[논문리뷰] Harnessing Textual Refusal Directions for Multimodal SafetyMultimodal Large Language Models (MLLMs)의 safety는 주로 LLM backbone으로부터 계승되지만, unsafe multimodal training data의 수집 난이도가 높아 dedicate된 multimodal safety training이 부족한 상황이다.#Review#Multimodal LLMs#Safety Alignment#Refusal Directions#Activation Steering#Modality Misalignment#Training-Free#Cross-Modal Transfer#Video Jailbreaking2026년 10월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Scaling Native Multimodal Pre-Training From Scratch본 논문은 전통적인 late-fusion 방식의 멀티모달 모델이 지닌 vision과 language 표현 학습 간의 불균형(asymmetry) 문제를 해결하고자, native multimodal pre-training의 scaling 법칙을 체계적으로 규명합니다.#Review#Native Multimodal Pre-Training#Compute-Optimal Scaling Laws#Pareto Frontier#Transformer#Mixture-of-Experts#Cross-Modal Transfer#In-Context Learning2026년 7월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Do Text Edits Generalize to Visual Generation? Benchmarking Cross-Modal Knowledge Editing in UMMs본 논문은 UMMs에서 수행된 텍스트 기반 지식 편집(Knowledge Editing)이 이미지 생성 과정으로 적절히 전이되는지 검증하고자 합니다 . 기존의 텍스트 도메인 지식 편집 기법들은 텍스트 출력에서는 높은 성공률을 보이지만, 동일한 수정이 시각적 생성 결과로까지 일관되게 이어지는지는 불명확합니다.#Review#Unified Multimodal Models#Knowledge Editing#Cross-Modal Transfer#Visual Generation#UniKE#Reasoning-Augmented2026년 6월 3일댓글 수 로딩 중