[논문리뷰] IDEAgent: Agentic Quality-Diversity Search for Research Idea Generation본 논문은 기존 AI 기반 연구 아이디어 생성 시스템들이 품질(Quality)과 다양성(Diversity)을 독립적인 최적화 문제로 다루어 발생하는 Conceptual Collapse 문제를 해결하고자 합니다.#Review#LLM#Scientific Discovery#Quality-Diversity Search#Multi-agent Framework#Idea Ideation#Research Lineage2026년 7월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Personalization as Inverse Planning: Learning Latent Design Intents for Agentic Slide Generation via Structural Denoising본 논문은 기존의 AI 에이전트 기반 슬라이드 생성 시스템이 가진 Page-level 디자인의 한계를 해결하고자 합니다. 기존 방식들은 사전에 정의된 템플릿에 의존하거나, 사용자의 장황한 직접 지시(verbose instructions)에만 의존하여 개인화된 디자인 의도를 파악하는 데 실패합니다.#Review#Page-level Slide Personalization#Inverse Planning#Structural Denoising#Reinforcement Learning#Latent Design Intent#Multi-agent Framework#Agentic Workflow2026년 7월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AUDITFLOW: Executable Symbolic Environments for Structured Financial Reporting Verification본 논문은 LLM 기반의 금융 감사 모델이 구조화된 XBRL 데이터 내의 수치적 일관성을 검증하는 데 겪는 신뢰성 문제를 해결하고자 합니다. 기존 LLM 에이전트들은 검색이나 도구 활용 능력이 뛰어나지만, 정작 중요한 수치 계산 및 규칙 적용을 모델의 추론 능력에 의존함으로써 높은 오류율을 보입니다 .#Review#XBRL#Financial Auditing#Multi-agent Framework#Symbolic Environment#Graph-grounded#Numerical Consistency2026년 6월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Code2Video: A Code-centric Paradigm for Educational Video Generation최근 픽셀 기반 생성 모델들은 전문적인 교육용 비디오 제작에 어려움을 겪습니다. 특히 학문적 지식, 정밀한 시각 구조, 일관된 전환이 필요한데, Code2Video는 이러한 한계를 극복하기 위해 실행 가능한 Python 코드 를 활용한 코드 중심의 에이전트 프레임워크를 제안합니다.#Review#Educational Video Generation#Code-centric AI#Multi-agent Framework#Manim#Vision-Language Models#Knowledge Transfer#Code Generation#MMMC Benchmark2025년 10월 2일댓글 수 로딩 중