[논문리뷰] Long-WAM: Scaling the Context of World-Action Models본 논문은 로봇 제어에서 시각적 과거(Visual History)가 유용한 자원임에도 불구하고, 이를 처리하는 과정이 오히려 제어 지연(Latency)을 유발하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#World-Action Models#Autoregressive Pretraining#Context Scaling#Real-Time Robot Control#Asynchronous Execution#Streaming VAE2026년 10월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RewardDance: Reward Scaling in Visual Generation시각 생성 모델의 RM(Reward Model) 스케일링 패러다임이 기존 CLIP 기반 RM의 아키텍처 및 입력 제약, Bradley-Terry 손실과 VLM(Vision-Language Model)의 다음 토큰 예측 메커니즘 간의 불일치, 그리고 보상 해킹(Reward Hacking) 문제로 인해 제대로 탐구되지 못하는 한계를 해결하는 것이 목표입니다.#Review#Reward Model#Visual Generation#RLHF#VLM#Reward Scaling#Reward Hacking#Generative Paradigm#Context Scaling#Text-to-Image#Text-to-Video2025년 9월 11일댓글 수 로딩 중