[논문리뷰] Reverse-Engineered Reasoning for Open-Ended Generation개방형(open-ended) 및 창의적 생성과 같이 검증 불가능한 도메인에서 대규모 언어 모델(LLM)에 깊이 있는 추론 능력 을 부여하는 것이 이 연구의 핵심 목표입니다. 기존의 강화 학습(RL) 및 증류(distillation) 방식의 한계, 즉 명확한 보상 신호 부재 및 높은 비용 문제를 극복하고자 합니다.#Review#Deep Reasoning#Open-Ended Generation#Reverse-Engineered Reasoning (REER)#LLMs#Synthetic Data#Iterative Refinement#Perplexity Minimization#DeepWriting-20K2025년 9월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Ovis2.5 Technical ReportOvis2.5는 이전 Ovis 버전의 한계, 특히 고정 해상도 이미지 처리와 선형 사고 체인(CoT) 기반 추론의 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Multimodal LLMs#Native Resolution Vision#Deep Reasoning#Chart Analysis#OCR#Visual Grounding#Training Efficiency#Preference Optimization2025년 8월 19일댓글 수 로딩 중