[논문리뷰] VideoMemBench: How Well Do MLLMs Remember in Video Conversations?본 논문은 기존 video QA benchmark가 In-Context Video Memory를 구조적으로 측정할 수 없다는 문제를 해결하기 위해 VideoMemBench를 제안합니다.#Review#Multimodal Large Language Models#In-Context Video Memory#Multi-Turn Dialogue#Video Question Answering#Cross-Turn Dependency#Benchmark#Long Video Understanding2026년 11월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] OnGoal: Tracking and Visualizing Conversational Goals in Multi-Turn Dialogue with Large Language Models다중 턴 대화에서 대규모 언어 모델(LLM) 과의 상호작용이 길고 복잡해짐에 따라, 사용자가 대화 목표 진행 상황 을 효과적으로 평가하고 검토하는 데 겪는 어려움을 해결하는 것이 핵심 연구 목표입니다.#Review#Large Language Models (LLMs)#Human-Computer Interaction (HCI)#Conversational AI#Goal Tracking#Visualization#Multi-Turn Dialogue#User Interface Design#Sensemaking2025년 8월 29일댓글 수 로딩 중