[논문리뷰] Are We on the Right Way for Assessing Document Retrieval-Augmented Generation?이 논문은 현재 문서 검색 증강 생성(RAG) 시스템 의 평가 벤치마크가 실제 세계의 복잡성과 한계를 제대로 반영하지 못하는 문제점을 해결하고자 합니다.#Review#Retrieval-Augmented Generation#Multimodal LLMs#Benchmark Evaluation#Document Understanding#Multi-hop Reasoning#Information Retrieval#Evaluation Dataset2025년 8월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DeLeaker: Dynamic Inference-Time Reweighting For Semantic Leakage Mitigation in Text-to-Image Models본 논문은 Text-to-Image (T2I) 모델에서 발생하는 의도치 않은 의미적 누출(semantic leakage) 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 이는 서로 다른 개체 간에 의미론적으로 관련된 특징이 잘못 전달되는 현상으로, 기존 방법론의 최적화 비용 및 외부 입력 의존성 문제를 극복하고자 합니다.#Review#Semantic Leakage#Text-to-Image Models#Attention Control#Inference-time Mitigation#Diffusion Models#Evaluation Dataset#Self-Attention2025년 10월 23일댓글 수 로딩 중