[논문리뷰] Do LLMs Understand Sequential Structure? A Controlled Study of Inference and Generation본 논문은 LLM이 복잡한 Sequential Structure를 근본적으로 이해하는지, 아니면 단순한 패턴 매칭에 의존하는지를 검증하기 위해 통제된 실험 환경을 설계합니다.#Review#LLM#Sequential Structure#Markovian Dynamics#Inference#Generation#In-Context Learning#Strategic Behavior2026년 10월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] UniDDT: Unifying Multimodal Understanding and Generation with Decoupled Diffusion Transformer본 논문은 기존의 Multimodal 모델들이 Understanding과 Generation이라는 서로 다른 과업을 수행할 때 겪는 효율성 저하와 아키텍처 불일치 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다.#Review#Multimodal Understanding#Generation#Diffusion Transformer#Decoupled Architecture#Unified Framework2026년 6월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Ming-Flash-Omni: A Sparse, Unified Architecture for Multimodal Perception and Generation본 연구는 Ming-Omni 의 업그레이드 버전인 Ming-Flash-Omni 를 제안하여, 희소한 Mixture-of-Experts (MoE) 아키텍처를 기반으로 시각, 음성, 언어 전반에 걸쳐 더욱 강력하고 통합된 멀티모달 지능을 구현하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multimodal AI#Sparse MoE#Unified Architecture#Perception#Generation#Contextual ASR#Image Editing#Generative Segmentation2025년 10월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Uni-MMMU: A Massive Multi-discipline Multimodal Unified Benchmark본 논문은 통합 멀티모달 모델의 생성(Generation) 및 이해(Understanding) 능력 간의 실제적인 상호작용 을 평가하는 기존 벤치마크의 한계를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multimodal AI#Unified Models#Benchmark#Generation#Understanding#Reasoning#Evaluation#Cross-modal Synergy2025년 10월 16일댓글 수 로딩 중