[논문리뷰] RecGPT Technical Report기존 추천 시스템의 로그 기반(log-fitting) 접근 방식 이 야기하는 과적합, 필터 버블, 롱테일 문제의 한계를 극복하고, 사용자 의도 를 중심으로 하는 차세대 추천 시스템 RecGPT 를 제안합니다.#Review#Recommender Systems#Large Language Models (LLMs)#User Intent Modeling#Multi-Stage Training#Human-in-the-Loop#E-commerce#Filter Bubble Mitigation#Matthew Effect2025년 8월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Counteracting Matthew Effect in Self-Improvement of LVLMs through Head-Tail Re-balancing본 연구는 대규모 시각-언어 모델(LVLM)의 자기 개선 과정에서 발생하는 '매튜 효과'를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#LVLMs#Self-Improvement#Matthew Effect#Data Bias Mitigation#Distribution Reshaping#Trajectory Resampling#Visual Reasoning2025년 10월 31일댓글 수 로딩 중