[논문리뷰] SWE-World: Building Software Engineering Agents in Docker-Free Environments소프트웨어 엔지니어링(SWE) 에이전트의 훈련 및 평가가 의존하는 Docker 기반 물리적 실행 환경 의 높은 자원 소모와 확장성 한계를 해결하는 것이 목표입니다.#Review#Software Engineering Agents#LLM#Docker-Free#Execution Simulation#Reinforcement Learning#Supervised Fine-tuning#World Model2026년 2월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SWE-Master: Unleashing the Potential of Software Engineering Agents via Post-Training이 논문은 기존 LLM 기반 소프트웨어 엔지니어링 에이전트의 불투명성과 재현성 부족, 그리고 복잡한 장기 SWE 태스크 해결 능력의 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Software Engineering Agents#Post-Training#Supervised Fine-Tuning#Reinforcement Learning#Language Server Protocol#SWE-bench#Code Navigation#LLM2026년 2월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Research on World Models Is Not Merely Injecting World Knowledge into Specific Tasks현재 단편적인 방식으로 세계 지식을 주입하는 AI 연구의 한계를 극복하고, 통합적이고 총체적인 세계 이해 를 가능하게 하는 세계 모델(World Models) 을 위한 통합 설계 프레임워크 를 제안하는 것이 목표입니다.#Review#World Models#Unified Framework#Multimodal AI#Embodied AI#Physical Understanding#Long-term Consistency#AI Agents#Generative Models2026년 2월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Parallel-Probe: Towards Efficient Parallel Thinking via 2D Probing대규모 언어 모델(LLM)의 병렬 추론 시 발생하는 상당한 계산 비용 문제를 해결하고, 기존의 로컬 신호 기반 효율성 증대 방법론의 한계를 극복하고자 합니다. 병렬 브랜치 간의 전역적인 동역학을 활용하여 효율적이고 하드웨어 친화적인 병렬적 사고를 위한 경량화된 글로벌 신호를 도입하는 것이 주된 목표입니다.#Review#LLM Reasoning#Parallel Thinking#Efficiency Optimization#2D Probing#Consensus-based Early Stopping#Deviation-based Branch Pruning#Test-Time Scaling2026년 2월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] No Global Plan in Chain-of-Thought: Uncover the Latent Planning Horizon of LLMs본 연구는 Large Language Models (LLMs)의 Chain-of-Thought (CoT) 추론 과정에서 내재된 계획 능력(latent planning horizon) 을 규명하는 것을 목표로 합니다.#Review#Chain-of-Thought#LLM Planning#Probing Methods#Uncertainty Estimation#Reasoning Dynamics#Model Interpretability2026년 2월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MARS: Modular Agent with Reflective Search for Automated AI Research본 논문은 높은 평가 비용, 불투명한 성능 귀속, 복잡한 아키텍처 등으로 인해 기존 LLM 기반 에이전트가 어려움을 겪는 자동화된 AI 연구의 한계를 해결하는 것을 목표로 합니다. 특히, 컴퓨테이션 비용을 고려하고 모듈식 코드 생성을 통해 자율적인 AI 과학 발견을 최적화하는 프레임워크를 제시합니다.#Review#Autonomous AI#Agent Framework#Machine Learning Engineering#Monte Carlo Tree Search#Reflective Learning#Modular Programming#Code Generation#Resource Management2026년 2월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Less Noise, More Voice: Reinforcement Learning for Reasoning via Instruction Purification대규모 언어 모델(LLM) 추론을 위한 RLVR (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards) 의 비효율적인 탐색 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Reinforcement Learning#LLM Reasoning#Instruction Purification#Interference Tokens#Sample Efficiency#Policy Optimization#Verifiable Rewards2026년 2월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Learning Query-Specific Rubrics from Human Preferences for DeepResearch Report Generation본 논문은 DeepResearch가 생성하는 보고서의 훈련 및 평가에 필요한 검증 가능한 보상 신호 부재 라는 핵심 과제를 해결하고자 합니다.#Review#DeepResearch#Rubric Generation#Human Preferences#Reinforcement Learning#Multi-agent Systems#LLM Evaluation#Reward Modeling2026년 2월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Diversity-Preserved Distribution Matching Distillation for Fast Visual Synthesis본 논문은 적은 추론 단계(few-step inference)로 고품질 이미지를 빠르게 생성하기 위한 Distribution Matching Distillation (DMD) 과정에서 발생하는 모드 붕괴(mode collapse) 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Diffusion Models#Model Distillation#Mode Collapse#Image Generation#Diversity Preservation#Flow Matching#Few-Step Synthesis2026년 2월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Decouple Searching from Training: Scaling Data Mixing via Model Merging for Large Language Model Pre-trainingLarge Language Model (LLM) 사전 학습에서 효과적인 데이터 혼합 비율을 결정하는 것은 여전히 어려운 문제입니다.#Review#LLM Pre-training#Data Mixture Optimization#Model Merging#Proxy Models#Resource Efficiency#DeMix#Corpus Curation2026년 2월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CodeOCR: On the Effectiveness of Vision Language Models in Code Understanding본 논문은 텍스트 기반 LLM의 선형적인 컨텍스트 길이 증가와 그에 따른 계산 비용 문제로 인한 코드 이해의 비효율성을 해결하고자 합니다.#Review#Vision Language Models#Code Understanding#Visual Code Representation#Code Compression#Computational Efficiency#Multimodal LLMs#Software Engineering2026년 2월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CoBA-RL: Capability-Oriented Budget Allocation for Reinforcement Learning in LLMs논문은 LLM 추론을 강화하는 RLVR(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards) 프레임워크에서 GRPO(Group Relative Policy Optimization) 와 같은 기존 방법론의 비효율적인 균일 롤아웃 예산 할당 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Reinforcement Learning#LLMs#Budget Allocation#Adaptive Learning#Capability-Oriented Value Function#Exploration-Exploitation#Resource Efficiency2026년 2월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Balancing Understanding and Generation in Discrete Diffusion Models이 논문은 이산 확산 모델(Discrete Diffusion Models, DDM) 분야에서 Masked Diffusion Language Models (MDLM) 의 의미 이해 능력과 Uniform-noise Diffusion Language Models (UDLM) 의 고품질 소수 단계 생성 능력 간의 불균형을 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Discrete Diffusion Models#Language Modeling#Image Generation#Masked Diffusion#Uniform Noise#XDLM#Stationary Noise Kernel#Pareto Frontier2026년 2월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AdaptMMBench: Benchmarking Adaptive Multimodal Reasoning for Mode Selection and Reasoning Process본 논문은 기존 VLM(Vision-Language Model) 평가의 한계를 극복하고 적응형 멀티모달 추론 능력을 종합적으로 평가하는 벤치마크를 제안합니다.#Review#Multimodal Reasoning#Adaptive Learning#Vision-Language Models (VLMs)#Benchmarking#Mode Selection#Tool Learning#Reasoning Process Evaluation#Matthews Correlation Coefficient (MCC)2026년 2월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AOrchestra: Automating Sub-Agent Creation for Agentic Orchestration본 논문은 복잡하고 장기적인 AI 태스크를 해결하기 위한 에이전트 시스템에서 동적인 서브 에이전트 생성 및 관리의 한계 를 극복하고자 합니다.#Review#Agentic Orchestration#Sub-Agent Creation#Language Agents#Dynamic Specialization#Context Management#Tool Use#Large Language Models#Cost-Performance Optimization2026년 2월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] 3D-Aware Implicit Motion Control for View-Adaptive Human Video Generation본 논문은 2D driving video로부터 3D 모션을 충실히 재현하면서도 유연한 텍스트 기반 카메라 제어를 지원하는 3D-aware 인간 비디오 생성 을 목표로 합니다.#Review#Human Video Generation#3D-Aware#Implicit Motion Control#View-Adaptive#Diffusion Models#Motion Encoder#Text-Guided Camera Control2026년 2월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] WildGraphBench: Benchmarking GraphRAG with Wild-Source Corpora기존 GraphRAG 벤치마크들이 짧고 정제된 문단에 의존하여 실제와 같은 긴 컨텍스트 및 대규모 이질적 문서 환경에서의 성능 평가에 미흡하다는 문제점을 해결하고자 합니다.#Review#GraphRAG#Benchmarking#Retrieval-Augmented Generation#Wild-Source Corpora#Multi-document Aggregation#Heterogeneous Data#Wikipedia#Long-Context Reasoning2026년 2월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Wiki Live Challenge: Challenging Deep Research Agents with Expert-Level Wikipedia Articles현재 Deep Research Agents (DRAs) 의 평가 방식이 LLM 생성 참조 나 단순한 평가 기준으로 인해 전문가 검증의 신뢰성이 부족하고 세밀한 평가가 어렵다는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Deep Research Agents#LLM Evaluation#Wikipedia#Good Articles#Factuality#Writing Quality#Benchmark#Hallucinations#Verifiability2026년 2월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Vision-DeepResearch: Incentivizing DeepResearch Capability in Multimodal Large Language Models본 논문은 기존 멀티모달 딥 리서치 MLLM들이 겪는 히트율 문제(검색 엔진의 노이즈와 불안정성) 및 제한된 추론 깊이/검색 폭 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Multimodal Large Language Models#Deep Research#Agentic AI#Tool Use#Visual Question Answering#Reinforcement Learning#Multi-scale Search2026년 2월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Vision-DeepResearch Benchmark: Rethinking Visual and Textual Search for Multimodal Large Language Models본 논문은 기존의 다중 모달 대규모 언어 모델(MLLM) 벤치마크가 시각 검색 중심적이지 않거나 지나치게 이상적인 검색 시나리오 에 의존하여 모델의 실제 시각 및 텍스트 검색 능력을 정확히 평가하지 못하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Multimodal Large Language Models#Visual Question Answering#Deep Research#Benchmark#Visual Search#Textual Search#Cropped Search#Evaluation2026년 2월 2일댓글 수 로딩 중