[논문리뷰] ExpSeek: Self-Triggered Experience Seeking for Web Agents기존 웹 에이전트들이 경험을 수동적으로 전역 컨텍스트로 주입하여 동적으로 변하는 환경에서 비효율적인 탐색과 신뢰할 수 없는 응답을 생성하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Web Agents#Experience Seeking#Self-Triggered#LLM Reasoning#Entropy#Proactive Guidance#Reinforcement Learning#Foundation Models2026년 1월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] EvoFSM: Controllable Self-Evolution for Deep Research with Finite State MachinesLLM 기반 에이전트가 심층 연구 과정에서 겪는 고정된 워크플로우 의 한계와 무제한적인 자기 진화 로 인한 불안정성(instruction drift, hallucination) 문제를 해결하는 것입니다.#Review#LLM Agents#Self-Evolution#Finite State Machines#Deep Research#Multi-hop QA#Adaptive Workflow#Memory Mechanism#Controllable AI2026년 1월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Efficient Camera-Controlled Video Generation of Static Scenes via Sparse Diffusion and 3D Rendering본 논문은 확산 모델 기반 비디오 생성의 높은 계산 비효율성 문제를 해결하고, 정적 장면에 대한 카메라 제어 비디오 생성 을 위한 효율적인 프레임워크를 제안하는 것을 목표로 합니다.#Review#Video Generation#Diffusion Models#3D Reconstruction#3D Gaussian Splatting#Camera-Controlled#Sparse Keyframes#Real-time#Computational Efficiency2026년 1월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Distribution-Aligned Sequence Distillation for Superior Long-CoT Reasoning본 논문은 교사 모델이 생성한 응답에 대한 SFT(Supervised Fine-Tuning) 기반 시퀀스 레벨 증류 패러다임의 세 가지 주요 한계점(교사 분포 표현 부족, 교사-학생 모델 학습 능력 불일치, exposure bias)을 해결하고자 합니다.#Review#Knowledge Distillation#Sequence-level Distillation#Chain-of-Thought Reasoning (CoT)#Large Language Models (LLMs)#Temperature-scheduled Learning#Divergence-aware Sampling#Mixed-policy Distillation#Open-source Models2026년 1월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DeepResearchEval: An Automated Framework for Deep Research Task Construction and Agentic Evaluation본 논문은 심층 연구 시스템이 생성하는 길고 복잡한 보고서의 평가가 어렵다는 문제점을 해결하고자 합니다. 기존 벤치마크는 수동 주석 작업이 많거나, 고정된 평가 차원에 의존하거나, 인용되지 않은 사실을 신뢰성 있게 검증하지 못하는 한계가 있었습니다.#Review#Agentic AI#Deep Research Systems#Automated Evaluation#Task Construction#Fact-Checking#LLM Benchmarking#Adaptive Evaluation2026년 1월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Controlled Self-Evolution for Algorithmic Code Optimization논문은 기존 LLM 기반 코드 생성 모델 이 기능적으로는 정확하지만 비효율적인 코드를 생성하며, 현재의 자가 진화(self-evolution) 방식이 낮은 탐색 효율성으로 인해 제한된 예산 내에서 최적의 알고리즘적 코드를 찾지 못하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Self-Evolution#Code Optimization#Large Language Models#Genetic Algorithms#Hierarchical Memory#Algorithmic Code Generation#Exploration Efficiency2026년 1월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Are LLMs Vulnerable to Preference-Undermining Attacks (PUA)? A Factorial Analysis Methodology for Diagnosing the Trade-off between Preference Alignment and Real-World Validity본 연구는 사용자 선호도에 맞춰 정렬된 대규모 언어 모델(LLM) 이 Preference-Undermining Attacks (PUA) 에 취약한지 규명하는 것을 목표로 합니다.#Review#Large Language Models#Preference Alignment#Preference-Undermining Attacks#Factorial Analysis#Sycophancy#Prompt Engineering#Truth-Deference Trade-off2026년 1월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] A^3-Bench: Benchmarking Memory-Driven Scientific Reasoning via Anchor and Attractor Activation논문은 기존 과학적 추론 벤치마크가 최종 답변의 정확성과 과정의 일관성에만 초점을 맞추고, 인간 추론의 기저에 있는 메모리 기반 메커니즘 , 즉 앵커(기초 지식)와 어트랙터(경험 기반 템플릿)의 활성화 및 통합을 간과하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Scientific Reasoning#Memory-Driven AI#Benchmarking#Large Language Models (LLMs)#Anchor-Attractor Activation#Episodic Memory#Knowledge Retrieval2026년 1월 14일댓글 수 로딩 중
[Loki] Plain 디코더 벤치마크 추가 및 코드 개선Loki dataobj의 plain bytes 디코더에 체계적인 벤치마크를 추가하고, 불필요한 조건 체크를 제거하여 디코딩 성능을 개선한 PR 분석.#Grafana Loki#Go#Benchmarking#Decoder#Data Object#Performance2026년 1월 14일댓글 수 로딩 중
[Grafana Loki] pkg/dataobj를 위한 실험적 arena 스타일 메모리 패키지 도입메모리 영역을 회수하고 재사용할 수 있는 arena 스타일 Allocator와 비트맵/버퍼 유틸리티를 새로 도입한 분석.#Grafana Loki#Go#Memory Management#Arena Allocator#Performance#Bitmap2026년 1월 14일댓글 수 로딩 중
[Grafana Loki] 델타 디코더 벤치마크 개선 및 Decode 메서드 성능 측정 추가단일 값 decode 벤치마크를 배치 단위 Decode 메서드 벤치마크로 재작성하고, 처리량 메트릭과 errors.Is 최적화를 추가한 분석.#Grafana Loki#Go#Performance#Benchmark#Encoding2026년 1월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] VLingNav: Embodied Navigation with Adaptive Reasoning and Visual-Assisted Linguistic Memory기존 Vision-Language-Action (VLA) 모델이 복잡하고 장기적인 내비게이션 태스크에서 부족했던 명시적 추론 능력 과 영구적인 기억 구조 의 부재를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Embodied Navigation#VLA Model#Adaptive Reasoning#Chain-of-Thought (CoT)#Linguistic Memory#Reinforcement Learning#Sim-to-Real Transfer#Multi-task Learning2026년 1월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] User-Oriented Multi-Turn Dialogue Generation with Tool Use at scale기존 멀티턴 도구 사용(tool-use) 데이터셋의 한계(정적, 사전 정의된 도구셋, 단일 샷 위주)를 극복하고, 실제 인간-에이전트 협업의 반복적이고 점진적인 특성을 반영하는 확장 가능한 고품질 멀티턴 대화 데이터 생성 프레임워크 를 개발하는 것이 목표입니다.#Review#Multi-Turn Dialogue Generation#Tool Use#Autonomous Agents#Large Reasoning Models#User Simulation#Synthetic Data Generation#SQL-based Tools#Agentic Benchmarks2026년 1월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Towards Comprehensive Stage-wise Benchmarking of Large Language Models in Fact-Checking본 논문은 기존 벤치마크가 클레임 검증에만 초점을 맞춰 LLM의 사실 확인 워크플로우 전반(클레임 추출 및 증거 검색 포함)을 간과하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Fact-Checking#Large Language Models (LLMs)#Benchmarking#Multi-agent System#Stage-wise Evaluation#Claim Evolution#Trustworthy AI2026년 1월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] The Confidence Dichotomy: Analyzing and Mitigating Miscalibration in Tool-Use Agents본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 기반 자율 에이전트의 신뢰성을 높이기 위해, 도구 사용 환경에서 발생하는 verbalized calibration(언어화된 확신) 의 문제를 분석하고 완화하는 것을 목표로 합니다.#Review#LLM Agents#Calibration#Tool Use#Reinforcement Learning#Miscalibration#Overconfidence#Trustworthy AI2026년 1월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Solar Open Technical ReportSolar Open 논문은 기존 LLM 생태계에서 영어와 중국어 외의 언어들 , 특히 한국어와 같은 데이터 부족 언어 가 겪는 모델 개발의 어려움을 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Large Language Models#Mixture-of-Experts#Korean LLM#Synthetic Data Generation#Curriculum Learning#Reinforcement Learning#Tokenizer Optimization#Multilingual AI2026년 1월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SnapGen++: Unleashing Diffusion Transformers for Efficient High-Fidelity Image Generation on Edge DevicesDiffusion Transformer (DiT) 모델은 최첨단 이미지 생성 품질을 제공하지만, 높은 계산 및 메모리 비용으로 인해 엣지 디바이스 에서의 배포가 비실용적인 문제를 해결하는 것이 목표입니다.#Review#Diffusion Transformers#Edge AI#Efficient Image Generation#Sparse Attention#Elastic Training#Knowledge Distillation#Mobile AI#High-Fidelity2026년 1월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ShowUI-π: Flow-based Generative Models as GUI Dexterous Hands기존 GUI 에이전트들이 주로 이산적인 클릭 예측에 의존하여 연속적이고 자유로운 형태의 드래그(예: 그림 그리기, 캡차 풀이)와 같이 즉각적인 시각적 인지와 조정이 필요한 복잡한 GUI 상호작용을 수행하기 어렵다는 문제를 해결합니다.#Review#GUI Automation#Flow-based Generative Models#Continuous Control#Vision-Language Models#Human-Computer Interaction#ScreenDrag Benchmark#Dexterous Manipulation2026년 1월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Motion Attribution for Video Generation본 논문은 비디오 생성 모델에서 생성된 비디오의 움직임(motion) 에 영향을 미치는 훈련 클립을 식별하는 것을 목표로 합니다.#Review#Motion Attribution#Video Generation#Diffusion Models#Gradient-based Attribution#Temporal Dynamics#Motion Masking#Fine-tuning#Data Curation2026년 1월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Ministral 3본 연구는 컴퓨팅 및 메모리 제약이 있는 환경 을 위한 효율적인 매개변수 효율적(parameter-efficient) 밀집 언어 모델 인 Ministral 3 시리즈를 개발하는 것을 목표로 합니다.#Review#Large Language Models#Model Distillation#Pruning#Parameter-Efficient AI#Multimodal LLMs#Instruction Tuning#Reinforcement Learning from Human Feedback#Open-Source AI2026년 1월 13일댓글 수 로딩 중