[논문리뷰] MaLiang-Harness: A Programmable Path to Image and Video Generation본 논문은 MLLM을 활용한 시각적 생성에서 코드가 논리적으로는 실행 가능하더라도 사용자의 의도와 부합하지 않는 결과를 초래하는 P2V Gap 문제를 해결하고자 한다.#Review#Multimodal Large Language Models#Programmatic Visual Generation#Persistent Executable Generation#Revision-aware Editing#Visual Feedback#P2V Gap2026년 9월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LongLive-Plug: Once-for-All Distillation for Video Generation비디오 diffusion model은 점차 다양한 downstream task를 위한 specialized model로 발전하고 있으며, 이러한 과정에서 샘플링 가속화나 long-video 생성 개선을 위한 distillation 단계가 필수적으로 요구됩니다.#Review#Video Generation#Distillation#LoRA#Classifier-Free Guidance#Few-Step Sampling#Long-Context#Plug-and-Play2026년 9월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LongCat-DeepResearch Technical Report본 연구는 심층 연구 시스템이 전체 리포트 작성 과정에서 일관된 연구 의제를 유지하면서도 각 섹션별 상세 조사를 효율적으로 병렬 처리해야 하는 문제를 해결합니다. 기존의 연구 방식은 전체 리포트를 반복적으로 수정하거나 지나치게 확장된 컨텍스트를 사용하여 성능 병목을 초래하는 한계가 있었습니다.#Review#Deep Research#LongCat#ResearchSpec#Multi-agent Workflow#Evidence-grounded#Report Synthesis#Section-level Coordination2026년 9월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Learning Beyond What You Sample: Off-Policy-Aware Cross-Model Trajectory Exchange for RLVR본 논문은 Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR) 기법, 특히 Group Relative Policy Optimization (GRPO)의 핵심적인 한계를 해결하고자 합니다.#Review#RLVR#GRPO#LLMs#Off-Policy Learning#Cross-Model Trajectory Exchange#Complementary Learning2026년 9월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LLMs are General Asynchronous Agents본 논문은 현대의 LLM이 주로 순차적인 Read-Think-Reply 루프에 갇혀 있어, 실시간성이 중요한 환경에서 비동기적 반응을 처리하는 데 한계가 있다는 문제의식을 다룹니다.#Review#AsyncLLM#Asynchronous Agents#Concurrency#Shared Memory#CacheBlocks#Hybrid LLMs#Inference Engine2026년 9월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LEGO-Anything: Coding Agents for 3D Scene Reconstruction기존의 3D 재구성 방법론은 메쉬(meshes), 포인트 맵(point maps), 또는 객체 세트(object sets)와 같이 고정된 3D 출력을 생성하거나, 인식, 재구성, 자산 검색 및 장면 조립을 위한 특화된 구성 요소를 결합하는 경향이 있습니다.#Review#3D Scene Reconstruction#Coding Agents#Image-to-Code#Blender#LEGO-Bench#Iterative Refinement#Scene Program#Visual Representation2026년 9월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] In-Context Learning for Robots: Methods and Applications본 논문은 일반 목적 로봇이 새로운 과업을 수행할 때 마주하는 정보의 공백(information gap)을 효과적으로 해결하고자 한다.#Review#In-Context Learning#Robotics#Neural Policy Learning#Demonstration Transfer#Context-Conditioned Policies#Adaptation2026년 9월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] HybridCUA: Learning to Orchestrate GUI and CLI for Computer-Use Agents기존 Computer-Use Agents (CUAs)는 GUI 상호작용에만 의존하거나 application-specific API 또는 tool을 사용하여 task를 수행하지만, 이러한 방식은 비효율적이거나 확장성이 떨어진다는 핵심 문제에 직면해 있습니다.#Review#Computer-Use Agent#GUI-CLI Orchestration#Reinforcement Learning#Hybrid Data Generation#Multimodal LLM2026년 9월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] HiRAE: Hierarchical Representation Autoencoding with Residual Budgets본 논문은 사전 학습된 vision encoder의 풍부한 정보를 활용하면서도, 재구성과 생성 간의 성능 균형을 최적화하는 통합 프레임워크를 제안합니다. 기존 연구들은 최상위 계층의 추상적 의미 정보에만 의존하여 세밀한 세부 묘사가 부족하거나, 특정 계층을 수동으로 선택해야 하는 한계를 가지고 있습니다.#Review#Representation Autoencoder#Hierarchical Fusion#Residual Regularization#Image Generation#Latent Diffusion#DINOv3#Tokenizer2026년 9월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Follow the Entities: A Corpus Map for Agentic Search본 논문은 대규모 문서 집합에서 정보를 찾는 기존 Agentic Search가 가진 비효율성과 정보 누락 문제를 해결하고자 합니다. 기존 방식은 Corpus를 단순히 평면적인 문서 집합으로만 처리하므로, Agent가 질문을 받을 때마다 문서 간의 관계를 매번 새롭게 추론해야 하는 한계가 있습니다.#Review#Agentic Search#Corpus Navigation#Entity-Centric Mapping#Cross-Document Linking#Retrieval-Augmented Generation#Entity Resolution2026년 9월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] FocusVTC: Efficient and High-Performance Visual Text Compression with Adaptive ResolutionLarge Language Models (LLMs)에서 긴 Context를 처리하는 것은 상당한 계산 및 메모리 비용을 발생시키며, Long context window가 항상 신뢰할 수 있는 검색 및 추론을 보장하지 않는다.#Review2026년 9월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] EpiCon: Collective Agent Learning through Co-Evolving Multimodal Memory본 논문은 멀티 에이전트 시스템(MAS)에서 각 에이전트가 수행한 경험을 상호 재사용하고 발전시킬 수 있는 효율적인 공유 메모리 메커니즘이 부족하다는 문제를 해결하고자 한다.#Review#Collective Agent Learning#Multimodal Memory#Experience Bank#Memory Controller#Tree Self-Organizer#Agentic Workflow2026년 9월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] EngiWorld: What Can Frontier Agents Deliver in Professional Engineering Environments?본 연구는 General-Purpose Computer Use에서 Agents의 빠른 발전에도 불구하고, 전문 산업 엔지니어링 환경에서의 신뢰할 수 있는 자동화는 여전히 미흡하다는 문제 인식에서 출발한다.#Review#Autonomous Agents#Engineering Workflows#Benchmarking#Industrial Design Software#Artifact-Centric Evaluation#Design Loop#Multimodal Agents#Large Language Models2026년 9월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] EmoRES-TTS: Residual-Enhanced Vector Steering for Emotional Speech Generation기존의 Emotion-conditioned Text-to-Speech (TTS) 모델들은 요청된 Emotion을 안정적으로 표현하는 데 한계가 있으며, 이러한 Controllability를 개선하기 위한 추가 학습은 Computing 비용과 Emotion-labeled Speech Training Data 측면에서 부담이 큽니다.#Review#Emotional Speech Generation#Vector Steering#Text-to-Speech (TTS)#Emotion Decomposition#Shared Component#Residual Component#Training-Free2026년 9월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] EasyPPO: Stabilizing the Critic Is Key본 논문은 PPO 기반 LLM 강화학습에서 Critic의 불안정성이 전체 학습 과정을 저해하는 핵심 요인임을 지적합니다.#Review#PPO#Reinforcement Learning#Large Language Models#Critic Instability#Overlong Filtering#Return Noise#Noise Normalization2026년 9월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] EVO-WAM: Evolving World Action Models through Video-Action Verification본 논문은 사전 학습된 WAM이 새로운 환경에서 추가적인 expert demonstration 없이 스스로 학습 능력을 개선하는 것을 목표로 합니다.#Review#World Action Models#Self-Training#Video-Action Verification#Robot Learning#Vision-Language Model#Inverse Dynamics Model2026년 9월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CrossBFM: Distilling a Shared Latent Behavior Space Across Humanoid Embodiments본 연구는 Behavior Foundation Models (BFMs)의 두 가지 주요 한계점인 높은 훈련 비용과 Embodiment-specific latent space 문제를 해결하고자 한다. 기존 BFM 훈련은 단일 로봇에 대해 수백 GPU-hours를 요구하며, 새로운 로봇에는 처음부터 훈련을 반복해야 한다.#Review#Behavior Foundation Models#Cross-embodiment Learning#Latent Behavior Space#Humanoid Control#Reinforcement Learning#Knowledge Distillation#Unified Encoder#Motion Retargeting2026년 9월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Context Language Models기존의 LLM은 컨텍스트 관리를 외부의 하드코딩된 Harness나 제한된 Action Space에 의존하여 수행해 왔습니다. 이러한 방식은 복잡하고 긴 호라이즌을 가진 태스크에서 모델이 능동적으로 정보를 유지하거나 편집하는 데 한계를 보입니다.#Review#Context Language Models#In-Context Learning#Reinforcement Learning#Suffix Cache Reuse#Context Management#Agentic Systems#Model Autonomy2026년 9월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Chinese-Jev: Bringing System One Model to Chinese-Language Tasks본 논문은 범용 대형 언어 모델(LLM)이 단순한 의사결정 작업에 소모하는 비용을 줄이고, 중국어 태스크에 최적화된 고효율 System One 모델을 제안합니다 .#Review#System One Model#Chinese-Language Tasks#Decision-Oriented Training#Encoder-Only Backbone#Unified Data Pipeline#On-Device Inference2026년 9월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Beyond the Timeline: Augmenting Long-Video Memory with Grounded Entity Biographies본 논문은 장기 비디오 메모리에서 시간 흐름에 따른 사건 중심의 기록만으로는 동일 객체의 생애 주기(Biography)를 재구성하는 데 한계가 있다는 문제를 해결합니다.#Review#Long-Video Memory#Grounded Entity Biographies#Multi-modal Retrieval#Entity Correspondence#Episodic Memory#Video Question Answering2026년 9월 29일댓글 수 로딩 중