[논문리뷰] Where Does Retrieval-Based Open-Ended Evaluation Fail? Automatic Taxonomy Induction from Long-Form Medical Answer Factuality Verification본 논문은 Retrieval-based Factuality Evaluation의 주류 패러다임인 'retrieve-then-verify' 방식이 실제 임상과 같은 고위험 환경에서 왜 실패하는지를 규명하고자 합니다.#Review#Medical Factuality Evaluation#Retrieval-Augmented Generation (RAG)#Hallucination Detection#Error Taxonomy#Automatic Pattern Induction#LLM-as-Judge2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] WEFT: Scaling Tool-Use Post-Training for General-Purpose Agents본 연구는 단순히 실행 가능한 환경을 늘리는 것만으로는 agentic tool-use 능력이 향상되지 않으며, 전체 agentic interaction system의 구조적 개선이 필요하다는 문제의식에서 출발합니다.#Review#Tool-Use#Agentic Interaction System#Post-Training#MegaMCP#Execution-Driven Self-Evolution#Prefix-Preserving Rejection Sampling#Atomic-Turn Credit Assignment2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] VeriHarness: Scaling Agentic Verification for Long-Horizon Tasks본 논문은 복잡한 long-horizon 작업을 수행하는 LLM 에이전트의 출력을 외부 정답지나 rubric 없이 신뢰성 있게 검증하는 문제를 해결합니다.#Review#Agentic Verification#Long-Horizon Tasks#Test-Time Verification#Consensus#Disagreement#Self-Evolving Skills#Workspace Benchmarks2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Triadic Linear Attention: Three-Dimensional Recurrent States for Long-Context Sequence Modeling본 논문은 Linear Attention 기반 RNN 모델들이 Long-Context Sequence Modeling 및 Recall-intensive Tasks에서 겪는 Memory State Size 한계를 Parameter-efficient하게 극복하는 방법을 제안합니다.#Review#Linear Attention#Recurrent Neural Networks#Long-Context Modeling#Memory State Size#Triadic Tensor State#Parameter Efficiency#Gated DeltaNet#Associative Memory2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Tail-Influence Sampling for CVaR Policy Evaluation본 논문은 확률적 워크플로우에서 드문 실패 사례를 정확하게 평가하기 위해 제한된 평가 버짓을 최적으로 할당하는 문제를 해결합니다.#Review#CVaR#Policy Evaluation#Tail-Influence Sampling#Neyman Allocation#Stochastic Workflow#Monte Carlo2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Spatial Memory Intelligence: Endowing World Models with Understanding-Driven Long-Term Memory본 논문은 비디오 월드 모델(Video World Models)에서 장기 기억(Long-term Memory)의 공간적 일관성(Spatial Consistency)과 생성 안정성을 유지하는 문제를 해결하고자 한다.#Review#World Models#Spatial Memory#Multimodal Large Language Models#Long-term Memory#Video Generation#Spatial Reasoning#Memory Management2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Source Preference in the Wild: How LLM Agents Favor Items by Source, and How to Reduce It본 논문은 LLM 에이전트가 검색 및 선택 작업 수행 시 아이템의 내용보다 특정 Source에 근거하여 선택을 내리는 편향 문제를 다룹니다.#Review#LLM Agents#Source Preference#Search & Selection#Requirement Satisfaction#Bias Mitigation#DPO2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Skill2Real: Agentic Skill Learning for Zero-Shot Sim-to-Real Robot Manipulation본 논문은 로봇 조작 학습에서 시뮬레이션과 실제 환경 간의 domain gap을 극복하고, 장기적인 작업을 안정적으로 수행하는 문제를 해결하고자 합니다. 기존의 Sim-to-Real 연구들은 주로 task-agnostic한 표현을 학습하는 데 컴퓨팅 자원을 집중하여, 재사용 가능한 작업 수준의 지식 습득이 미흡했습니다.#Review#Robot Manipulation#Sim-to-Real#Hierarchical Policy#Code-based Policy#Foundation Model#Multi-Agent Framework2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SimuVerity: Benchmarking Agents for Engineering-Grade Simulink Model Generation본 논문은 LLM-based agents가 natural-language requirements로부터 executable .slx models를 생성하는 능력이 발전함에도 불구하고, 기존 Simulink benchmarks가 engineering-grade 모델 생성 여부를 적절히 평가하지 못하는 핵심 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Simulink#Model-Based Design#Benchmarking Agents#Engineering-Grade#Native Simulation#Multidimensional Evaluation#Agent Performance#Executable Models2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Science or Slop?: Benchmarking and Mitigating Scientific Slop in AI-Generated Papers본 논문은 AI-generated content, 즉 AI slop이 학계를 포함한 여러 분야에서 증가하는 가운데, 특히 AI 생성 과학 논문의 slop이 기존의 token-based AI detector로는 쉽게 탐지할 수 없는 복잡한 패턴을 가진다는 문제에 주목한다.#Review#Scientific Slop#AI-Generated Papers#AI Detection#Benchmark#LLM Revision#Scientific Reasoning#Paper Quality2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Science Utopia? Closed-Loop LLM Simulation of Academic Research Ecosystems본 연구는 AI가 과학 연구 주기에 점점 더 많이 관여함에 따라, 연구 생태계의 상호 연결된 진화 과정을 이해하는 것이 중요하다고 강조한다.#Review#LLM-agent Simulation#Research Ecosystems#Peer Review Dynamics#Funding Allocation#Researcher Attrition#Scientific Diversity#Exploration Strategies2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Scaling Trajectories for Complex Tasks through Recursive Self-Rewrite본 논문은 LLM Agent의 문제 해결 능력(Capability)이 모델 자체뿐만 아니라 Harness에 크게 의존하며, 다양한 Harness가 동일 모델로 하여금 복잡한 Task를 상보적인 방식으로 해결하도록 돕는다는 점에 주목한다.#Review#Recursive Self-Rewrite#Multi-Harness Discovery#Trajectory Rewriting#Large Language Models#Self-Improvement#Terminal Tasks#Supervised Fine-tuning#Agent Systems2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Rollout-Marginal Distillation for Long-Horizon Autoregressive Video Generation본 논문은 Autoregressive 비디오 생성 모델에서 발생하는 장기 rollout 시의 시각적 품질 저하 및 오차 누적 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Autoregressive Video Generation#Distribution Matching Distillation#Long-Horizon#Rollout-Marginal Distillation#Causal Supervision#Video Diffusion Models2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Rethinking Token Reweighting for SFT: Suppress, Reverse, and Extrapolate Learned Features본 논문은 기존의 SFT(Supervised Fine-tuning) 방식이 모든 토큰을 동일하게 처리함으로써 발생하는 overfitting 및 노이즈 증폭 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Supervised Fine-Tuning#Token Reweighting#Adaptation Strength Control#Predictive Entropy#Model Editing#LoRA2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RealCompanion: Benchmarking Human Understanding from Reasoning over Longitudinal Real-World ConversationsI have browsed the paper. Now I will extract the required information and construct the summary and JSON output.#Review2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ProAR: Learning Prospective Reasoning with Autoregressive Video Models본 논문은 Autoregressive (AR) video models이 causal generation에는 뛰어나지만, next-chunk prediction에 의존하는 short-sighted, reactive paradigm으로 인해 reasoning-oriented generation에서 한계점을 가진다고 지적합니다.#Review#Autoregressive Video Models#Prospective Reasoning#Goal-Oriented Generation#Asymmetric Attention Mask#Future Representation Self-Alignment#Video-Native Reasoning#Training Efficiency#Embodied Reasoning2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Pivot-SD: Efficient Self-Distillation for Masked Diffusion Language Models본 논문은 Masked Diffusion Language Models의 학습 시 어떤 토큰에 가중치를 두어야 하는지에 대한 credit assignment 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Masked Diffusion Language Models#Self-Distillation#Information Gain#Credit Assignment#Unlikelihood Training#Denoising2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] PDE-JEPA: Predictive Representation Learning of Latent Dynamics Modeling for Parametric PDEsParametric PDEs에 대한 현재의 표현 학습(representation learning)은 주로 관측된 물리적 필드를 재구성하는 데 초점을 맞춘 재구성 기반(reconstruction-based) 목표에 의존한다.#Review#Predictive Representation Learning#Latent Dynamics Modeling#Parametric PDEs#Joint-Embedding Predictive Architectures (JEPA)#Geometry Alignment#Out-of-Distribution Extrapolation#Physics-Structured Predictor#Self-Supervised Learning2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] On-Policy Parameter Update Direction Underlies Generalization in LLM Post-Training본 논문은 On-Policy Post-Training Paradigm의 뛰어난 Generalization 성능의 근본적인 원인을 Parameter Update Behavior에서 찾고자 한다.#Review2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Native Action-Prior Learning from Videos for World Action Models본 논문은 World Action Models (WAMs)의 확장성(scalability)이 액션 주석이 달린(action-annotated) 로봇 궤적(robot trajectories) 데이터에 대한 의존성으로 인해 제한되는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#World Action Models#Native Action-Prior Learning#Observation-Only Videos#Action Policy#Flow Matching#Mixture-of-Transformers#Action-Label Efficiency2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중