[논문리뷰] MAI-Gym: An Open All-in-One Platform for GUI Agent Evaluation and RL Training across Mobile and Computer Environments본 논문은 Online Reinforcement Learning (RL)이 수학, 코딩, Tool-Use 분야에서 큰 발전을 이루었음에도 불구하고, GUI Agent 영역에서는 Scalability와 Realistic Training Task 부족으로 인해 어려움을 겪고 있음을 지적한다.#Review#GUI Agents#Online Reinforcement Learning#Scalable Infrastructure#Environment Synthesis#Task Synthesis#Mobile UI#Desktop Automation2026년 10월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Learning Where to Split: Dynamic Band Splitting for Audio Source Separation본 논문은 오디오 소스 분리 모델이 미세한 spectral structure를 효율적으로 보존해야 하지만, 기존 band-split architectures의 고정된 frequency boundaries가 성능에 한계를 가짐을 지적한다.#Review#Dynamic Band Splitting#Audio Source Separation#Frequency Band Allocation#Spectral Partitioning#End-to-End Learning#SI-SDR#Band-Split Architectures2026년 10월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Intern Lumina U2: A Multi-Codebook Diffusion Large Language Model for Omni-Visual Understanding and Image Generation본 논문은 통합 Multimodal model에서 이질적인 modality (text, image)를 효율적으로 단일 backbone 내에서 공유된 optimization space로 모델링하는 문제를 해결하고자 한다.#Review#Diffusion Language Model#Multi-Codebook#Omni-Visual Understanding#Image Generation#Image Editing#Discrete Representation#Masked Diffusion#Inference Acceleration2026년 10월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Intern-Decision: Efficient Multimodal Decision Making with Autoregressive Masked Language Modeling최근 LLM의 발전으로 Agent 시스템은 환경을 인식하고, Tool을 사용하며, Action을 취하는 상호작용 시스템으로 진화했다.#Review2026년 10월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] InfoVis: Unified Slide Image Generation and EditingPresentation slides의 생성 및 편집은 정확한 text rendering, instruction following, visual grounding, aesthetic design, precise editing 등 다양한 기능의 통합적 수행을 요구한다.#Review2026년 10월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] InfiniSplat v2: Analyzing and Improving Feed-Forward 3DGS from Any ViewsFeed-forward Gaussian reconstruction은 input images로부터 3D scene을 직접 구축하여 novel view rendering을 지원하지만, large viewpoint changes 하에서 예측된 geometry로부터 고품질의 Gaussian attributes를 학습하는 데 어려움을 겪고 있습니다.#Review#Feed-Forward Gaussian Reconstruction#3D Gaussian Splatting#Novel View Synthesis#Multi-view Geometry#Attribute Learning#Rendering Feedback#LPIPS#DISTS2026년 10월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] FDE-Gym: The Last Mile of AI Delivery기존 AI Agent Benchmark들은 일반적으로 Issue Report나 Specification 등 잘 정의된 Task에 대해 Agent를 평가하지만, 실제 고객 Delivery 환경은 모호한 요구사항 Clarification, Live System 작업, Unstated Constraint 발견 등 근본적으로 다른 Challenge를 수반한다.#Review#AI Agent#Benchmark#Customer Delivery#FDE-Gym#Unstated Constraints#Business Metric#Stakeholder Interaction#Task Instruction Levels2026년 10월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] EdgeWise: Bringing Long-Horizon Agents to the Edge via Selective Cloud Delegation본 논문은 complex하고 long-horizon task를 수행하는 agent가 cloud LLM에 전적으로 의존할 경우 발생하는 substantial inference cost 문제를 해결하고자 한다.#Review#Edge-Cloud Collaboration#Long-Horizon Agents#Selective Delegation#SLM-LLM#Reinforcement Learning#Inference Cost Reduction#Task Performance#Coding Agent2026년 10월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Do Better Visual Representations Always Lead to Better End-to-End Autonomous Driving?본 연구는 Visual Foundation Models (VFMs)의 강력한 representation이 end-to-end autonomous driving 성능을 항상 일관되게 향상시키는지에 대한 불확실성을 해결하고자 합니다.#Review2026년 10월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DeltaStreamer: Towards Human-Like Agentic Streaming Video UnderstandingI have browsed the paper. Now I will extract the information and construct the summary and JSON output.#Review2026년 10월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Data World: Scaling Data Environments from Scratch본 연구는 데이터 에이전트 훈련 스케일링에 있어 환경 큐레이션 비용, 프라이버시 및 지적 재산권 제약, 그리고 개방형 분석 결과 검증의 어려움이라는 핵심 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Data Agents#Synthetic Environments#Mechanism-First Synthesis#Reinforcement Learning#DataWorld-Bench#Computation-Insight Gap#Multi-Agent Engine2026년 10월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Cowork-Gym: Synthesizing Interactive Work Environments at ScaleCowork 에이전트의 개발을 위한 환경 확장은 태스크 목표, 실행 가능한 리소스, 사용자 행동, 성공 기준 간의 일관성을 유지하기 어렵다는 핵심 문제에 직면한다.#Review#Cowork Agents#Environment Synthesis#Stateful User Simulator#Agentic Post-Training#Large Language Models#Reinforcement Learning#Supervised Fine-Tuning#On-Policy Distillation2026년 10월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CoDA: Co-Evolution of Data Engines and Action Policies본 논문은 시뮬레이션 환경 생성과 정책 학습 사이의 불일치 문제를 해결하기 위해 CoDA를 제안합니다. 기존의 생성형 시뮬레이션은 환경의 물리적 타당성에는 집중하지만, 해당 환경이 실제 정책 학습에 유용한지, 혹은 정책의 실패를 보완할 수 있는 적절한 지도 신호를 제공하는지에 대한 고려가 부족합니다.#Review#Robot Learning#Generative Simulation#Data-Policy Co-Evolution#Shared Memory#Potential-Based Reward Shaping2026년 10월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AutoSFT: An Agentic System for Automated Data Research in Supervised Fine-Tuning본 논문은 기존 LLM agents가 post-training 과정에서 supervised fine-tuning (SFT) 데이터 수정에 대부분의 노력을 기울임에도 불구하고, 실제 데이터 엔지니어가 수행하는 다양한 데이터 조작(pruning, repair, replace, synthesize 등)을 포괄적으로 자동화하지 못하는 문제를 제기합니다.#Review#Agentic System#Supervised Fine-Tuning (SFT)#Data Research#Automated Data Augmentation#LLM Agents#Instruction Following#Code Generation2026년 10월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Athanor: An Agent-Native System for Autonomous Post-Training Research본 논문은 AI 시스템이 더 강력한 AI 시스템을 구축하는 recursive self-improvement의 초기 형태로서, frontier agent가 raw base model을 autonomously post-training 하는 연구의 한계점을 해결하고자 합니다.#Review#Autonomous Post-Training#Agent-Native System#Recursive Self-Improvement#AutoPostTrain#Qwen3#Claude Opus2026년 10월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] 3DCodeVerse: Exploring 3D Worlds as Code3D coding은 executable program을 통해 3D geometry, articulated motion, scene composition, graphics effects를 생성함으로써 편집 및 재사용 가능한 3D 콘텐츠를 대규모로 만들 수 있는 유망한 접근 방식을 제공한다.#Review#3D Coding#Executable Code#Large Language Models (LLMs)#Multi-Agent Systems#Automated Verification#Iterative Refinement#3D Datasets2026년 10월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] τ-Emotion-Bench: Exposing the Interaction Fragility of LLM Agents through Real-World User Emotions본 논문은 기존 LLM 에이전트 벤치마크가 터미널 태스크 성공에만 초점을 맞추어 사용자 상호작용의 효율성을 간과하는 문제점을 제기한다.#Review#LLM Agents#Tool-calling#User Emotions#Interaction Fragility#Benchmarking#Data Generation#Agent Training#User Simulation2026년 10월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] What Makes a Social Agent's Interactions Effective? Learning from Verifiable Outcomes in Paired Worlds본 논문은 기존 사회적 에이전트 평가 방식이 대화의 질적 수준(예: Goal completion 등)에만 의존하여 실제 상호작용의 실질적 결과물을 검증하지 못한다는 점을 지적합니다.#Review#Social Agent#HICO-Bench#Paired-Credit Policy Optimization#Verified Success#Feasibility#Integrity#Interaction Protocol2026년 10월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] VITAL: From Visual Motion to Precise Action본 연구는 기존 World-action 모델들이 시각적 예측과 실제 주행 액션 사이의 표현 격차(representation gap)를 효과적으로 메우지 못하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Autonomous driving#World-action models#Action tokenization#Flow matching#Residual reinforcement learning#Visual motion2026년 10월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Towards Agentic Robots: Model, Data, Environment, and Harness본 논문은 Foundation Model이 로봇 인텔리전스 분야에서 저수준 액션 예측을 넘어선 목표 지향적 데이터 수집, 모델 학습, 작업 계획, 실제 실행으로의 패러다임 전환을 주도하고 있음을 강조합니다.#Review#Agentic Robots#Foundation Models#Robot Learning#Vision-Language-Action Models#World Models#Robot Control#Data Curation#Task Planning#Embodied AI2026년 10월 14일댓글 수 로딩 중