[논문리뷰] Where to Look: Can Foundation Models Reach a Target Viewpoint Through Active Exploration?본 논문은 Foundation Models가 수동적인 시각적 이해를 넘어, 능동적인 탐색을 통해 3D 공간에서 목표 시점을 정확히 재현할 수 있는지 질문합니다 . 기존 연구들은 주로 사전에 수집된 데이터에 의존하여 '무엇이 어디에 있는가'를 묻는 정적인 공간 지능에 집중해 왔습니다.#Review#Target Viewpoint Reproduction#TVRBench#Active Exploration#Foundation Models#Spatial Intelligence#Embodied AI#GRPO#SFT2026년 6월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Efficient Exploration at Scale오늘날 대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 데이터를 학습하며 발전했지만, LLM의 능력을 인간의 선호도에 맞춰 정렬하는 데 필요한 고품질의 informative한 데이터를 효율적으로 수집하는 것은 여전히 중요한 과제입니다.#Review#RLHF#Data Efficiency#Active Exploration#Epistemic Neural Network#Information-Directed Sampling#Scaling Laws#Large Language Models#Online Learning2026년 3월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] OdysseyArena: Benchmarking Large Language Models For Long-Horizon, Active and Inductive Interactions현재 LLM 에이전트 평가가 주로 연역적(deductive) 패러다임 에 집중되어 있어, 에이전트가 환경의 숨겨진 규칙을 자율적으로 발견하는 귀납적(inductive) 능력 을 측정하는 데 한계가 있음을 지적합니다.#Review#LLM Agents#Benchmarking#Inductive Reasoning#Long-Horizon Tasks#Active Exploration#World Models#Autonomous Discovery2026년 2월 8일댓글 수 로딩 중