[논문리뷰] PlannerForge: LLM Agents for Scenario-Based Testing of Motion Planners in Autonomous Driving본 논문은 자율주행 시스템의 안전성 검증을 위한 Scenario-based Testing 프로세스가 현재 파편화되어 있다는 핵심 문제를 해결하고자 합니다. 기존 방식은 시나리오 생성, 검색, 수정, 실행, 분석 단계가 개별 도구로 분리되어 자동화가 어렵고, 수동으로 처리해야 하는 병목 현상이 존재합니다.#Review#Autonomous Driving Systems#Scenario-based Testing#LLM Agents#Motion Planners#OpenStreetMap#Simulation#Constraint Satisfaction2026년 9월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] PACE: Towards Surfacing Hidden Conflicts in User Requests본 논문은 현대의 AI 어시스턴트가 단순한 요청 수행을 넘어, 사용자의 개인적 상황을 고려하여 적절하지 않은 요청을 거절하는 Conflict-aware 능력을 갖추어야 한다는 점에 주목합니다.#Review#Personalized Assistant#Conflict-aware Reasoning#Egocentric Knowledge Base#Multi-agent Framework#Retrieval-Augmented Generation#Constraint Satisfaction2026년 9월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Video-IFBench: Evaluating Instruction Following of Multimodal LLMs in Video Understanding Scenarios본 연구는 기존 비디오 이해 벤치마크들이 모델의 단순히 '정답 여부'에만 집중하여, 실무에서 요구되는 복잡한 '지시 이행(Instruction Following)' 능력을 과소평가하고 있다는 문제 의식에서 출발합니다.#Review#Multimodal Large Language Models#Video Understanding#Instruction Following#Benchmark#Constraint Satisfaction#Evaluation Protocol2026년 8월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MOCHA: Multi-Objective Chebyshev Annealing for Agent Skill Optimization본 논문은 LLM agent의 skill 최적화가 근본적으로 다목적(multi-objective) 문제임에도 불구하고, 기존 방식들이 이를 단일 목적 함수로 축소함으로써 발생하는 비효율성을 해결하고자 합니다.#Review#Multi-Objective Optimization#LLM Agents#Skill Optimization#Chebyshev Scalarization#Hypervolume#Prompt Engineering#Constraint Satisfaction2026년 5월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Generative Recursive Reasoning본 논문은 기존 Recursive Reasoning Models(RRMs)가 지닌 결정론적 성격으로 인한 탐색 능력 저하와 다중 해법 문제 해결의 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Recursive Reasoning Models#Generative Latent Modeling#Stochastic Latent Transitions#Inference-Time Scaling#Constraint Satisfaction#Amortized Variational Inference2026년 5월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] TourPlanner: A Competitive Consensus Framework with Constraint-Gated Reinforcement Learning for Travel Planning본 논문은 여행 계획 생성 시 발생하는 세 가지 주요 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다: 방대한 관심 지점(POI) 후보군의 효율적인 가지치기, 단일 추론 경로로 인한 해법 공간 탐색 능력 제한, 그리고 하드 제약(예: 유효 방문 시간)과 소프트 제약(예: 경로 효율성)의 동시 최적화 어려움.#Review#Travel Planning#LLM Agents#Reinforcement Learning#Multi-path Reasoning#Constraint Satisfaction#POI Optimization#Chain-of-Thought2026년 1월 12일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DiffThinker: Towards Generative Multimodal Reasoning with Diffusion Models현재 Multimodal Large Language Models (MLLMs)이 겪는 텍스트 중심 추론의 한계와 복잡한 장기 시각 중심 태스크에서의 비효율성을 해결하고, 확산 모델을 활용한 새로운 '생성형 멀티모달 추론' 패러다임을 확립하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multimodal Reasoning#Diffusion Models#Image-to-Image Generation#Vision-centric AI#Generative AI#Spatial Planning#Constraint Satisfaction2026년 1월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RiddleBench: A New Generative Reasoning Benchmark for LLMs대규모 언어 모델(LLMs)이 인간 지능의 핵심 요소인 유연하고 다면적인 추론 능력(논리적 추론, 공간 인식, 제약 조건 만족)을 평가하는 데 있어 기존 벤치마크의 한계를 해결하고자 합니다.#Review#LLM Reasoning#Generative AI#Benchmark#Logical Deduction#Spatial Reasoning#Constraint Satisfaction#Hallucination Cascade#Self-Correction2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중