[논문리뷰] Semifactual Credit-Augmented Policy Optimization본 논문은 RLVR 환경에서 모델이 학습 과정 중 과업과 무관한 프롬프트의 부수적 특징에 의존하는 spurious dependence 문제를 해결하고자 한다.#Review#Reinforcement Learning#Large Language Models#Mathematical Reasoning#Policy Optimization#Causal Inference#Semifactual Perturbation#Credit Assignment2026년 10월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Causal Foundation Models본 논문은 전통적인 인과 추론 파이프라인의 낮은 효율성과 확장성 문제를 해결하기 위해 Causal Foundation Models (CFMs)를 제안한다. 기존의 인과 추론 기법은 새로운 문제마다 인과 메커니즘을 설계하고, 적절한 추정기를 선택하며, 하이퍼파라미터를 튜닝하는 반복적인 과정을 거쳐야 한다 .#Review#Causal Foundation Models#Causal Inference#In-context Learning#Data-generating Processes#Potential Outcomes#Structural Causal Models2026년 9월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CaRGo-T: Causal Reasoning Graph-of-Thought improves Multimodal Humor Comprehension본 논문은 현대의 VLM들이 인간의 유머 속에 내재된 복잡한 사회적 맥락, 관계적 모순, 감정적 큐를 이해하는 데 한계가 있다는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Multimodal Humor Comprehension#Causal Reasoning Graph#Graph-of-Thought#Vision-Language Models#Causal Inference#In-Context Learning2026년 8월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] The Illusion of Visual Tool-Use: A Causal Audit of Thinking with Images본 논문은 'thinking-with-images' 패러다임을 사용하는 MLLM이 기대와 달리 직관적인 성능 향상을 보여주지 못하거나, 불필요한 연산으로 자원을 낭비하는 문제를 해결하고자 한다.#Review#Multimodal Large Language Models#Visual Tool-Use#Causal Inference#Policy Miscalibration#Thinking-with-Images#Visual Evidence Gain2026년 8월 12일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CausalMix: Data Mixture as Causal Inference for Language Model Training본 논문은 LLM pretraining 시 데이터 배합(Data Mixture)의 불확실성이 모델의 일반화 성능을 저해하는 비효율적인 탐색 문제를 해결하고자 한다.#Review#Data Mixture#Causal Inference#Language Model Training#Data Selection#Causal Structural Model2026년 7월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] STRIDE: Training Data Attribution via Sparse Recovery from Subset Perturbations본 논문은 LLM의 예측 결과를 학습 데이터로 거슬러 올라가 추적하는 TDA의 계산 효율성과 이론적 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Training Data Attribution#LLM#Sparse Recovery#Compressive Sensing#Activation-Space#Steering Operators#Causal Inference2026년 6월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MMEmb-R1: Reasoning-Enhanced Multimodal Embedding with Pair-Aware Selection and Adaptive Control본 논문은 멀티모달 임베딩 학습에서 생성형 추론(Chain-of-Thought)을 통합할 때 발생하는 구조적 불일치와 비효율성 문제를 해결한다.#Review#Multimodal Embedding#Large Language Models#Chain-of-Thought#Reinforcement Learning#Latent Variable#Causal Inference2026년 4월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] BABE: Biology Arena BEnchmark이 논문은 LLM이 실제 생물학 연구에서 요구되는 실험 결과와 맥락 지식을 통합하여 의미 있는 결론을 도출 하는 핵심 역량을 평가하지 못하는 기존 벤치마크의 한계를 지적합니다.#Review#Biology Benchmark#Large Language Models#Experimental Reasoning#Causal Inference#Cross-Scale Inference#Multimodal AI#Scientific Reasoning#Research Agents2026년 2월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LIBERTy: A Causal Framework for Benchmarking Concept-Based Explanations of LLMs with Structural Counterfactuals본 논문은 LLM의 불투명한 의사결정 과정으로 인해 고위험 도메인에서의 적용이 어려운 문제를 해결하고자 합니다.#Review#LLM Explainability#Causal Inference#Structural Counterfactuals#Concept-Based Explanations#Evaluation Benchmark#Faithfulness#SCM2026년 1월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Project Ariadne: A Structural Causal Framework for Auditing Faithfulness in LLM Agents본 논문은 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트의 Chain-of-Thought(CoT) 추론 과정 이 실제 모델 출력의 원인인지 혹은 사후 합리화인지에 대한 'Faithfulness Gap' 문제를 해결하고자 합니다.#Review#LLM Agents#Faithfulness#XAI#Causal Inference#Structural Causal Models#Counterfactual Interventions#Reasoning Trace Auditing#Causal Decoupling2026년 1월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Avatar Forcing: Real-Time Interactive Head Avatar Generation for Natural Conversation본 논문은 기존의 단방향적인 아바타 생성 모델들이 부족했던 실시간 양방향 상호작용 과 감정적 참여(emotional engagement) 를 가능하게 하는 대화형 헤드 아바타 생성 시스템을 개발하는 것을 목표로 합니다.#Review#Avatar Generation#Real-Time Interaction#Diffusion Models#Preference Optimization#Causal Inference#Multimodal Input#Head Avatar2026년 1월 4일댓글 수 로딩 중