[논문리뷰] FineVerify: Scaling Test-Time Compute with Fine-Grained Self-Verification for Agentic Search본 논문은 기존의 Agentic Search 모델들이 겪는 정답의 희소성 문제와 기존 Test-Time Compute scaling 기법들이 가진 신뢰성 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Agentic Search#Test-Time Compute#Self-Verification#Fine-Grained#LLM#Benchmark Auditing2026년 6월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] InfiniDepth: Arbitrary-Resolution and Fine-Grained Depth Estimation with Neural Implicit Fields기존의 이산적인 이미지 그리드 기반 깊이 추정 방식이 가지는 해상도 확장성 및 기하학적 세부 정보 복구의 한계를 극복하는 것을 목표로 합니다.#Review#Depth Estimation#Neural Implicit Fields#Arbitrary Resolution#Fine-Grained#Novel View Synthesis#Vision Transformer#Synth4K Benchmark2026년 1월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Mind the Generation Process: Fine-Grained Confidence Estimation During LLM Generation대규모 언어 모델(LLM)이 답변 생성 과정에서 겪는 과신(overconfidence) 문제를 해결하고, 기존의 거친(coarse-grained) 신뢰도 추정 방식의 한계를 극복하는 것을 목표로 합니다.#Review#LLMs#Confidence Estimation#Fine-Grained#Generation Process#Calibration#Monte Carlo Sampling#Backward Confidence Integration2025년 8월 20일댓글 수 로딩 중