[논문리뷰] Toward Cognitive Supersensing in Multimodal Large Language Model본 논문은 추상적인 시각 정보와 시각적 기억을 요구하는 복잡한 인지 문제에서 멀티모달 대규모 언어 모델(MLLMs) 의 제한된 성능을 개선하는 것을 목표로 합니다. 인간의 시각 공간 스케치패드와 시각적 심상과 유사한 시각적 추론 메커니즘을 MLLM 에 부여하여 인지 능력 격차를 해소하고자 합니다.#Review#Multimodal Large Language Models#Cognitive Reasoning#Visual Imagery#Latent Representations#Reinforcement Learning#Visual Question Answering#Benchmark2026년 2월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Can World Simulators Reason? Gen-ViRe: A Generative Visual Reasoning Benchmark본 논문은 최신 비디오 생성 모델 이 단순한 시각적 품질을 넘어 실제 세계의 물리 법칙과 연속성을 이해하며 추론하는 Chain-of-Frames (CoF) 추론 능력 을 체계적으로 평가할 수 있는 벤치마크의 부재를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Generative Visual Reasoning#Chain-of-Frames (CoF)#Video Generation Models#World Simulators#AI Benchmarking#Cognitive Reasoning#VLM Evaluation2025년 11월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MovieCORE: COgnitive REasoning in Movies본 논문은 기존의 비디오 질의응답(VQA) 데이터셋이 표면적인 이해에 머무는 한계를 극복하고, 영화 콘텐츠에 대한 깊이 있는 인지적 이해 와 System-2 사고 를 유도하는 새로운 VQA 데이터셋 MovieCORE 를 제안합니다.#Review#Video Question Answering (VQA)#Cognitive Reasoning#System-2 Thinking#Multi-agent LLMs#Dataset Creation#Movie Understanding#Cinematic Content#Agentic Enhancement2025년 8월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Web-CogReasoner: Towards Knowledge-Induced Cognitive Reasoning for Web Agents본 연구는 웹 에이전트가 인간의 인지 추론과 유사하게 동작하도록, 충분한 지식을 습득하여 효과적인 추론 능력을 갖추는 것을 목표로 합니다. 특히, Bloom의 교육 분류학 에서 영감을 받아 지식 내용 학습과 인지 과정이라는 두 가지 필수 단계로 웹 에이전트의 역량을 분해하여 해결하고자 합니다.#Review#Web Agent#Cognitive Reasoning#Knowledge-Induced#Large Multimodal Models (LMMs)#Bloom's Taxonomy#Chain-of-Thought (CoT)#Web-CogDataset#Web-CogBench2025년 8월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CARE: Cognitive-reasoning Augmented Reinforcement for Emotional Support Conversation감성 지원 대화(ESC) 시스템에서 기존 모델들이 간과했던 심층적인 인지 추론 과정을 강화하여, 대규모 합성 데이터 없이도 논리적으로 일관되고 지지적인 응답을 생성하는 것을 목표로 합니다. 이는 심리적 스트레스를 완화하고 대화를 통해 정서적 가치를 제공하는 데 기여합니다.#Review#Emotional Support Conversation#Cognitive Reasoning#Reinforcement Learning#Dialogue Generation#Natural Language Processing#Large Language Models#Psychological Support2025년 10월 8일댓글 수 로딩 중