[논문리뷰] HarnessRisk: A Lifecycle-Oriented Benchmark for Agent Harness Safety본 논문은 LLM 기반 에이전트의 안전성이 단순히 모델 자체의 문제가 아니라, 모델과 에이전트 런타임인 Agent Harness 간의 복합적인 상호작용에서 발생한다는 점을 지적합니다.#Review#Agent Safety#Harness#Benchmark#Lifecycle-Oriented#LLM#Sandboxed Evaluation#Attack Success Rate2026년 8월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Harness the Memory: A Holistic Evaluation of Memory Substrates in Memory Agents본 논문은 다양한 LLM 에이전트 환경에서 최적의 Memory Substrate를 선택하기 위한 경험적 가이드라인이 부재하다는 점을 해결하고자 합니다.#Review#LLM Agents#Memory Substrates#Harness Evaluation#Long-term Memory#Performance-Latency Tradeoffs#Regime-aware Memory2026년 8월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] GS-Voxel: Fitting-Free Structured Latents for Large-Scale 3DGS Generation본 논문은 대규모 실외 3D 장면을 생성하기 위해 기존의 제약이 많은 representation bottleneck을 해결하는 GS-Voxel을 제안한다.#Review#3D Gaussian Splatting#Generative Modeling#Structured Latents#Voxel-based Representation#Aerial Scene Generation#Fitting-free Pipeline2026년 8월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] From Sequence to Structure: Relational Uncertainty Propagation for LLM Agents본 논문은 기존의 UQ(Uncertainty Quantification) 방법론들이 에이전트의 복잡한 long-horizon 실행 환경에서 발생하는 오차 전파를 충분히 포착하지 못하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#LLM Agents#Uncertainty Quantification#Relational Dependency#Trajectory Graph#Risk Propagation#Failure Detection2026년 8월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] From Corpora to Co-Evolving Capabilities: Capability-Centric Data Design for Generalist Image Generation본 논문은 일반적인(Generalist) 이미지 생성 모델을 위해 데이터 구축 방식을 '데이터셋 중심'에서 '생성 능력(Capability) 중심'으로 전환해야 함을 제안합니다.#Review#Generalist Image Generation#Data Engineering#Curriculum Learning#Capability-Centric Design#T2I (Text-to-Image)#Multimodal Diffusion Models2026년 8월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] FreeToken: Efficient Edge-Native MoE Serving with Bandwidth-Adaptive Execution본 논문은 데이터센터 인프라가 아닌 개인용 엣지 기기에서 Frontier-scale MoE 모델을 효율적으로 서비스하기 위한 최적화 기법을 연구합니다.#Review#Edge-Native Inference#MoE#Bandwidth-Adaptive Execution#Agentic Workloads#Resource Management#Memory Hierarchy2026년 8월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Energy-Guided Flow Matching본 논문은 픽셀 기반 생성 모델에서 발생하는 구조와 세부 디테일의 효율적인 학습 문제를 해결하고자 합니다. 기존의 Flow Matching 방식은 노이즈를 고정된 클린 이미지 엔드포인트로 직접 보간하는데, 이는 생성 모델이 학습 초기부터 전체 주파수 대역을 한꺼번에 처리해야 하는 부담을 줍니다 .#Review#Flow Matching#Pixel-Space Generative Modeling#Coarse-to-Fine Generation#Spectral Energy#Heat-Kernel Filtering#Generative Trajectory2026년 8월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Embodied-Navigator: Point, Think, Memorize, and Align for Efficient Navigation본 논문은 VLM 기반 Embodied Navigation에서 발생하는 기하학적 불일치, 추론 효율성 저하, 장기 기억 관리의 한계 문제를 해결하기 위해 TAMP-Nav 프레임워크를 제안합니다.#Review#Embodied Navigation#VLM#Chain-of-Thought#Anchor-Trajectory Memory#GRPO#Pixel-to-3D#Spatio-Temporal Perception2026년 8월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] EDITBRIDGE: Towards Faithful and Efficient Ultra-High-Resolution Image Editing본 논문은 1K 이상의 고해상도 이미지 편집에서 발생하는 정보 불일치와 효율성 문제를 해결하기 위해 EditBridge를 제안한다. 기존의 2단계 편집 파이프라인(저해상도 편집 후 개별 SR 모델 적용)은 HR 소스 이미지에 대한 직접적인 조건부 가이드가 부족하여 정보 불일치 및 텍스트 품질 저하 문제를 초래한다 .#Review#Ultra-High-Resolution#Image Editing#Diffusion Bridge#Sparse Attention#Diffusion Transformer#Faithful Generation2026년 8월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Dynamic Multi-Byte Prediction With Hierarchical Language Models본 논문은 바이트 단위 언어 모델의 추론 속도 병목 현상을 해결하기 위해 Multi-Byte Prediction (MBP) 프레임워크를 제안합니다. 기존의 바이트 단위 모델은 subword 기반 모델 대비 어휘 제약이 없다는 장점이 있으나, 시퀀스 길이가 훨씬 길어 추론 과정에서 심각한 Latency를 유발합니다.#Review#Byte-level Language Model#Hierarchical Language Models#Multi-Byte Prediction#Latent Causal Attention#Inference Acceleration#Parallel Decoding2026년 8월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DiSCO: Defending text-to-image generation through distribution-guided contrastive prompt optimization본 연구는 텍스트-이미지 생성 모델에서 텍스트적으로 안전해 보이는 프롬프트가 실제로는 유해한 결과를 초래하는 'Benign Adversarial' 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Text-to-Image#Adversarial Robustness#Black-box Defense#Prompt Optimization#Contrastive Learning#Distributional Alignment#NSFW2026년 8월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Demystifying Agent Skills: Why They Work-Until They Don't본 논문은 LLM 에이전트의 성능 향상을 위해 사용되는 Skills가 어떤 조건에서 효과적이며, 왜 작동하고, 또 어디에서 실패하는지에 대한 근본적인 의문을 해결하고자 한다.#Review#LLM Agents#Procedural Anchoring#Skill Distillation#Trajectory Analysis#Agent Robustness#Skill Retrieval2026년 8월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Cross-Model Memory Transfer via Target-Side Reader Adaptation본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 지식 사용 방식 중 parametric(모델 가중치 내장)과 non-parametric(외부 데이터베이스)의 한계를 극복하기 위해 Engram 기반의 메모리 전이 가능성을 검증합니다.#Review#Engram#Memory Transfer#Target-Side Reader#Tokenizer-Agnostic#Knowledge-Augmentation#Hashed Memory2026년 8월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CoinVE-200K: A Large-Scale High-Quality Dataset for Compositional Instruction-Guided Video Editing본 논문은 기존의 영상 편집 데이터셋이 단일 작업 위주로 구성되어, 다중 의도를 동시에 수행해야 하는 실제 영상 편집 시나리오를 제대로 반영하지 못하는 한계를 해결하고자 한다 .#Review#Compositional Instruction-Guided Video Editing#Video Generation#Dataset#Diffusion Transformer#Region-Aware Attention#Multimodal Large Language Model2026년 8월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CardioState-JEPA: Delay-Aware Cross-Modal Learning of a Shared Cardiac Representation본 논문은 심장 생리적 데이터를 다루는 기존 모델들이 단일 센서(ECG, PPG, PCG)에 국한되어 심장의 공유 생리 구조를 충분히 활용하지 못하는 한계를 해결하고자 합니다 .#Review#Cardiac Foundation Model#Joint-Embedding Predictive Architecture (JEPA)#Multimodal Learning#Physiological Delay#Representation Learning#ECG#PPG#PCG2026년 8월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Agentic ESOpt: Fine-Tuning Long-Horizon LLM Agents with Minimal GPU Requirements본 논문은 Long-horizon 에이전트 추론 환경에서 기존 Agentic RL이 겪는 심각한 자원 및 구조적 한계를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Agentic Reasoning#Evolution Strategies#Long-Horizon#Parameter Efficiency#LLM Fine-Tuning#GPU Memory2026년 8월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Agent Lightning v1.0: Towards Harnessed Agentic RL본 논문은 현대 에이전트가 단일 LLM이 아닌 Agent Harness 내에서 작동한다는 점에 주목하여, 기존 RL 프레임워크가 harness의 복잡한 실행 로직을 수용하지 못하는 문제를 해결합니다.#Review#Harnessed Agentic RL#Reinforcement Learning#Agent Harness#LLM Proxy#Retokenization#System Design2026년 8월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Abra: Scaling Diffusion Image Training본 연구는 대규모 언어 모델(LLM)에 정립된 compute-optimal scaling laws가 비주얼 생성 모델인 확산 모델 분야에서는 아직 체계적으로 탐구되지 않았다는 점에 주목합니다.#Review#Scaling Laws#Diffusion Transformers#Compute-Optimality#Flow-Matching#ABRA#Generative Metrics#Scaling Collapse2026년 8월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AVA-Encoder: Towards Agent-Native Video Representation Learning본 논문은 기존 영상 생성 에이전트들이 복잡한 영화적 의사결정을 수행하는 데 필요한 고품질의 구조화된 데이터 학습원이 부족하다는 문제를 해결하고자 합니다 .#Review#Agentic AI#Video Representation Learning#Film Knowledge Graph#Auto-encoder#Textual-Gradient Optimization#Video Reconstruction2026년 8월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ASI-Bench: At the Dawn of Artificial Superintelligence본 연구는 기존의 LLM 벤치마크들이 모델의 급격한 성능 향상으로 인해 데이터 오염(Data Contamination)과 평가 포화(Evaluation Saturation) 문제에 직면했다는 점을 해결하고자 합니다.#Review#Artificial Superintelligence#LLM Benchmarking#Cognitive Evaluation#Reasoning Capability#Evaluation Framework2026년 8월 18일댓글 수 로딩 중