collaborative Reinforcement Learning (HACRL) 이라는 새로운 학습 패러다임을 제안하여, 이질적인(heterogeneous) LLM 에이전트들의 독립적인 온-폴리시 최적화의 비효율성을 해결하는 것을 목표로 합니다.
#Review#Reinforcement Learning#Large Language Models#Multi-Agent Systems#Policy Optimization#Heterogeneous Agents#Sample Efficiency#Knowledge Transfer#RLVR
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[논문리뷰] Helios: Real Real-Time Long Video Generation Model

논문은 단일 NVIDIA H100 GPU 에서 19.5 FPS 로 실시간 분 단위 비디오를 생성하고, 기존의 안티-드리프팅(anti-drifting) 휴리스틱이나 가속화 기술 없이도 강력한 품질을 유지하는 최초의 14B 비디오 생성 모델 인 Helios를 개발하는 것을 목표로 합니다.
#Review#Video Generation#Real-Time#Long Video#Diffusion Transformers#Anti-Drifting#Memory Optimization#Distillation#Autoregressive Models
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[논문리뷰] HDINO: A Concise and Efficient Open-Vocabulary Detector

논문은 기존 개방형 단어 객체 탐지(OVD) 모델들이 수동으로 큐레이션된 학습 데이터셋 과 자원 집약적인 교차 모달 특징 추출 에 과도하게 의존하는 문제를 해결하고자 합니다. 이러한 의존성을 제거하여 간결하면서도 효율적인 개방형 단어 객체 탐지기 를 개발하는 것을 목표로 합니다.
#Review#Open-Vocabulary Object Detection#Transformer#DINO#CLIP#Semantic Alignment#Hard Example Mining#Feature Fusion#Two-stage Training
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[논문리뷰] CubeComposer: Spatio-Temporal Autoregressive 4K 360° Video Generation from Perspective Video

본 논문은 기존의 영상 확산 모델들이 겪는 계산 제약으로 인해 1K 이하의 낮은 해상도에 머무는 한계를 극복하고, 단일 시점 영상(perspective video) 입력으로부터 네이티브 4K 해상도(3840x1920) 의 고품질 360° 파노라마 영상을 생성하는 것을 목표로 합니다.
#Review#4K 360° Video Generation#Spatio-Temporal Autoregressive#Diffusion Models#Cubemap#Context Attention#Virtual Reality#Perspective-to-Panorama
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[논문리뷰] BeamPERL: Parameter-Efficient RL with Verifiable Rewards Specializes Compact LLMs for Structured Beam Mechanics Reasoning

본 연구는 강화 학습(RL) 과 검증 가능한 보상(Verifiable Rewards, RLVR) 이 소규모 언어 모델에게 물리적 추론 능력을 부여할 수 있는지, 또는 단순히 정답 패턴 매칭을 학습하는지에 대한 질문을 탐구합니다.
#Review#Reinforcement Learning#Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)#Large Language Models (LLM)#Beam Mechanics#Verifiable Rewards#Engineering Reasoning#Structural Engineering#Group Relative Policy Optimization (GRPO)
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[논문리뷰] ArtHOI: Articulated Human-Object Interaction Synthesis by 4D Reconstruction from Video Priors

본 연구는 3D/4D 감독 없이 물리적으로 그럴듯한 관절형 인간-객체 상호작용(HOI)을 합성 하는 근본적인 문제를 해결하고자 합니다. 기존 제로샷 방법론들이 강체 객체 조작 에만 한정되며 명시적인 4D 기하학적 추론 이 부족하여 발생하는 비현실적인 상호작용 문제를 극복하는 것이 주된 목표입니다.
#Review#Human-Object Interaction (HOI)#4D Reconstruction#Articulated Objects#Video Diffusion Models#Inverse Rendering#Zero-shot Learning#Motion Synthesis#3D Gaussians
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[논문리뷰] Utonia: Toward One Encoder for All Point Clouds

본 논문의 핵심 목표는 단일 인코더 로 원격 감지, 실외 LiDAR, 실내 RGB-D 시퀀스, 객체 중심 CAD 모델, 비디오 리프티드 포인트 클라우드 등 다양한 도메인의 포인트 클라우드를 통합 처리 하는 것입니다.
#Review#Point Clouds#Self-supervised Learning#Multi-domain Learning#Foundation Model#Point Transformer#Representation Learning#Robotics#Spatial Reasoning
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[논문리뷰] UniG2U-Bench: Do Unified Models Advance Multimodal Understanding?

이 논문은 통합 멀티모달 모델에서 생성(generation) 능력이 이해(understanding) 능력을 향상시키는지, 그리고 언제, 어떤 방식으로 향상시키는지 에 대한 불확실성을 해결하고자 합니다.
#Review#Unified Multimodal Models#Multimodal Understanding#Generation-to-Understanding#Benchmark#Vision-Language Models#Generate-then-Answer#Model Evaluation
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[논문리뷰] Surgical Post-Training: Cutting Errors, Keeping Knowledge

본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 능력을 효율적으로 향상시키면서, 기존 방법론에서 발생하는 파국적 망각(catastrophic forgetting) 문제를 완화하는 새로운 후처리 학습 패러다임을 제안합니다.
#Review#LLM Post-Training#Catastrophic Forgetting#Direct Preference Optimization (DPO)#Reward-based Learning#Data Rectification#Binary Cross-Entropy#Reasoning Tasks#Knowledge Preservation
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[논문리뷰] Qwen3-Coder-Next Technical Report

본 논문은 코딩 에이전트에 특화된 오픈-웨이트 언어 모델인 Qwen3-Coder-Next 를 소개합니다. 800억 개의 총 파라미터 중 추론 시 30억 개만 활성화 되는 MoE(Mixture-of-Experts) 아키텍처를 통해 효율적인 추론과 강력한 코딩 능력을 동시에 달성하는 것을 목표로 합니다.
#Review#Coding Agents#Large Language Models (LLMs)#Mixture-of-Experts (MoE)#Agentic Training#Software Engineering#Reinforcement Learning#Code Generation#Tool Usage
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[논문리뷰] PRISM: Pushing the Frontier of Deep Think via Process Reward Model-Guided Inference

논문은 DEEPTHINK 시스템의 주요 병목 현상인 인스턴스 추론 중 신뢰할 수 없는 정확성 신호 부족 을 해결하고자 합니다. 이는 깊은 추론 과정에서 오류를 증폭시키고, 소수의 올바른 해결책을 억압하며, 추가 컴퓨팅의 효율성을 저하시키는 문제를 야기합니다.
#Review#DeepThink#Process Reward Model#Inference Algorithm#Population Refinement#Stochastic Mutation#Reasoning Benchmarks#Compute-Accuracy Tradeoff
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