[논문리뷰] LATO.2: Factorized 3D Mesh Generation with Vertex and Topology Flow기존의 3D 메시 생성 모델들은 정점의 공간적 위치와 위상적 연결성을 하나의 공유된 latent space에서 동시에 학습하려는 경향이 있어, 통계적으로 이질적인 두 신호를 효율적으로 처리하는 데 한계가 있다.#Review#3D Mesh Generation#Flow Matching#Factorized Representation#Vertex Flow#Topology Flow#Latent Representation2026년 7월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MIMFlow: Integrating Masked Image Modeling with Normalizing Flows for End-to-End Image Generation본 논문은 Normalizing Flows (NFs)의 엄격한 가역성이 저수준 픽셀 디테일에 모델 용량을 과도하게 소모하게 하여, 고수준 시맨틱 구조를 포착하는 데 한계가 있다는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Normalizing Flows#Masked Image Modeling#End-to-End Generation#Variational Inference#Latent Representation#Token Bottleneck2026년 6월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] The Latent Space: Foundation, Evolution, Mechanism, Ability, and Outlook본 논문은 현대의 언어 기반 모델들이 여전히 토큰 단위의 명시적인 생성 방식에 의존하고 있어, 이로 인한 구조적 한계에 직면해 있다는 점을 지적한다.#Review#Latent Space#Language-based Models#Implicit Reasoning#Multimodal Computation#Embodied AI#Latent Representation#Machine-native2026년 4월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Planning in 8 Tokens: A Compact Discrete Tokenizer for Latent World Model본 논문은 기존 월드 모델의 수백 개의 잠재 토큰 이 실시간 계획 수립에 필요한 계산 비용을 과도하게 증가시키는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#World Model#Discrete Tokenizer#Latent Representation#Action Planning#Model Predictive Control#Real-time AI#Compression#Vision Foundation Model2026년 3월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Next Embedding Prediction Makes World Models Stronger부분적으로 관측 가능하고 고차원적인 환경에서 모델 기반 강화 학습(MBRL) 에이전트의 장기적인 시간 종속성 포착 능력 을 개선하는 것이 목표입니다.#Review#Model-Based Reinforcement Learning#World Models#Decoder-Free#Temporal Transformer#Next-Embedding Prediction#Latent Representation#Partial Observability#Barlow Twins2026년 3월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LatentMem: Customizing Latent Memory for Multi-Agent Systems본 논문은 LLM 기반 멀티 에이전트 시스템(MAS)의 메모리 설계가 겪는 두 가지 근본적인 문제, 즉 (i) 역할 인지적 맞춤화 부재로 인한 메모리 동질화 와 (ii) 과도하게 세분화된 메모리 항목으로 인한 정보 과부하 를 해결하고자 합니다.#Review#Multi-Agent Systems#LLM Memory#Latent Representation#Role-Aware#Token Efficiency#Policy Optimization#Continual Adaptation2026년 2월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LATTICE: Democratize High-Fidelity 3D Generation at Scale본 논문은 고품질 3D 에셋 생성에 있어 3D 및 2D 생성 모델 간의 품질과 확장성 격차를 해소하는 것을 목표로 합니다. 특히, 3D 생성 과정의 높은 계산 복잡성과 효율적인 에셋 인코딩 방식 부재로 인해 발생하는 한계를 극복하고, 모델 확장성 및 성능 향상을 위한 효과적인 3D 표현을 정의하고자 합니다.#Review#3D Generation#High-Fidelity#Latent Representation#Voxel Grid#Diffusion Models#Transformer#Scalable AI#Asset Creation2025년 12월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Local Scale Equivariance with Latent Deep Equilibrium Canonicalizer본 논문은 컴퓨터 비전에서 발생하는 객체의 지역적 스케일 변화 문제를 해결하고, 모델의 지역적 스케일 일관성(local scale consistency) 을 향상시키는 것을 목표로 합니다.#Review#Scale Equivariance#Deep Equilibrium Models#Canonicalization#Computer Vision#Image Classification#Semantic Segmentation#Latent Representation#Monotone Scaling2025년 8월 21일댓글 수 로딩 중