[논문리뷰] ProgressCompass: Embodied Progress Reward Models Are Lost Without the Right Context본 논문은 긴 시간 동안 지속되는 작업에서 PRM이 현재의 시각적 정보만으로는 진행률을 정확히 추정하지 못하는 문제, 즉 '문맥 의존적 진행률 추정'의 한계를 해결하고자 한다.#Review#Progress Reward Model#Embodied AI#Context-Dependent Progress Estimation#Agentic Loop#Vision-Language Models#ContextProgress-Bench2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Physis-Lang: Self-Evolving Language as a Physical Representation for Video World Model본 논문은 기존 비디오 월드 모델이 시각적으로는 그럴듯해도 물리 법칙을 빈번히 위반하는 문제를 해결하고자 합니다. 기존 연구들은 물리적 지식을 주입하기 위해 외부 시각 정보, 수치, 혹은 계획 기반 신호를 추가하는 방식을 택했으나, 이는 시스템의 복잡성을 높이고 일반화 성능을 제한합니다.#Review#Video World Models#Physical Plausibility#Self-Evolving Framework#Physics-Aware Representation#Agentic Loop#PhysCapBench2026년 9월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] NVIDIA-labs OO Agents: Native Python Object-Oriented Agents본 논문은 기존의 에이전트 개발 방식이 프롬프트, 툴 스키마, 워크플로우 그래프 등으로 파편화되어 있어, 개발자에게 새로운 프로그래밍 모델 학습을 강요하고 에이전트의 테스트 및 디버깅을 어렵게 만든다는 점을 문제로 지적합니다.#Review#Object-Oriented Agents#AI Agents#Python Framework#CodeAct#LLM#Agentic Loop#Software Engineering2026년 7월 23일댓글 수 로딩 중