[논문리뷰] SenTSR-Bench: Thinking with Injected Knowledge for Time-Series Reasoning본 연구는 시계열 데이터에 대한 진단 추론에서 발생하는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 일반 추론 거대 언어 모델(GRLMs)의 강력한 추론 능력과 시계열 전문 LLM(TSLMs)의 도메인 특화 지식 간의 격차를 해소하여, 복잡한 시계열 패턴에 대한 강력하고 문맥 인식적인 진단 통찰력을 제공하고자 합니다.#Review#Time-Series Reasoning#Knowledge Injection#Large Language Models (LLMs)#Reinforcement Learning (RL)#Diagnostic AI#Multimodal AI#SenTSR-Bench2026년 2월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RoboCurate: Harnessing Diversity with Action-Verified Neural Trajectory for Robot Learning로봇 학습을 위한 비디오 생성 모델 기반 합성 데이터는 액션 품질의 일관성 부족과 물리적 정확성 검증의 어려움으로 인해 제한적인 성능을 보입니다.#Review#Robot Learning#Synthetic Data Generation#Action Verification#Neural Trajectory#Video Generative Models#Imitation Learning#Data Diversity2026년 2월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Nacrith: Neural Lossless Compression via Ensemble Context Modeling and High-Precision CDF Coding본 논문은 135M 파라미터 트랜스포머 언어 모델 (SmolLM2-135M) 과 경량 온라인 예측기 앙상블을 활용하여 자연어 텍스트에 대한 손실 없는 압축 성능을 극대화하는 것을 목표로 합니다.#Review#Lossless Compression#Neural Compression#Language Models#Arithmetic Coding#Context Mixing#Ensemble Prediction#CDF Quantization#GPU Acceleration2026년 2월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Mobile-O: Unified Multimodal Understanding and Generation on Mobile Device본 논문은 기존의 멀티모달 모델들이 데이터 학습량 이 많고 배포에 필요한 리소스 가 커서 엣지 디바이스에 적용하기 어렵다는 문제점을 해결하고자 합니다. 통합된 멀티모달 아키텍처 를 통해 시각적 이해와 생성을 동시에 수행하면서, 모바일 기기에서 실시간 추론 이 가능하도록 효율적인 모델 을 구축하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multimodal AI#Vision-Language Models#Diffusion Models#Mobile Devices#Edge Computing#Model Efficiency#Unified Architecture#Real-time Inference2026년 2월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ManCAR: Manifold-Constrained Latent Reasoning with Adaptive Test-Time Computation for Sequential Recommendation순차 추천 시스템에서 기존 잠재 다단계 추론(latent multi-step reasoning) 방식이 중간 추론 상태의 제약 부족으로 인해 발생하던 잠재 드리프트(latent drift) 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Sequential Recommendation#Latent Reasoning#Manifold Constraint#Adaptive Computation#Graph Neural Networks#Variational Inference#Teacher Scheduling#Drift Prevention2026년 2월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Learning Cross-View Object Correspondence via Cycle-Consistent Mask Prediction본 논문은 비디오 내에서 극심한 시점 변화(egocentric-to-exocentric 및 exocentric-to-egocentric) 에도 불구하고 객체 수준의 시각적 대응(object-level visual correspondence)을 확립하는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Cross-View Correspondence#Object Segmentation#Cycle-Consistency#Test-Time Training#Vision Foundation Models#Self-Supervision#Egocentric-Exocentric2026년 2월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Large Causal Models for Temporal Causal Discovery본 논문은 시계열 데이터에 대한 인과 관계 탐색(Causal Discovery, CD)에서 데이터셋별 모델 학습 패러다임의 한계 를 극복하고자 합니다.#Review#Causal Discovery#Temporal Models#Foundation Models#Transformer Architecture#Zero-shot Learning#Time-series Data#Scalability#Multi-dataset Pretraining2026년 2월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] K-Search: LLM Kernel Generation via Co-Evolving Intrinsic World ModelGPU 커널 최적화의 복잡성으로 인해 기존 LLM 기반의 진화론적 접근 방식이 다단계 구조 변환 및 일시적인 구현 결함에 취약하다는 문제를 해결하는 것이 목표입니다.#Review#LLM#GPU Kernel Optimization#Code Generation#World Model#Evolutionary Search#Program Synthesis#High-Performance Computing2026년 2월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DSDR: Dual-Scale Diversity Regularization for Exploration in LLM ReasoningLLM 추론을 위한 RLVR 훈련에서 발생하는 제한적인 탐색(limited exploration) 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 기존 방법론들이 불충분한 로컬 무작위성이나 단일 스케일 다양성 조절에 그쳐 정책이 소수의 추론 패턴으로 수렴하고 깊은 탐색이 조기에 중단되는 문제를 극복하고자 합니다.#Review#Large Language Models (LLM)#Reinforcement Learning with Verifiers (RLVR)#Exploration#Diversity Regularization#Dual-Scale#Reasoning#Policy Optimization2026년 2월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AssetFormer: Modular 3D Assets Generation with Autoregressive Transformer본 논문은 텍스트 설명을 기반으로 고품질의 다양하고 모듈러한 3D 애셋을 생성하는 것을 목표로 합니다. 특히, 게임 산업과 사용자 생성 콘텐츠(UGC) 환경에서 기존 3D 표현 방식의 한계(높은 품질 요구사항, 큰 파일 크기, 제한된 접근성)를 극복하고자 합니다.#Review#3D Asset Generation#Modular Design#Autoregressive Transformer#User-Generated Content (UGC)#Text-to-3D#Tokenization#SlowFast Decoding2026년 2월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Agents of Chaos이 논문은 영구 메모리, 이메일, Discord 접근 권한, 파일 시스템, 쉘 실행 능력을 갖춘 라이브 환경에 배포된 자율형 언어 모델 기반 에이전트 에 대한 탐색적 레드팀 연구를 보고합니다.#Review#AI Agents#Red-teaming#Agentic Systems#Multi-Agent Communication#Security Vulnerabilities#Prompt Injection#Social Engineering#Resource Management2026년 2월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AAVGen: Precision Engineering of Adeno-associated Viral Capsids for Renal Selective Targeting유전자 치료 벡터로 사용되는 아데노-관련 바이러스(AAV)는 조직 특이성, 면역 회피, 생산 효율성에서 한계를 가지며, 특히 신장 표적화는 난제로 남아있습니다.#Review#Generative AI#Protein Language Model#Reinforcement Learning#AAV Capsid Engineering#Multi-objective Optimization#Renal Targeting#AlphaFold3#ESM-22026년 2월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] A Very Big Video Reasoning Suite본 논문은 비디오 모델의 시각적 품질 향상에 비해 미개척된 추론 능력 을 체계적으로 연구하기 위한 기반을 마련하는 것을 목표로 합니다. 특히, 대규모의 다양하고 검증 가능한 비디오 추론 학습 데이터의 부족과 신뢰할 수 있는 평가 프레임워크의 부재 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Video Reasoning#Large-scale Dataset#Benchmark#Cognitive Architecture#Scaling Studies#Video Generation#Generalization#Rule-based Evaluation2026년 2월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] VESPO: Variational Sequence-Level Soft Policy Optimization for Stable Off-Policy LLM TrainingLLM(Large Language Models)을 위한 오프-정책(off-policy) 강화 학습 훈련 시 발생하는 불안정성 문제, 즉 정책 노후화(policy staleness), 비동기 훈련, 훈련-추론 불일치로 인한 높은 중요도 샘플링(IS) 분산을 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Off-Policy RL#LLM Training#Importance Sampling#Variance Reduction#Variational Optimization#Policy Gradient#Sequence-Level Optimization#Reinforcement Learning2026년 2월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Selective Training for Large Vision Language Models via Visual Information Gain대규모 시각-언어 모델(LVLMs)이 시각적 증거 없이 텍스트 편향에 의존하여 응답하는 언어 편향(language bias) 및 시각적 무지(visual ignorance) 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Vision-Language Models#Visual Grounding#Language Bias Mitigation#Selective Training#Perplexity Metric#Data Efficiency#Multimodal AI2026년 2월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SARAH: Spatially Aware Real-time Agentic Humans본 논문은 VR, 텔레프레젠스, 디지털 휴먼 애플리케이션에서 사용자의 움직임과 대화에 동적으로 반응하며, 자연스러운 시선을 유지하는 공간 인식(spatially aware) 에이전트의 실시간 전신 3D 동작 생성 을 목표로 합니다.#Review#Embodied Agents#Real-time#Conversational AI#Motion Generation#Spatially Aware#VR#Causal Models#Flow Matching#Gaze Control2026년 2월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Learning Smooth Time-Varying Linear Policies with an Action Jacobian Penalty본 논문은 강화 학습(DRL)을 통해 학습된 제어 정책이 생성하는 비현실적인 고주파수 제어 신호 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Reinforcement Learning#Motion Control#Robotics#Character Animation#Linear Policies#Action Jacobian Penalty#Policy Regularization#Sim-to-Real2026년 2월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Generated Reality: Human-centric World Simulation using Interactive Video Generation with Hand and Camera Control본 논문은 기존 비디오 월드 모델이 가진 제한적인 제어 신호(텍스트 또는 키보드) 의 한계를 극복하고, 사용자의 머리 및 손 움직임 추적 데이터 를 활용하여 사람 중심의 인터랙티브 가상 환경 을 생성하는 것을 목표로 합니다.#Review#Video Generation#Extended Reality (XR)#Diffusion Models#Human-Computer Interaction#Hand Pose Estimation#Camera Control#World Simulation#Interactive AI2026년 2월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] EgoPush: Learning End-to-End Egocentric Multi-Object Rearrangement for Mobile Robots본 논문은 모바일 로봇이 오직 자기 중심적(egocentric) 시각 관측 만을 사용하여 복잡한 환경에서 여러 객체를 장기적으로 재배열 하는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Egocentric Perception#Multi-Object Rearrangement#Mobile Robotics#Reinforcement Learning#Teacher-Student Distillation#Non-Prehensile Manipulation#Sim-to-Real Transfer#Object-Centric Representation2026년 2월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Does Your Reasoning Model Implicitly Know When to Stop Thinking?본 논문은 대규모 추론 모델(LRMs)이 긴 Chain of Thought (CoT) 를 통해 복잡한 추론 작업을 수행할 때 발생하는 상당한 중복과 비효율성 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Large Reasoning Models#Chain of Thought#Efficient Inference#Self-Aware Sampling#Reinforcement Learning#Reasoning Termination#Mathematical Benchmarks2026년 2월 22일댓글 수 로딩 중