[논문리뷰] FrameSkip: Learning from Fewer but More Informative Frames in VLA Training본 논문은 기존 VLA 모델 학습 과정에서 무분별하게 모든 프레임을 동일한 비중으로 사용하는 'Temporal supervision imbalance' 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Vision-Language-Action (VLA)#Robot Manipulation#Frame Selection#Temporal Supervision#Data Curation#Policy Learning#Embodied AI2026년 5월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] HiMu: Hierarchical Multimodal Frame Selection for Long Video Question AnsweringLong-form video question answering (VideoQA)은 확장된 시간적 맥락에 대한 추론을 요구하지만, 현재 <strong>Large Vision-Language Models (LVLMs)</strong>의 finite context windows는 전체 비디오를 원시 프레임 속도로 처리하는 것을 불가능하게 만든다.#Review#Video Question Answering#Frame Selection#Neuro-Symbolic Reasoning#Multimodal Understanding#Long Video2026년 3월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] HERBench: A Benchmark for Multi-Evidence Integration in Video Question Answering기존 VideoQA 벤치마크가 단일 단서나 언어 사전 지식에 의존하는 경향이 있어 다중 증거 통합 능력을 제대로 평가하지 못하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Video Question Answering#Multi-evidence Integration#Video-LLMs#Benchmark#Temporal Reasoning#Frame Selection#Evidential Requirement#MRFS2025년 12월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] OneStory: Coherent Multi-Shot Video Generation with Adaptive Memory이 논문은 기존 다중 샷 비디오 생성(MSV) 모델이 복잡한 서사에 필요한 장거리 샷 간 컨텍스트를 효과적으로 모델링하지 못하여 발생하는 시각적 불일치와 일관성 저하 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multi-Shot Video Generation#Adaptive Memory#Long-Range Context#Frame Selection#Diffusion Models#Image-to-Video#Autoregressive Generation#Narrative Coherence2025년 12월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Find the Leak, Fix the Split: Cluster-Based Method to Prevent Leakage in Video-Derived Datasets본 논문은 비디오 기반 데이터셋에서 발생하는 정보 누출(information leakage) 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Data Leakage#Video Datasets#Clustering#Frame Selection#Deep Learning#Object Detection#Dataset Partitioning#Dimensionality Reduction2025년 11월 30일댓글 수 로딩 중