[논문리뷰] MM-CRITIC: A Holistic Evaluation of Large Multimodal Models as Multimodal Critique본 논문은 대규모 멀티모달 모델(LMMs) 의 멀티모달 비판 능력에 대한 포괄적이고 신뢰성 있는 평가의 필요성을 제기하며, LMMs의 자가 개선 및 신뢰성 향상을 목표로 합니다. 기존 벤치마크의 이진 선호도 예측 한계를 넘어, 기본, 교정, 비교의 세 가지 비판 차원에서 MM-CRITIC 벤치마크를 제안합니다.#Review#LMMs#Multimodal Critique#Benchmark#Evaluation#Reward Model#GPT-4o#Scaling Law2025년 11월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Echo-4o: Harnessing the Power of GPT-4o Synthetic Images for Improved Image Generation본 논문은 GPT-4o 로 생성된 합성 이미지 데이터를 활용하여 오픈소스 이미지 생성 모델이 겪는 성능 격차를 해소하는 것을 목표로 합니다.#Review#Synthetic Data#Image Generation#GPT-4o#Multimodal Models#Instruction Following#Surreal Image Generation#Dataset#Benchmarking2025년 8월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] When Models Lie, We Learn: Multilingual Span-Level Hallucination Detection with PsiloQA대규모 언어 모델(LLM)의 안전하고 신뢰할 수 있는 배포를 위한 핵심 과제인 환각(hallucination) 탐지를 목표로 합니다.#Review#Hallucination Detection#Multilingual LLMs#Span-Level Annotation#Synthetic Data Generation#Question Answering (QA)#Encoder Models#Uncertainty Quantification#GPT-4o2025년 10월 17일댓글 수 로딩 중