[논문리뷰] How can embedding models bind concepts?본 논문은 최신 Vision-Language Embedding Models인 CLIP이 개념을 개별적으로는 잘 인지하면서도, 이들을 올바르게 조합하여 객체를 구성하는 Concept Binding에는 실패하는 문제에 주목합니다.#Review#Concept Binding#Embedding Models#Compositional Generalization#Multiplicative Interaction#Representation Geometry#CLIP#Transformer2026년 5월 31일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Compositional Generalization Requires Linear, Orthogonal Representations in Vision Embedding Models본 논문은 현대 비전 임베딩 모델이 훈련 중 접하지 못한 개념 조합에 대해 합성적으로 일반화하기 위해 어떤 본질적인 표현 특성을 가져야 하는지 규명하는 것을 목표로 합니다.#Review#Compositional Generalization#Vision-Language Models#Linear Representations#Orthogonal Representations#Neural Networks#Embedding Geometry#CLIP2026년 3월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Communication-Inspired Tokenization for Structured Image Representations본 논문은 기존 이미지 토크나이저들이 재구성 및 압축에만 초점을 맞춰 객체 수준의 의미론적 구조보다는 국부적인 텍스처를 포착하는 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Image Tokenization#Structured Representation#Attentive Encoding#Flow Matching#Semantic Alignment#Compositional Generalization#Transformer Architecture2026년 2월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Composition-RL: Compose Your Verifiable Prompts for Reinforcement Learning of Large Language ModelsRLVR (Reinforcement Learning with Verifiable Rewards) 훈련 과정에서 발생하는 '쉬운' 프롬프트(pass rate 1)의 증가로 인한 비효율성을 해결하고, 제한된 검증 가능한 프롬프트를 더 잘 활용하여 모델의 추론 능력을 향상시키는 것을 목표로 합니다.#Review#Reinforcement Learning#Large Language Models#Prompt Engineering#Compositional Generalization#Verifiable Rewards#Curriculum Learning#Mathematical Reasoning#Multi-task Learning2026년 2월 12일댓글 수 로딩 중