[논문리뷰] VeriFine: Scaling Verification for Self-Improvement in Embodied Reasoning본 논문은 기존의 정적인(Static) Judge 체계가 Policy의 성능 향상을 저해하는 병목(Bottleneck)이 되는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Embodied Reasoning#Self-Improvement#Scaling Verification#Agent Harness#Policy Optimization#Coactive Calibration#Reference-Free Judge2026년 10월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ProAR: Learning Prospective Reasoning with Autoregressive Video Models본 논문은 Autoregressive (AR) video models이 causal generation에는 뛰어나지만, next-chunk prediction에 의존하는 short-sighted, reactive paradigm으로 인해 reasoning-oriented generation에서 한계점을 가진다고 지적합니다.#Review#Autoregressive Video Models#Prospective Reasoning#Goal-Oriented Generation#Asymmetric Attention Mask#Future Representation Self-Alignment#Video-Native Reasoning#Training Efficiency#Embodied Reasoning2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MotorMind: Scaffolding General Vision Language Models for Zero-Shot Robot Manipulation본 논문은 기존의 VLA (Vision-Language-Action) 모델들이 새로운 태스크나 환경에서의 Zero-Shot 일반화 능력이 부족하며, 과도하게 태스크 특화 학습 데이터에 의존한다는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Vision-Language Models#Robotic Manipulation#Zero-Shot#Asynchronous Scheduling#Mid-level Action Representation#Embodied Reasoning2026년 10월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MolmoAct2: Action Reasoning Models for Real-world Deployment본 논문은 범용 로봇 제어(Generalist robot manipulation)를 위한 VLA 모델이 실질적인 실환경 배포(Real-world deployment) 요건을 충족하지 못하는 한계를 해결하고자 한다.#Review#Vision-Language-Action (VLA) Model#Embodied Reasoning#Flow Matching#Adaptive Depth Perception#Open-source Robotics#Real-world Deployment2026년 5월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RoboAlign: Learning Test-Time Reasoning for Language-Action Alignment in Vision-Language-Action Models최근 VLA는 로봇 공학 분야에서 두드러진 성과를 보이며, MLLM의 시각 인지, 언어 이해 및 상식 지식을 활용하여 실제 시나리오에서 일반화 가능한 로봇 정책 학습의 기반을 제공합니다.#Review#Vision-Language-Action Models (VLAs)#Multimodal-Large-Language Models (MLLMs)#Reinforcement Learning (RL)#Supervised Fine-tuning (SFT)#Embodied Reasoning#Low-level Actions#FAST tokenization#Robotics2026년 3월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] PAI-Bench: A Comprehensive Benchmark For Physical AI현재 다중 모달 대규모 언어 모델( MLLM )과 비디오 생성 모델( VGM )이 실제 물리적 역학을 인지하고 예측하는 능력을 충분히 지원하는지 이해하는 데 한계가 있습니다.#Review#Physical AI#Benchmark#Video Generation#Conditional Video Generation#Video Understanding#Multimodal LLMs#Physical Plausibility#Embodied Reasoning2025년 12월 2일댓글 수 로딩 중