[논문리뷰] MULTI3IR: A Benchmark for Multi-perspective Multi-domain Multi-modal Information Retrieval본 논문은 현대의 Open-ended Query 검색이 특정 단일 관점에 치우쳐(Single-perspective bias) 다양한 측면의 정보를 제공하지 못하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Information Retrieval#Multi-modal#Benchmark#Perspective-guided Learning#Retrieval Diversification#Multi-vector Retrieval2026년 9월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] OmniAssistBench: Assistant-style Interaction Benchmark for Omni-LLMs본 논문은 기존의 수동적인 비디오 이해 평가 방식이 실시간 상호작용 환경에서의 Omni-LLMs 성능을 측정하는 데 한계가 있음을 지적합니다. 기존 벤치마크는 정적 데이터를 활용하지만, 실제 인터랙티브 어시스턴트는 모델의 응답이 사용자의 후속 행동을 변화시키는 동적 상호작용을 수행해야 합니다 .#Review#Omni-LLMs#Video Assistant#Benchmark#Interaction Path#Multi-modal#Action Recognition#Long-term Memory2026년 8월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Query as Anchor: Scenario-Adaptive User Representation via Large Language Model본 논문은 정적이고 태스크에 독립적인 사용자 임베딩의 한계를 극복하고, 다양한 하위 시나리오의 요구사항을 통합된 벡터 공간 내에서 충족하는 적응형 사용자 표현 학습 프레임워크를 제안합니다. 특히, 이질적인 멀티모달 데이터를 통합하고 산업 규모에서 시나리오에 특화된 사용자 이해를 가능하게 하는 것을 목표로 합니다.#Review#User Representation Learning#Large Language Models#Scenario-Adaptive#Query-Conditioned#Multi-modal#Prompt Tuning#KV-Cache#Industrial AI2026년 2월 16일댓글 수 로딩 중