[논문리뷰] What to Edit Next: Visually Aligned Image-Editing Follow-Up Suggestions in Conversational Systems본 연구는 대화형 AI 시스템에서 이미지 생성 과제의 후속 편집 제안이 기존의 텍스트 기반 시스템을 넘어 시각적 맥락(Visual Context)을 이해해야 한다는 점을 다룬다.#Review#Multimodal Recommendation#Image Editing#Visual Grounding#Preference Learning#Reinforcement Learning#Industrial Applications2026년 8월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] T2R-bench: A Benchmark for Generating Article-Level Reports from Real World Industrial Tables본 논문은 대규모 언어 모델(LLMs)의 테이블 추론 능력을 산업 애플리케이션에 적용하는 데 있어, 테이블 정보를 포괄적인 보고서로 변환하는 핵심 과제를 해결하고자 합니다. 특히, 복잡하고 다양한 테이블로 인한 추론 성능 저하와 기존 벤치마크의 실제 적용 평가 능력 부족이라는 두 가지 주요 문제를 다룹니다.#Review#Table-to-Report Generation#Large Language Models (LLMs)#Benchmark Dataset#Industrial Applications#Table Reasoning#Evaluation Metrics#Real-world Data2025년 9월 2일댓글 수 로딩 중