[논문리뷰] The Missing Primitive: Diagnosing and Repairing Mathematical Reasoning in Large Language Models본 논문은 LLM이 수학 문제를 성공적으로 해결하더라도 문제의 구조적 원리를 실제로 이해하는지, 아니면 단순히 절차적 수행(procedural execution)을 반복하는지 불분명하다는 문제를 제기합니다 .#Review#Mathematical Reasoning#Large Language Models#Mathematical Primitive#Structural Understanding#Self-Distillation#Post-Training#Knowledge Internalization2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Internalizing Meta-Experience into Memory for Guided Reinforcement Learning in Large Language Models본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 능력 강화를 위한 강화 학습(RL) 기법인 RLVR(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards)의 메타 학습 병목 현상 을 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Reinforcement Learning#Large Language Models#Meta-Learning#Error Attribution#Knowledge Internalization#Self-Distillation#Verifiable Rewards2026년 2월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CogFlow: Bridging Perception and Reasoning through Knowledge Internalization for Visual Mathematical Problem Solving기존 Multimodal Large Language Models (MLLMs) 이 시각적 수학 문제 해결에서 낮은 정확도와 일관성 없는 추론을 보이는 문제를 해결하는 것이 목표입니다. 특히, 시각적 정보 추출 후 이 정보가 추론 과정에 충실히 통합되고 활용되는지를 보장하지 못하는 한계를 극복하고자 합니다.#Review#Multimodal LLMs#Visual Reasoning#Mathematical Problem Solving#Knowledge Internalization#Reinforcement Learning#Cognitive-Inspired AI#Perception-Reasoning Alignment2026년 1월 6일댓글 수 로딩 중