[논문리뷰] Hybrid Reasoning Agents본 논문은 기존 LLM agent가 겪고 있는 텍스트 기반 추론의 비효율성과 latent 추론 모델의 도구 접근성 부재라는 이분법적 문제를 해결하고자 합니다. 현재의 agent는 복잡한 문제를 해결하기 위해 도구를 호출하고 환경과 상호작용해야 하지만, 모든 추론 과정이 텍스트로 생성되어야 하므로 추론 효율성이 제한됩니다.#Review#HybridAgent#Latent Reasoning#HybridLink#HybridSFT#HybridRL#Working Memory#Agentic Reasoning2026년 10월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SanSi: A Looped Typed Decision Model for System 1.5 Thinking본 논문은 Typed decision model이 복잡한 다단계 추론(Multi-step reasoning) 상황에서 겪는 성능 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Looped Typed Decision Model#System 1.5 Thinking#Anytime Prediction#Latent Reasoning#LoRA#Proper Scoring Rules2026년 10월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] What Matters for Latent Reasoning with Flow Matching본 논문은 Explicit CoT가 가진 높은 생성 비용과 추론 경로의 경직성 문제를 해결하기 위해 Latent reasoning의 최적화 방법을 탐구합니다.#Review#Latent Reasoning#Flow Matching#Chain-of-Thought (CoT)#Variational Autoencoder (VAE)#Test-time Scaling2026년 10월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] A*-Thought-V2: Efficient Latent Reasoning via Geometric Dynamics of LLM본 논문은 기존의 Chain-of-Thought(CoT)가 유발하는 과도한 컴퓨팅 비용과 컨텍스트 길이에 따른 성능 저하 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다. 기존의 하드 프루닝(Hard Pruning) 기법은 Reasoning 과정 중 일부 정보를 완전히 삭제하여 정보 손실이 발생하는 한계가 있습니다.#Review#Chain-of-Thought#Latent Reasoning#Geometric Dynamics#Embedding Forcing#Label Forcing#Model Compression2026년 9월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Intern-S2-Mobius: Foundation Model with Decoupled Knowledge and Reasoning본 논문은 기존 Transformer 아키텍처의 지식 저장과 추론 연산이 강하게 결합된 구조적 한계와 이로 인한 비효율성을 해결하기 위해 제안되었습니다.#Review#Foundation Models#Knowledge-Reasoning-Decoupling#Latent Reasoning#Backward Residual Connection#Inference Efficiency#Chain-of-Thought2026년 8월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Douyin Multimodal Embedding Model Technical Report본 논문은 대규모 산업용 다중 모달 플랫폼에서 효율적인 검색과 세밀한 의미론적 식별이라는 두 가지 상충하는 요구사항을 동시에 만족시키기 위해 DME를 제안합니다.#Review#Multimodal Embedding#Retrieval#Semantic Sufficiency#Latent Reasoning#Cross-Conditional Reconstruction#Bi-Encoder#Representation Learning2026년 8월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SLPO: Scaling Latent Reasoning via a Surrogate Policy본 연구는 latent reasoner가 명시적 CoT와 달리 결과 기반 RLVR을 활용한 test-time scaling의 이점을 누리지 못하는 문제를 해결하고자 한다.#Review#Latent Reasoning#Reinforcement Learning#Test-Time Scaling#Surrogate Policy#Adaptive Computation#Outcome-Reward RL2026년 7월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Multimodal Continuous Reasoning via Asymmetric Mutual Variational Learning본 논문은 MLLM의 추론 능력이 discrete language-space bottleneck에 의해 제한되는 문제를 해결하고자 한다.#Review#Multimodal Large Language Models#Latent Reasoning#Variational Inference#Asymmetric Mutual Learning#Train-Inference Mismatch#Answer Leakage2026년 7월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] IV-CoT: Implicit Visual Chain-of-Thought for Structure-Aware Text-to-Image Generation본 논문은 현대의 통합형 MLLM 기반 이미지 생성 모델들이 복잡한 구조적 요구사항(객체 수, 공간적 관계, 속성 결합 등)을 따르는 데 어려움을 겪는 구조적 불투명성 문제를 해결하고자 합니다.#Review#IV-CoT#Chain-of-Thought#Structure-Aware#Text-to-Image Generation#MLLM-DiT#Latent Reasoning2026년 6월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] N-GRPO: Embedding-Level Neighbor Mixing for Enhanced Policy Optimization본 연구는 LLM의 강화학습 과정 중 Rollout 단계에서 발생하는 효과적인 탐색(Exploration)의 부족과 기존 방법론의 한계점을 해결하고자 합니다.#Review#Reinforcement Learning#Large Language Models#GRPO#Semantic Neighbor Mixing#Policy Optimization#Embedding Space#Latent Reasoning2026년 6월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Latent Reasoning with Normalizing Flows본 연구는 기존 텍스트 기반 Chain-of-Thought(CoT)의 높은 추론 비용과 정보 밀도 부족 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Chain-of-Thought#Normalizing Flows#Latent Reasoning#Large Language Models#Likelihood-based Modeling#Code Generation2026년 6월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LatentOmni: Rethinking Omni-Modal Understanding via Unified Audio-Visual Latent Reasoning본 논문은 기존의 Explicit Text CoT 기반 MLLM이 고차원 오디오-비주얼 정보를 텍스트라는 좁은 병목으로 압축함에 따라, 다중 모달 간의 세밀한 시간적 정렬과 의미적 연결을 놓치는 문제를 해결하고자 한다.#Review#Multimodal Large Language Models#Audio-Visual Reasoning#Latent Reasoning#Cross-modal Alignment#Chain-of-Thought#Instruction Tuning2026년 5월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] PLUME: Latent Reasoning Based Universal Multimodal Embedding본 논문은 기존의 UME 파이프라인이 가진 효율성과 추론 능력 사이의 trade-off 문제를 해결하고자 합니다. 기존의 Explicit CoT UME 기법들은 중간 추론을 위해 수백 개의 토큰을 생성해야 하므로 높은 inference latency와 비용을 유발하며, 이는 실제 서비스 환경에 적합하지 않습니다.#Review#Universal Multimodal Embedding#Latent Reasoning#Multimodal Large Language Models#Chain-of-Thought#Semantic-Anchor-Guided#Curriculum Learning2026년 4월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Thinking in Uncertainty: Mitigating Hallucinations in MLRMs with Latent Entropy-Aware Decoding최근 MLRMs는 Visual Question Answering 등 다양한 태스크에서 뛰어난 성능을 보였지만, 여전히 심각한 Hallucinations 문제에 직면해 있습니다.#Review#Multimodal Large Reasoning Models (MLRMs)#Hallucinations#Entropy-Aware Decoding#Latent Reasoning#Visual Grounding#Decoding Strategies#Uncertainty Mitigation2026년 3월 17일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ManCAR: Manifold-Constrained Latent Reasoning with Adaptive Test-Time Computation for Sequential Recommendation순차 추천 시스템에서 기존 잠재 다단계 추론(latent multi-step reasoning) 방식이 중간 추론 상태의 제약 부족으로 인해 발생하던 잠재 드리프트(latent drift) 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Sequential Recommendation#Latent Reasoning#Manifold Constraint#Adaptive Computation#Graph Neural Networks#Variational Inference#Teacher Scheduling#Drift Prevention2026년 2월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ReGuLaR: Variational Latent Reasoning Guided by Rendered Chain-of-Thought본 연구는 LLM의 Chain-of-Thought (CoT) 추론 과정에서 발생하는 높은 계산 비용 과 추론 비효율성 을 해결하고자 합니다.#Review#Latent Reasoning#Chain-of-Thought#Variational Autoencoder#Visual-Text Compression#LLMs#Multi-modal Reasoning#Computational Efficiency2026년 2월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Latent Chain-of-Thought as Planning: Decoupling Reasoning from Verbalization논문은 LLM의 CoT(Chain-of-Thought) 추론 이 가진 높은 연산 비용과 이산 토큰 샘플링으로 인한 추론 경로 붕괴 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Latent Reasoning#Chain-of-Thought (CoT)#Large Language Models (LLMs)#Planning#Reinforcement Learning#Mathematical Reasoning#Decoupling#Interpretability2026년 2월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Beyond Imitation: Reinforcement Learning for Active Latent Planning이 논문은 기존의 모방 기반 잠재 추론 방식이 여러 동등한 추론 경로 중 하나만을 학습하여 성능 저하 및 훈련-테스트 간 격차를 초래하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Large Language Models (LLMs)#Chain-of-Thought (CoT)#Latent Reasoning#Reinforcement Learning (RL)#Variational Autoencoder (VAE)#Active Planning#Numerical Reasoning#Coherence Reward2026년 1월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Render-of-Thought: Rendering Textual Chain-of-Thought as Images for Visual Latent Reasoning본 논문은 Chain-of-Thought (CoT) 프롬프팅의 지나친 장황함으로 인한 높은 연산 오버헤드 와 중간 추론 과정의 불투명성 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Chain-of-Thought (CoT)#Large Language Models (LLMs)#Vision Language Models (VLMs)#Latent Reasoning#Visual Modality#Image Rendering#Computational Efficiency#Knowledge Distillation2026년 1월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Parallel Latent Reasoning for Sequential Recommendation순차 추천 시스템에서 희소한 사용자 행동 시퀀스로부터 복잡한 사용자 선호를 포착하는 문제를 해결하는 것이 목표입니다.#Review#Sequential Recommendation#Latent Reasoning#Parallel Processing#Computational Scaling#Mixture of Experts#Contrastive Learning#Transformer Architecture2026년 1월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Latent Collaboration in Multi-Agent Systems본 논문은 기존 대규모 언어 모델(LLM) 기반 다중 에이전트 시스템(MAS)이 텍스트 기반 추론 및 통신에 의존하여 발생하는 비효율성과 정보 손실 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multi-Agent Systems#Large Language Models#Latent Space#Latent Reasoning#Latent Communication#KV Cache#Computational Efficiency#Training-Free2025년 11월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Scaling Latent Reasoning via Looped Language Models본 논문은 현대 LLM이 명시적 텍스트 생성(Chain-of-Thought) 에 의존하는 추론 방식의 한계를 극복하고자 합니다.#Review#Looped Language Models#Latent Reasoning#Parameter Efficiency#Adaptive Computation#Pre-training Scaling#Knowledge Manipulation#Early Exit Mechanisms#Transformer Architecture2025년 10월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Parallel Test-Time Scaling for Latent Reasoning Models본 논문은 latent reasoning models 가 연속적인 벡터 공간에서 추론을 수행함에도 불구하고, 기존 token-based models 처럼 parallel Test-Time Scaling (TTS) 의 이점을 활용하지 못하는 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Latent Reasoning#Test-Time Scaling#Parallel Inference#Stochastic Sampling#Monte Carlo Dropout#Additive Gaussian Noise#Latent Reward Model#Trajectory Aggregation2025년 10월 13일댓글 수 로딩 중