[논문리뷰] Efficient RLVR Training via Weighted Mutual Information Data Selection본 논문은 대규모 언어 모델(LLMs)의 강화 학습(RL) 훈련 과정에서 발생하는 데이터 선택의 비효율성 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Reinforcement Learning#Data Selection#Mutual Information#Epistemic Uncertainty#LLMs#RLVR#Training Efficiency2026년 3월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] EpiCaR: Knowing What You Don't Know Matters for Better Reasoning in LLMs본 논문은 LLM의 반복적인 자가 훈련 과정에서 발생하는 과도한 자신감(overconfidence) 및 신뢰도 저하(calibration cost) 문제를 해결하여, 모델이 '무엇을 모르는지'를 알게 함으로써 더 나은 추론 능력을 갖추는 것을 목표로 합니다.#Review#LLM Reasoning#Model Calibration#Epistemic Uncertainty#Self-Training#Supervised Fine-tuning#Confidence-Informed Self-Consistency#Model Collapse2026년 1월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] How Confident are Video Models? Empowering Video Models to Express their Uncertainty비디오 생성 모델이 텍스트 프롬프트에 기반하여 부정확하거나 사실과 다른(hallucinate) 비디오를 생성할 때, 그 예측에 대한 불확실성을 표현하지 못하는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Video Generation#Uncertainty Quantification#Aleatoric Uncertainty#Epistemic Uncertainty#Model Calibration#Text-to-Video#Generative AI#VMF Distribution2025년 10월 6일댓글 수 로딩 중