[논문리뷰] OCC-RAG: Optimal Cognitive Core for Faithful Question Answering본 논문은 범용 LLM이 파라미터 내 방대한 지식에 의존하여 주어진 Context를 무시하거나 할루시네이션(Hallucination)을 생성하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Small Language Models#Context Question Answering#Multi-hop Reasoning#Faithfulness#Mid-training#Synthetic Data#Abstention2026년 6월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Seeing Isn't Knowing: Do VLMs Know When Not to Answer Spatial Questions (and Why)?본 논문은 기존의 spatial reasoning 벤치마크들이 시각적 관측이 항상 충분하고 신뢰 가능하다는 비현실적인 가정에 의존하고 있다는 점을 지적합니다.#Review#Vision-Language Models#Spatial Reasoning#Observational Uncertainty#Abstention#Occlusion#Perspective Ambiguity#Embodied AI2026년 5월 31일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Are LLM Decisions Faithful to Verbal Confidence?대규모 언어 모델(LLM)이 자체 불확실성을 표현하는 '언어적 자신감'이 모델의 실제 추론, 지식 또는 의사 결정에 얼마나 충실한지 평가하는 것을 목표로 합니다. 특히, LLM이 다양한 오류 페널티에 반응하여 질문 응답 또는 기권 정책을 전략적으로 조정하는지 여부를 테스트합니다.#Review#Large Language Model#Uncertainty Quantification#Verbal Confidence#Abstention#Decision-Making#Risk-Sensitive AI#Utility Maximization2026년 1월 12일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] TruthRL: Incentivizing Truthful LLMs via Reinforcement Learning대규모 언어 모델(LLM)의 고질적인 문제인 환각(Hallucination) 을 줄이고 진실성(Truthfulness) 을 높이는 것을 목표로 합니다.#Review#LLM Hallucination#Truthfulness#Reinforcement Learning#Ternary Reward#Abstention#Knowledge Boundary#GRPO#RLHF2025년 10월 1일댓글 수 로딩 중