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[논문리뷰] CC30k: A Citation Contexts Dataset for Reproducibility-Oriented Sentiment Analysis

본 논문은 AI/ML 논문 내 인용 문맥에서 재현성(reproducibility) 지향 감성을 식별하기 위한 CC30k 데이터셋 을 구축하는 것을 목표로 합니다. 이는 계산적 재현성 연구를 위한 자원 부족 문제를 해결하고, 대규모 언어 모델(LLM)이 재현성 관련 감성을 효과적으로 예측하도록 훈련하는 기반을 마련합니다.
#Review#Citation Contexts#Reproducibility#Sentiment Analysis#Large Language Models#Crowdsourcing#Dataset#Machine Learning#Science of Science
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[논문리뷰] Black-Box On-Policy Distillation of Large Language Models

본 논문은 내부 로짓이나 파라미터에 접근할 수 없는 블랙박스(black-box) 대규모 언어 모델(LLM) 을 대상으로, 학생 모델이 교사 모델의 텍스트 출력만을 학습하는 온-정책(on-policy) 증류(distillation) 방법을 개발하는 것을 목표로 합니다.
#Review#Large Language Models (LLMs)#Knowledge Distillation (KD)#Black-box Distillation#Generative Adversarial Networks (GANs)#On-policy Learning#Reinforcement Learning#Minimax Game#Model Compression
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[논문리뷰] AffordBot: 3D Fine-grained Embodied Reasoning via Multimodal Large Language Models

본 논문은 3D 환경에서 자연어 명령을 기반으로 물체의 상호작용 가능한 요소(affordance elements)를 식별하고, 해당 요소의 3D 마스크 , 동작 유형 , 동작 축 방향 을 포함하는 구조화된 트립렛을 예측하는 Fine-grained 3D Embodied Reasoning 이라는 새로운 태스크를 제안합니다.
#Review#3D Embodied Reasoning#Multimodal Large Language Models (MLLMs)#Chain-of-Thought (CoT)#Affordance Grounding#Motion Estimation#View Synthesis#Active Perception
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[논문리뷰] WebVIA: A Web-based Vision-Language Agentic Framework for Interactive and Verifiable UI-to-Code Generation

본 논문은 기존 Vision-Language Models (VLMs) 기반의 UI-to-Code 접근 방식이 정적인 HTML/CSS 코드만 생성하고 GUI 상호작용을 지원하지 못하는 한계를 극복하고자 합니다.
#Review#UI-to-Code#Vision-Language Models#Agentic Framework#Interactive UI#Web Automation#Code Generation#UI Verification#Supervised Fine-Tuning
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[논문리뷰] TiDAR: Think in Diffusion, Talk in Autoregression

본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)의 생성 과정에서 확산 모델(Diffusion Models) 의 빠른 병렬 생성 능력과 자기회귀(Autoregressive, AR) 모델 의 높은 품질을 동시에 달성하는 것을 목표로 합니다.
#Review#Hybrid LLM Architecture#Diffusion-Autoregressive#Parallel Token Generation#Speculative Decoding#Structured Attention Masks#LLM Inference Acceleration#KV Cache
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[논문리뷰] Stemming Hallucination in Language Models Using a Licensing Oracle

언어 모델(LMs)의 고질적인 환각(hallucination) 문제, 즉 사실과 다른 정보를 유창하게 생성하는 문제를 해결하는 것이 목표입니다. 통계적 학습 방식의 한계를 극복하고, 구조화된 지식에 대한 결정론적인 진실성 검증 메커니즘 을 통해 LM의 출력에 인식론적 기반 을 마련하고자 합니다.
#Review#Hallucination Mitigation#Language Models#Knowledge Graphs#SHACL Validation#Epistemic Grounding#Retrieval-Augmented Generation#Neuro-symbolic AI
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[논문리뷰] Motif 2 12.7B technical report

대규모 언어 모델(LLM)의 효율성 한계를 확장하고, 제한된 컴퓨팅 자원 내에서 Motif-2-12.7B 모델이 우수한 성능을 발휘할 수 있음을 입증하는 것을 목표로 합니다. 특히 아키텍처 혁신과 시스템 수준 최적화를 통해 대형 모델에 필적하는 능력을 소규모 파라미터로 구현하고자 합니다.
#Review#Large Language Model#LLM Efficiency#Grouped Differential Attention#Kernel Fusion#Parallel Muon#Supervised Fine-tuning#Architectural Scaling#Instruction Following
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[논문리뷰] MathSE: Improving Multimodal Mathematical Reasoning via Self-Evolving Iterative Reflection and Reward-Guided Fine-Tuning

본 연구는 멀티모달 대규모 언어 모델(MLLM)이 복잡한 수학 문제 해결과 같은 추론 태스크에서 겪는 어려움을 극복하는 것을 목표로 합니다. 특히, 기존의 정적인 교사 모델 유래 데이터셋에 의존하는 방식이 모델의 새로운 문제 적응력과 견고한 일반화 능력을 제한한다는 한계를 해결하고자 합니다.
#Review#Multimodal Reasoning#Mathematical Problem Solving#Self-Evolving#Iterative Fine-Tuning#Reward Models#Reflection#Large Language Models (LLMs)
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