[논문리뷰] SoK: Semantic Decision Engines in Network Control Loops본 논문은 현대 네트워크 제어 시스템에 도입되는 SDE들이 실제 운영 환경의 엄격한 시간 제약과 검증 요건을 만족하는지 체계적으로 분석합니다 . 많은 연구가 자신의 엔진이 네트워크 제어 루프에 적합하다고 주장하지만, 이러한 주장을 뒷받침할 수 있는 정량적 데이터(Matched Measurement)가 현저히 부족합니다.#Review#Network Control Loops#Semantic Decision Engines#Intent-based Networking#Service Orchestration#Systematization of Knowledge2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Self-Generated Feedback Destabilizes Test-Time Training: A Causal Decomposition of Long-Horizon Adaptation본 논문은 Large Language Models (LLMs)가 Self-Generated Output을 Test-Time Training (TTT)에 활용할 때 발생하는 Long-Horizon Adaptation의 불안정성 및 Real-Text Prediction 성능 저하 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Test-Time Training (TTT)#Self-Generated Feedback#Long-Horizon Adaptation#Causal Decomposition#Language Models#Model Instability#Real-Text Prediction#Settlement2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SearchJev: A Fast and Calibrated System-1 Model for Search AgentsLLM 기반 Search Agent들은 복잡한 질문에 답하기 위해 추론과 검색을 반복적으로 수행하며, 이 과정에서 적합성(Relevance), 증거 충분성(Evidence Sufficiency), 다음 검색 행동 등과 같은 짧은 의사결정을 빈번하게 내린다.#Review#Search Agents#System-1 Model#Calibration#Dual-System Agent#Large Language Models (LLMs)#Decision Making#Efficiency#SearchDecision-Bench2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RobotUse: Allocating Computation, Context, and Decisions본 논문은 일반적인 로봇 에이전트 설계에서 연산과 컨텍스트의 효율적 배분 문제를 해결하고자 한다. 기존의 코드 기반 또는 스킬 기반 하네스는 실행 세부사항과 의도적인 물리적 선택 사이의 연결을 모호하게 만들거나, 에이전트의 컨텍스트를 과도하게 점유하여 성능 저하를 초래한다.#Review#Robot Agent#Agent Harness#Physical Action#Playbook#Context Allocation#Task Success2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Rethinking Long-Video Efficiency: A Joint Allocation Perspective on Frames, Pixels, and Front-End Latency본 논문은 기존의 효율적인 Long-video 이해 방식이 Token budget 내에서 프레임 선택에만 집중하여, 해상도 조절과 Front-End Latency라는 두 가지 핵심 축을 간과하고 있음을 지적합니다.#Review#Long-video understanding#Vision-Language Models#Front-end latency#Token allocation#Cross-resolution decomposition#Determinantal Point Processes2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Representation-Space MMD for Diffusion Language Models기존 Diffusion Language Models (DLMs)는 노이즈 입력을 정제하여 텍스트를 생성하지만, conditional estimates가 반드시 고품질 샘플을 적은 스텝으로 생성하지는 못하는 한계가 있다.Diffusion distillation과 같은 기존 방법들은 샘플링 효율성을 개선했으나, teacher-derived targets나 jointly trained auxiliary models이 필요하다는…#Review#Diffusion Language Models (DLMs)#Maximum Mean Discrepancy (MMD)#Representation Space#Policy Gradients#Self-conditioning#Generative Perplexity#Accuracy-Computation Trade-off2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RealtimeWAM: One-Step Asynchronous World Action Models본 논문은 기존 MoT 기반 WAM의 추론 효율성을 저해하는 두 가지 핵심 병목 현상을 해결하고자 합니다. 첫째, 다단계 행동 디노이징 과정에서 발생하는 Intra-expert iteration이 전체 추론 지연 시간의 약 90%를 차지합니다 .#Review#World Action Models#Consistency Distillation#Asynchronous Inference#Robot Manipulation#One-Step Generation#Pipeline Parallelism2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] QuantCode Model: Specializing Language Models for Executable Algorithmic Trading Code본 연구는 일반적인 코드 생성 모델이 알고리즘 트레이딩과 같은 고도로 특화된 도메인의 실행 가능한 코드 생성에서 실패하는 문제를 해결하고자 한다.#Review#Large Language Models#Algorithmic Trading#QuantCode-Bench#Continued Pretraining#Supervised Fine-tuning#Executable Code Generation#Capability-Retention2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ProgressCompass: Embodied Progress Reward Models Are Lost Without the Right Context본 논문은 긴 시간 동안 지속되는 작업에서 PRM이 현재의 시각적 정보만으로는 진행률을 정확히 추정하지 못하는 문제, 즉 '문맥 의존적 진행률 추정'의 한계를 해결하고자 한다.#Review#Progress Reward Model#Embodied AI#Context-Dependent Progress Estimation#Agentic Loop#Vision-Language Models#ContextProgress-Bench2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Prism: Dynamic Sparse Attention for Native 2K Joint Video-Audio Generation Model Training본 연구는 Native 2K 해상도에서의 공동 비디오-오디오 생성(Joint video-audio generation) 학습 시 발생하는 연산 효율성 및 학습 신호 희석 문제를 해결하기 위해 제안되었다.#Review#Dynamic Sparse Attention#Native 2K Training#Joint Video-Audio Generation#Cross-modal Coupling#Diffusion Transformer2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] PluginRSI: Recursive Improvement of Agent Harnesses with Reusable Plugins본 논문은 LLM 에이전트의 반복적인 성능 향상을 위해 수행되는 기존 Harness 최적화 방식의 한계점을 해결하고자 한다.#Review#Agentic AI#Harness Optimization#Recursive Self-improvement#Plugin Architecture#Modular Design#Software Engineering#Task Automation2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] PerturBot: Breaking Shortcut Priors in Vision-Language-Action Models with Perturbative Training본 논문은 VLA 모델이 학습 데이터의 단순한 상관관계에 의존하는 Shortcut Learning 문제로 인해 실제 복잡한 환경에서 취약성을 보이는 것을 해결하고자 합니다 .#Review#Vision-Language-Action Models#Shortcut Learning#Modality Shortcuts#Perturbative Training#Robot Learning#Policy Evaluation#GroundFscore2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] PaLoRA: Paced Low-Rank Adaptation for Continual Learning본 논문은 LoRA 기반의 Continual Learning에서 고정된 학습률(learning rate) 또는 휴리스틱한 업데이트 제한이 작업을 수행할수록 최적의 안정성-가소성(stability-plasticity) 균형을 유지하지 못하는 문제를 해결합니다.#Review#Continual Learning#LoRA#Parameter-Efficient Fine-Tuning#Catastrophic Forgetting#Rank-Aware Scaling#Nullspace Projection2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Optimizing the Optimizer: Language Models Discover Faster Molecular Relaxation분자 기하 최적화의 연산 비용은 주로 Force Call 횟수에 비례하며, 특히 Density-Functional Theory(DFT) 수준의 계산에서는 이 비용이 매우 큽니다.#Review#Molecular Geometry Optimization#Large Language Models#Autoresearch#Computational Chemistry#Force Calls#Generalization#Sella2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] OpenRUA: Robot-Use Agents Are Zero-Shot Visuomotor Policies본 논문은 기존 로봇 제어 연구들이 불필요하게 복잡한 커스텀 하네스(custom harness)와 전문화된 인터페이스를 사용하여 에이전트를 조율하는 문제에 주목합니다 .#Review#Robot-Use Agents#Zero-Shot Visuomotor Policies#ROS 2#Workspace-as-Harness#Coding Agents#Minimalist Design2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] OmniConfess: Eliciting Token Confessions to Mitigate Omni-Modal Hallucination본 논문은 OmniLLM에서 발생하는 오답 유도적 증거 의존성 및 관련 증거 활용 부족으로 인한 할루시네이션 문제를 해결하기 위해 OmniConfess를 제안합니다.#Review#Omni-modal LLM#Hallucination Mitigation#Token-level Confession#Evidence Interrogation#Commitment Anchoring#Inference-time Alignment2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] OSWorld-Pro: Process-based Evaluation for Computer Use Agents본 연구는 기존 컴퓨터 에이전트 평가가 최종 결과물의 성공 여부만 따지는 Outcome-based 측정 방식에 국한되어, 에이전트가 올바른 논리로 작업을 수행했는지 파악하기 어렵다는 문제를 해결한다.#Review#Computer Use Agents#Process-based Evaluation#OSWorld#Agent Benchmarking#Chain-of-Thought#Action Trajectory2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Noise Out, Bias In: Targeted Bias Injection in Diffusion Language Models via Closed-Loop Activation Steering본 논문은 dLLMs의 구조적 특성인 반복적인 denoising 과정이 외부 공격자에게 새로운 통제 채널을 제공한다는 점을 밝힙니다.#Review#Diffusion Language Models#Activation Steering#Closed-Loop Control#Bias Injection#Proportional-Integral Controller#Inference-time Attack2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Memadapter: Counterfactual Adaptation Against Memory-induced SycophancyI have browsed the paper. Now I will extract the required information and format it according to the instructions.#Review2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Learning to Learn a Language본 논문은 현대 언어 모델이 언어 자체에 대한 지식 없이 거대한 말뭉치로부터 통계적 규칙을 추출해야 하는 한계를 극복하고자 합니다.#Review#In-context Learning#Prior-Fitted Language Model#Structural Causal Model#Meta-learning#Bayesian Inference#Synthetic Prior2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중