[논문리뷰] From Blind Spots to Gains: Diagnostic-Driven Iterative Training for Large Multimodal Models본 논문은 기존의 LMM(Large Multimodal Models) 자가 학습 프레임워크가 겪는 해석 가능한 진단 부족과 시각적 다양성 부족이라는 근본적인 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Large Multimodal Models#Iterative Training#Diagnostic-Driven Learning#Reinforcement Learning#Multimodal Reasoning#Data Generation#Agent Systems2026년 2월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DRIFT: Learning from Abundant User Dissatisfaction in Real-World Preference Learning대규모 언어 모델(LLM) 배포 환경에서 희소한 명시적 만족(SAT) 피드백 대신, 풍부하게 발생하는 암묵적인 사용자 불만족(DSAT) 신호를 효과적으로 활용하여 모델 성능을 개선하는 확장 가능하고 효율적인 선호 학습 방법론을 개발하는 것이 목표입니다.#Review#Preference Learning#LLMs#User Feedback#Dissatisfaction Signals#DPO#Iterative Training#RLHF#Exploration2025년 10월 8일댓글 수 로딩 중