[논문리뷰] ThinkDrag: Semantic Drag-Based Image Editing with Visual Reasoning본 논문은 기존의 drag-based 이미지 편집 방법들이 drag 지시사항을 단순히 기하학적 변위(geometric displacement)로만 해석하여, 객체의 의미론적 변환이나 장면 이해가 필요한 복잡한 편집에 한계를 보인다는 점을 문제로 지적합니다.#Review#Drag-based Image Editing#Multimodal Model#Visual Reasoning#Point-based Editing#Semantic Transformation#Drag Endpoint Markers#Rectified Flow2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] The value of information and the emergence of communication in evolved e-puck robots본 연구는 자율 에이전트 간의 의사소통이 어떤 환경적 조건에서 창발(emergence)하며, 본능적인 action selection 아키텍처가 사회적 과업 수행에 어떠한 영향을 미치는지 규명하는 것을 목표로 합니다.#Review#emergent communication#autonomous agents#evolutionary robotics#basal ganglia#action selection#e-puck robot2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] The Life Cycle of a Massive Activation: Stochastic Birth, Weight-Decay-Driven Growth, and Competitive Consolidation본 논문은 Transformer 모델 내에서 발생하는 Massive Activation(MA)의 형성과 조절 기제를 파악하고자 한다.#Review#Massive Activation#Attention Sink#Weight Decay#AdamW#Transformer#Residual Stream#Scale Dynamics2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Surfing the Activation Wave: Analyzing the Information and Geometry of LLM Hidden States for Speculative Decoding본 연구는 Speculative Decoding 과정에서 Target model의 어떤 레이어를 선택하여 Draft model에 정보를 제공할지가 단순한 고정 규칙(position-based heuristics)에 의존하고 있다는 점을 지적합니다.#Review#Speculative Decoding#Hidden State Selection#Matrix Entropy#Centered Kernel Alignment (CKA)#Information Maximization#Activation Wave2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Stateless Language Agents: Scaling Long-Horizon Automated Research본 논문은 장기적인 연구 작업(long-horizon automated research)에서 기존의 stateful LLM 에이전트들이 겪는 비효율성 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Stateless Language Agents#AutoResearch#Long-Horizon#LLM#Task Planning#Harness-Controlled Context#Computational Efficiency2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SoloQ: Calibration-Free Quantization for Diffusion Language Models본 논문은 dLLMs의 대규모 모델 사이즈와 추론 비용 문제를 해결하기 위해 calibration-free 기반의 효율적인 Post-Training Quantization(PTQ)을 제안한다.#Review#Diffusion Large Language Models#Post-Training Quantization#Calibration-Free#K-RPBH#NVFP4#KV-Cache Quantization2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SoftwareGym: Scaling Computer-Use Agent Training with Diverse Synthesized Software Environments본 논문은 Computer-Use Agent (CUA) 훈련에 필요한 다양하고 신뢰성 있는 실행 가능한 환경의 부족 문제를 해결한다.#Review#Computer-Use Agent#GUI Synthesis#Agent Training#Automated Pipeline#Software Benchmarking#Scalability#Generalization2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SepGen: Multi-Stem Audio-Video Separation and Generation in a Single Model본 논문은 기존의 joint audio-video 생성 모델이 전체 scene을 단일 Audio-Mix로만 출력하여, 개별 음원의 위치 변경이나 제거가 불가능하다는 한계를 해결하고자 합니다 .#Review#Audio-Visual Generation#Source Separation#Multi-Stem Synthesis#Flow Matching#Language-Conditioned Separation#Cross-Stem Attention Guidance2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Self-Preservation in Language Models본 논문은 LLM의 지속적인 학습(Continual Learning) 과정에서 발생하는 Catastrophic Forgetting 문제를 해결하고, 모델 스스로가 자신의 핵심 능력을 보존하는 Self-Preservation 프레임워크를 제안합니다.#Review#Continual Learning#Language Models#Self-Preservation#Task Banks#Catastrophic Forgetting#Replay#Retention2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SWE-Duel: Towards a Self-Scaling Arena for Coding Agents본 논문은 기존 코딩 벤치마크들이 고정된 태스크 세트를 사용하여 데이터 유출 및 모델 성능 포화 문제에 직면해 있다는 한계를 해결하고자 한다. 고정된 벤치마크는 시간이 지남에 따라 모델 학습 데이터에 포함되거나 최신 모델의 성능 향상 속도를 따라가지 못해 측정 도구로서의 신뢰성을 상실한다.#Review#Coding Agents#Self-scaling Benchmark#Adversarial Evaluation#Software Engineering#Large Language Models#Automated Bug Generation2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SAGE: Salient Factor Discovery and Generation with Visual Foundation Representations본 논문은 대규모 데이터셋에서 타겟 특유의 세부적인 차이를 자동으로 발견하고, 이를 활용해 새로운 이미지를 생성하는 문제를 해결하기 위해 SAGE를 제안합니다.#Review#Contrastive Analysis#Salient Factor Discovery#Representation Autoencoder#Latent Space Factorization#Salient-Conditioned Generation#Visual Foundation Representations2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] S-Space: Exploring Spatial Workspace in Multimodal Language Models본 논문은 MLLM이 뛰어난 Spatial reasoning 능력을 보임에도 불구하고, 이를 뒷받침하는 내부 메커니즘이 불투명하다는 점을 해결하고자 한다. 기존 연구들은 End-to-End 성능에만 집중하여 모델이 실제로 공간을 어떻게 인지하고 활용하는지, 혹은 왜 특정 공간 문제에서 실패하는지를 명확히 규명하지 못했다.#Review#Multimodal Language Models#Spatial Reasoning#Interpretability#Representation Subspace#Spatial Workspace#Perception-Computation Decomposition2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Rethinking Relative Policy Differences Transfer of On-Policy Distillation본 논문은 기존 OPD가 티처 모델의 절대적인 성능 우위에 지나치게 의존하여, 티처와 학생 모델의 역량 격차가 작을 경우 성능 향상이 제한되거나 오히려 역효과가 발생한다는 문제를 해결하고자 한다.#Review#On-Policy Distillation#Relative Policy Transfer#Implicit Reward#Policy Optimization#Language Model Post-training2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Reflex: Visually Grounded Reactive Humanoid Control본 논문은 휴머노이드가 일상적인 환경에서 빠르게 움직이는 물체에 반응하여 포획하고 처리하는 Visually Grounded Reactive Whole-Body Control의 어려움을 해결하고자 합니다 .#Review#Humanoid Control#Visually Grounded#Reactive Catching#Whole-Body Control#Sim-to-Real#Privileged Learning2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Recurrent Harness for Agentic Continual Learning본 논문은 에이전트가 긴 상호작용 스트림에서 분포 변화에 대응할 때 발생하는 Catastrophic Forgetting 및 outdated 메모리 문제를 해결하기 위해 ReHarness를 제안한다.#Review#Agentic Continual Learning#Recurrent Harness#Backward Revision#Online Streaming#Large Language Model2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RSI-Anything: Unlocking Recursive Self-Improvement with World Models본 논문은 RSI의 핵심인 '경험의 지속적 개선'을 구현하는 데 있어, 외부 피드백 획득 비용이 높고 정책 진화에 따라 세계 모델의 예측 신뢰도가 저하되는 문제를 해결하고자 한다.#Review#Recursive Self-Improvement#World Models#JEPA-Anything#Feedback-driven Improvement#Policy Optimization#Decision Making#Agentic Workflow2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] QuantMLA: Function-Aligned Dual-Path Quantization for Low-Bit MLA KV Caching본 논문은 MLA 기반 모델에서 여전히 메모리 병목 현상을 일으키는 KV cache의 저비트(Low-bit) 양자화 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Multi-Head Latent Attention#KV Cache#Model Quantization#RoPE#Function-Aligned#Low-Bit#Attention Mechanism2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ProgramGym: Scaling Training Environments for Long-Horizon Program Reproduction Agents본 논문은 현대의 Coding Agent들이 단순히 기존 코드베이스 내에서 버그를 수정(Issue-resolution)하는 수준을 넘어, 실제 소프트웨어 엔지니어처럼 완전히 새로운 시스템을 설계하고 구축할 수 있는 능력을 갖춰야 한다는 필요성에서 출발합니다.#Review#Program Reproduction#Coding Agents#Software Engineering#Training Environments#Long-Horizon#Feedback-Driven#Role-Isolated2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] PreSTO: Predictive Subtree Prefetching for Fast LLM Power Sampling본 논문은 Power Sampling의 핵심 샘플러인 PowerMH가 가진 심각한 추론 Latency 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다.#Review#LLM#Power Sampling#Metropolis-Hastings#Speculative Decoding#MCMC#Prefetching#Inference Acceleration2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] PolyOCR-Venus: Unified OCR Foundation Models for Text-Centric Visual Intelligence본 연구는 파편화된 기존 OCR 시스템의 한계를 극복하고, 복잡한 시각 환경에서 텍스트 인식, 파싱, 추론 능력을 모두 갖춘 통합형 모델을 구축하고자 합니다 .#Review#Optical Character Recognition#Foundation Models#Multimodal Large Language Models#Data Engineering#Policy Optimization#Document Intelligence#Competence-Guided Policy Optimization2026년 10월 11일댓글 수 로딩 중