[논문리뷰] EvoFSM: Controllable Self-Evolution for Deep Research with Finite State MachinesLLM 기반 에이전트가 심층 연구 과정에서 겪는 고정된 워크플로우 의 한계와 무제한적인 자기 진화 로 인한 불안정성(instruction drift, hallucination) 문제를 해결하는 것입니다.#Review#LLM Agents#Self-Evolution#Finite State Machines#Deep Research#Multi-hop QA#Adaptive Workflow#Memory Mechanism#Controllable AI2026년 1월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] PhysChoreo: Physics-Controllable Video Generation with Part-Aware Semantic Grounding기존 비디오 생성 모델들이 시각적 품질은 뛰어나지만, 명시적인 물리적 제어 가능성과 현실성이 부족하다는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 단일 이미지로부터 객체의 물리적 특성을 추론하고, 이를 기반으로 물리적으로 정확하며 역동적인 비디오를 생성하는 새로운 프레임워크를 제안합니다.#Review#Video Generation#Physics Simulation#Controllable AI#Part-Aware#Semantic Grounding#Material Properties#Image-to-Video#Diffusion Models2025년 11월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] In-Video Instructions: Visual Signals as Generative Control본 논문은 대규모 비디오 생성 모델의 제어 가능성을 탐구하며, 기존 텍스트 프롬프트의 한계인 전역적이고 추상적인 제어를 극복하고자 합니다.#Review#Video Generation#Controllable AI#Visual Instructions#Image-to-Video#Spatial Control#Zero-shot Learning#Generative Models2025년 11월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Towards Faithful and Controllable Personalization via Critique-Post-Edit Reinforcement Learning본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 개인화가 사용자의 개별적인 선호도에 충실하게 부합하도록 하는 도전적인 문제를 해결하고자 합니다.#Review#LLM Personalization#Reinforcement Learning#Generative Reward Model#Critique-Post-Edit#Reward Hacking#Controllable AI2025년 10월 22일댓글 수 로딩 중