[논문리뷰] ModaLens: Measuring Image Sensitivity in Report-Conditioned Medical VLMs의료용 VLM은 임상 질문에 답변할 때 이미지의 시각적 정보와 함께 제공된 텍스트 리포트(radiology report)에 의존하는 경향이 있는데, 리포트가 이미 답변을 포함하고 있는 경우 모델이 이미지를 실제로 보고 있는지 판별하기 어렵습니다.#Review#Medical VLMs#Image Sensitivity#Radiology Report#Counterfactual Audit#MIMIC-CXR#Attention Knockout2026년 9월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] The Curious Case of Analogies: Investigating Analogical Reasoning in Large Language Models본 연구는 대규모 언어 모델(LLMs)의 내재된 메커니즘을 탐구하여 LLM이 유추 추론을 수행하는 방식을 이해하는 것을 목표로 합니다. 특히, LLM이 관계형 개념을 추출하고 새로운 상황에 적용하며, 표면적 유사성을 넘어 구조적 정렬을 통해 병렬 관계를 어떻게 식별하는지 밝히고자 합니다.#Review#Analogical Reasoning#Large Language Models#Mechanistic Interpretability#Proportional Analogies#Story Analogies#Structural Alignment#Attention Knockout#Patchscopes2025년 12월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Map the Flow: Revealing Hidden Pathways of Information in VideoLLMs본 논문은 Video Large Language Models ( VideoLLMs )가 비디오-텍스트 정보(spatiotemporal inputs)를 어떻게 내부적으로 추출하고 전파하여 비디오 질의응답 (VideoQA) 태스크에서 Temporal Reasoning을 수행하는지 그 메커니즘을 밝히는 것을 목표로 합니다.#Review#Video Large Language Models#VideoQA#Mechanistic Interpretability#Attention Knockout#Temporal Reasoning#Information Flow#Model Interpretability#Logit Lens2025년 10월 27일댓글 수 로딩 중