[논문리뷰] Lies We Can See: Joint Verbal and Non-Verbal Deception by VLM Agents in Embodied Social Interactions본 논문은 기존의 사회적 추론(Social-deduction) 게임 연구가 텍스트 기반 환경에 국한되어 있어, 기만 전략의 핵심인 비언어적 sensorimotor 채널을 완전히 포착하지 못한다는 문제점을 해결하고자 합니다.#Review#VLM Agents#Strategic Deception#Embodied AI#Social Deduction#Multi-Agent System#Ablation Study2026년 8월 31일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Model Context Protocol (MCP) Tool Descriptions Are Smelly! Towards Improving AI Agent Efficiency with Augmented MCP Tool Descriptions본 논문은 Model Context Protocol (MCP) 도구 설명 에 내재된 결함이나 '냄새'의 만연함과 그 영향에 대한 불확실성을 해결하고자 합니다.#Review#Model Context Protocol#AI Agents#Tool Descriptions#Software Smells#Prompt Engineering#Foundation Models#Performance Evaluation#Ablation Study2026년 2월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] VLANeXt: Recipes for Building Strong VLA Models파편화되어 있는 Vision-Language-Action (VLA) 모델 연구 분야에 구조를 제공하고, 일관된 프레임워크와 평가 환경에서 VLA 모델의 설계 공간을 체계적으로 재검토하는 것을 목표로 합니다.#Review#Vision-Language-Action Models#Robotics#Imitation Learning#Foundation Models#Ablation Study#Generalization#LIBERO Benchmark#Time-Series Forecasting2026년 2월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Revisiting Model Interpolation for Efficient Reasoning이 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 복잡한 연쇄적 사고(Chain-of-Thought, CoT) 추론에서 발생하는 과도한 사고(over-thinking) 및 높은 지연 시간 문제를 해결하기 위한 효율적인 추론 방법을 모색합니다.#Review#Model Interpolation#Efficient Reasoning#Large Language Models#Chain-of-Thought#Model Merging#Performance Dynamics#Ablation Study2025년 10월 16일댓글 수 로딩 중