[논문리뷰] Seed2.0 Model Card: Towards Intelligence Frontier for Real-World Complexity본 연구는 기존 LLM 에이전트 시스템이 competition-level의 문제 해결 능력은 갖추었으나, 실세계의 복잡하고 긴 호흡의 과업을 end-to-end로 완수하지 못하는 비대칭성 문제를 해결하고자 합니다.#Review#LLM#Agentic Paradigm#Multi-step Instruction Execution#Vision-Language Models#Scientific Discovery#Cost Efficiency2026년 7월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] S-Agent: Spatial Tool-Use Elicits Reasoning for Spatial Intelligence본 논문은 기존 VLM들이 정적인 단일 프레임 관찰에 의존하여 연속적이고 진화하는 3D 환경에서의 공간 추론에 한계를 보인다는 점을 해결하고자 합니다 . 기존 모델들은 파편화된 2D 시각 정보에 의존하기 때문에 공간적 일관성(spatial consistency) 유지와 고도화된 3D 기하학적 이해가 어렵습니다.#Review#Spatial Intelligence#Vision-Language Models (VLM)#Agentic Paradigm#Spatio-Temporal Reasoning#Tool-Use#Spatial Evidence Accumulation2026년 6월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Reinventing Clinical Dialogue: Agentic Paradigms for LLM Enabled Healthcare Communication임상 대화에서 기존 LLM 의 반응적, 무상태적 특성 및 환각 문제의 한계를 극복하고, LLM 을 자율적인, 목표 지향적 시스템으로 전환하는 'Agentic Paradigm'을 제안합니다.#Review#Clinical Dialogue#LLM Agents#Healthcare AI#Agentic Paradigm#Medical Decision Support#Knowledge Grounding#AI Safety#Workflow Automation2025년 12월 10일댓글 수 로딩 중