[논문리뷰] MNIST-PRO: MNIST is Back as a Partially Observable World for AI Agents본 논문은 현대 멀티모달 에이전트들이 복잡한 환경에서 능동적으로 정보를 수집하고 통합하는 지각 상태 구성 역량이 부족하다는 문제를 해결하고자 한다. 기존 벤치마크들은 작업 수행 과정에서 발생하는 물리적 제어나 복잡한 시뮬레이션 환경 자체의 노이즈 때문에 순수한 '지각 상태 구성' 능력을 평가하기 어렵다는 한계가 있다.#Review#Agentic Perception#Partially Observable Markov Decision Process#Active Sensing#Working Memory#Multimodal Agents#MNIST-PRO2026년 8월 31일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Less Detail, Better Answers: Degradation-Driven Prompting for VQA본 논문은 최신 Vision-Language Models (VLMs) 가 고해상도 이미지에서 오히려 불필요한 시각적 노이즈로 인해 환각(Hallucination)이나 추론 오류를 범하는 현상을 해결하고자 합니다.#Review#Vision-Language Models#Visual Question Answering#Degradation-Driven Prompting#Agentic Perception#Structural Bottleneck2026년 4월 6일댓글 수 로딩 중