[논문리뷰] Rethinking Projector Training in Multimodal LLMs본 논문은 Multimodal LLMs에서 널리 사용되는 Projector Training (Stage-I) 단계의 역할이 poorly understood 되어 있다는 핵심 문제를 제기합니다. 기존 연구들은 Stage-I의 중요성에 대해 conflicting evidence를 제시해왔습니다.#Review#Multimodal LLMs#Projector Training#Optimal Transport#Training-Free Projector#Feature Alignment#Coarse Alignment#Bures-Wasserstein2026년 10월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Learning Discriminative Geometry for Drifting Models본 연구는 모델이 학습 후 실제 운영 환경에서 발생하는 Model Drift 문제로 인해 Discriminative 능력을 상실하는 현상을 해결하고자 합니다. 기존의 접근 방식들은 주로 Retraining이나 Fine-tuning에 의존하지만, 이는 많은 컴퓨팅 자원을 소모하며 데이터 효율성이 낮다는 한계가 있습니다.#Review#Discriminative Geometry#Drifting Models#Model Drift#Representation Learning#Feature Alignment#Domain Adaptation2026년 10월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] A Stationary (and Therefore Compatible) Representation is All You Need본 논문은 급변하는 모델 생태계에서 개별 모델의 Representation이 변화함에 따라 발생하는 Compatibility 단절 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Stationary Representation#Model Compatibility#Representation Learning#Knowledge Distillation#Feature Alignment2026년 6월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] UniGenDet: A Unified Generative-Discriminative Framework for Co-Evolutionary Image Generation and Generated Image Detection본 논문은 현대 AI 생태계에서 이미지 생성과 생성된 이미지 탐지가 서로 밀접하게 연관되어 있음에도 불구하고, 기존 연구들이 이들을 독립적으로 최적화한다는 점을 핵심 문제로 정의합니다.#Review#Multimodal Large Language Models#AI-Generated Image Detection#Image Generation#Co-evolutionary Learning#Unified Architecture#Feature Alignment2026년 4월 23일댓글 수 로딩 중