[논문리뷰] Why Do Video Diffusion Models Violate Physics? Unveiling the Flaws in Attention Mechanisms최신 비디오 확산 모델들은 인상적인 시각적 품질에도 불구하고, 실제 물리 법칙을 위반하는 콘텐츠를 자주 생성하여 물리적 상식(Physical Commonsense)의 부족을 드러냅니다.#Review#Video Diffusion Models#Physical Commonsense#Attention Mechanisms#Interpretability#Motion Planning#Rotary Position Embedding (RoPE)#Text-to-Video2026년 9월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] VideoGen-Agent: Reinforcing Video Generation Agents현재 비디오 생성 모델은 Photorealistic하고 Temporally Coherent한 비디오를 생성하는 데 큰 발전을 이루었지만, 생성된 비디오가 Prompt에 명시된 내용을 정확하게 표현하는 데는 한계가 있습니다.#Review#Video Generation#Multimodal Agents#Reinforcement Learning#Tool Use#Supervised Fine-Tuning#VABench#Agentic RL#Diffusion Models2026년 9월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] UltraTex: Unleashing 2K Multi-View Diffusion for 3D Texturing본 논문은 3D Texturing 분야에서 기존 다중 뷰 확산 모델이 가진 해상도 제약 및 계산 복잡도 문제를 해결하기 위해 UltraTex를 제안한다. 기존 모델들은 512 또는 768 해상도에 머물러 있어 고해상도 참조 이미지의 정밀한 세부 정보를 보존하지 못하는 한계가 있다.#Review#3D Texturing#Multi-View Diffusion#Diffusion Transformer#Background Token Dropping#Block-Sparse Attention#High-Resolution Generation2026년 9월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Transferring the Intelligence of VLMs to Robotic Control본 논문은 VLM(Vision-Language Model)의 지능을 로봇 제어로 전이할 때 발생하는 핵심 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Vision-Language Models (VLMs)#Robotic Control#Intelligence Transfer#In-Context Learning (ICL)#Semantic Action Interface#Closed-Loop Manipulation#Zero-Shot Learning#Few-Shot Learning2026년 9월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Think Like a World Model, Act Like a VLA: Distilling World-Model Representations into Compact Robot Policies본 논문은 Vision-Language-Action (VLA) 모델이 지닌 Robustness 한계를 극복하고자 한다.#Review#vision-language-action models#world models#knowledge distillation#representation learning#robot manipulation2026년 9월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] The Functionalizer: Lossless Functional Decomposition for Subword Tokenization본 연구는 subword tokenizer가 겪는 vocabulary expansion(어휘 확장) 문제와 이로 인한 embedding space의 파편화를 해결하는 것을 목적으로 합니다.#Review#Subword Tokenization#Functional Decomposition#Opcode#Operand#Unicode Private Use Area#Lossless#Language Modeling2026년 9월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Streaming Video Editing with Easy Adaptation본 논문은 Bidirectional Diffusion Transformers(DiTs) 기반의 비디오 편집 기능을 재학습 없이 어떻게 스트리밍 환경으로 이전할 수 있는지에 대한 핵심 문제를 다룹니다 .#Review#Streaming Video Editing#Diffusion Models#Bidirectional-to-Streaming Transfer#Orthogonal Decoupled Training#Real-time Generation#Video Diffusion Transformers2026년 9월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Realtime-Venus: A full-duplex interaction system with asynchronous delegation본 논문은 실시간 상호작용 환경에서 연속적인 인식(perception)과 즉각적인 응답 사이의 균형을 맞추는 동시에, 복잡한 외부 도구 사용과 대화의 일관성을 유지하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Full-Duplex#Asynchronous Delegation#Omni-modal Interaction#Streaming Decoding#Conversational Frontend#Speech Generation2026년 9월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RRSI: Regularized Recursive Self-Improvement of Agent HarnessesLLM 에이전트의 역량은 고정된 백본 모델 주변의 프롬프트, 제어 흐름, 툴 인터페이스, 메모리 및 컨텍스트 관리 등을 포함하는 Harness에 의해 크게 좌우됩니다.#Review#LLM Agents#Harness Evolution#Recursive Self-Improvement (RSI)#Regularization#Overfitting#Generalization#Policy Tokens2026년 9월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Prediction-Powered Smoothing and Validation for Disaggregated AI Evaluation본 연구는 AI 모델의 성능을 도메인별로 세분화하여 평가할 때 발생하는 높은 비용과 표본 부족 문제를 해결하고자 합니다. 기존의 Direct Estimators(예: HT estimator)는 특정 도메인의 표본 수가 적을 경우 추정치의 분산이 매우 커져 신뢰도가 낮아지는 한계가 있습니다.#Review#Disaggregated Evaluation#Prediction-Powered Inference#Small Area Estimation#Fay-Herriot Model#Cross-Validation#Survey Sampling2026년 9월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] One to More, More to One: Category-Aware Iterative Expert Training for Software Engineering Agents본 논문은 repository-level Software Engineering (SWE) task의 heterogeneous한 특성으로 인해 발생하는 category see-saw 문제를 해결하고자 합니다 .#Review#Software Engineering Agents#Reinforcement Learning#Category-Aware Training#Expert Training#Policy Integration#Multi-Teacher On-Policy Distillation (MOPD)#Refresh-Repair-Expand (RRE)#SWE Labeler2026년 9월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] OmniEdu: Open Foundation Models for Learning and Teaching본 논문은 기존 교육용 언어 모델들이 단순히 정답을 제공하는 것을 넘어, '무엇을 가르칠지', '학습자가 어느 수준인지', '어떻게 반응할지'를 조율하는 총체적인 학습-교수 루프(learning-teaching loop)를 다루지 못하는 한계를 지적한다.#Review#Foundation Models#Educational AI#Instruction Tuning#K-12 Education#Curriculum Grounding#Pedagogical Tutoring#Diagnostic Reasoning#Subject Competence2026년 9월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Mira-Scene: Pixel-Aligned Layouts for Generative 3D Scene본 논문은 단일 이미지로부터 Compositional 3D Scene을 재구성하는 과정에서 Object Layout을 정확하게 배치하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Compositional 3D Scene Reconstruction#Pixel-Aligned Layouts#Canonical Coordinate Map (CCM)#Point Cloud Map (PCM)#Multimodal Diffusion Transformer#Geometry-Layout Co-Generation#Robust Geometric Alignment2026년 9월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Measuring the Checker: Mutation Analysis for GPU-Kernel Benchmark Oracles본 논문은 LLM이 생성한 GPU 커널의 정확성 검증을 담당하는 벤치마크 오라클의 약점을 측정하고 개선하기 위한 Mutation Analysis 방법론을 제안합니다.#Review#Mutation Analysis#GPU-Kernel#Benchmark Oracle#Floating-Point Precision#Test Suite Generation#KernelBench-M#Tolerance Vacuity#Validity Ceiling2026년 9월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Jev-Mem: System-One-Controlled Agentic Memory for Efficient AI Agents본 논문은 기존 Agentic Memory 시스템이 Autoregressive LLM에 과도하게 의존하여 발생하는 비효율성과 높은 비용 문제를 해결하고자 한다.#Review#Agentic Memory#System-One/System-Two#LLM Agents#Memory Control#Efficiency#Multi-Relational Memory#Adaptive Retrieval2026년 9월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] HuRo: Robotizing Human Videos for Scalable VLA Pretraining본 논문은 Vision-Language-Action (VLA) policies가 pretraining data의 증가로부터 큰 이점을 얻지만, 대규모의 다양한 실제 로봇 상호작용 데이터 수집이 매우 비싸다는 문제에 직면해 있다고 지적한다.#Review#Learning from Human Videos#Robotization#VLA Pretraining#Embodiment Gap#Scalable Data2026년 9월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Harness-Zero: Harness Distillation via Agent-as-HarnessLLM Agent의 성능은 기반 모델뿐만 아니라 외부 시스템인 Harness의 설계에도 크게 의존하지만, 기존의 Harness 최적화 기법은 그 이점이 배포 시점에 해당 Harness에 종속된다는 핵심적인 한계를 가집니다.#Review#LLM agents#agent harness#harness evolution#harness distillation#agent-as-harness#fine-tuning2026년 9월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Grounded Action Model: 3D Grounding as a Foundation for Robotics본 논문은 기존 로봇 Foundation Model들이 metric grounding 능력이 부족하여 manipulation generalization에 한계를 가짐을 지적한다.#Review#Robotics#3D Grounding#Action Models#Manipulation#Foundation Models#Generalization#Multi-stream Transformer#Object-Centric Representation2026년 9월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] GameHorizon Suite: Multi-Horizon Data and Evaluation in Gameplay본 논문은 현대 비디오 게임 환경에서 AI 모델의 복합적인 능력(시각적 이해, 명령어 분해, 목표 계획, 정밀한 액션 제어)을 평가하는 데 있어 기존 데이터셋과 벤치마크의 한계를 해결하고자 한다.#Review#Gameplay AI#Multi-Horizon Instructions#AAA Games#Large-Scale Dataset#Benchmarking#Vision-Language Models#Action Planning#Goal Decomposition2026년 9월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] EDGEGEN: Improving Tool-Calling Agents Beyond Happy Paths with Synthetic Edge Case Generation본 논문은 엔터프라이즈 애플리케이션에서 Tool-Calling LLM Agents의 효과적인 평가 및 최적화를 위한 고품질의 다양하고 현실적인 태스크 데이터셋 확보의 어려움을 핵심 문제로 제기합니다.#Review#Tool-Calling Agents#Edge Cases#Synthetic Data Generation#Finetuning#Harness Optimization#Policy Compliance#Database Grounding#LLM Agents2026년 9월 21일댓글 수 로딩 중