[논문리뷰] Omni-IO Skills: Harnessing Your Agent Omni-Native일반적인 목적의 에이전트(General-purpose agents)는 장기적인 계획(long-horizon planning), 추론(reasoning), 그리고 행동(acting) 능력을 가지고 있지만, 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오, 문서, 3D 자산, 코드 등 다양한 모달리티(modality)에 걸쳐 생산 능력(production capabilities)이 단편적이라는 한계가 있다.#Review#Agent Harness#Omni-modal#Hierarchical Skills#Multimodal Orchestration#Asset Registry#Declare Execution Graph#Cross-modal Tasks2026년 9월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] TLive-Omni: An Omni-Modal Understanding Model for E-Commerce Live Streaming본 논문은 e-commerce 라이브 스트리밍 환경에서의 복잡한 멀티모달 정보 이해 문제를 해결하기 위해 TLive-Omni를 제안합니다.#Review#Omni-modal#E-commerce#Live Streaming#Faithful-RFT#Per-vGrid#GRPO#Multimodal Alignment2026년 8월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Parallelized Autoregressive Decoding for Omni-Modal Dense Video Captioning본 논문은 기존 Autoregressive Video-LLM 기반의 Dense Video Captioning 모델들이 겪는 높은 추론 지연(Latency)과 확장성 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Dense video captioning#Parallel decoding#Latent planning#Omni-modal#Video-LLM#Dependency restructuring2026년 7월 7일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] TOBench: A Task-Oriented Omni-Modal Benchmark for Real-World Tool-Using Agents본 논문은 실세계의 복잡한 전문 워크플로우를 수행하는 Agent의 능력과 이를 평가하는 기존 벤치마크 사이의 격차를 해소하고자 합니다.#Review#Agentic AI#Omni-modal#Tool-using Agents#Model Context Protocol#Closed-loop Verification#Benchmark2026년 5월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Lumina-DiMOO: An Omni Diffusion Large Language Model for Multi-Modal Generation and Understanding본 논문은 다양한 양상의 데이터(텍스트, 이미지)를 처리할 수 있는 옴니(Omni) 형태의 멀티모달 생성 및 이해 모델 인 Lumina-DiMOO를 제안합니다.#Review#Multi-modal LLM#Discrete Diffusion#Image Generation#Image Understanding#Omni-modal#Interactive Retouching#Generative AI#Reinforcement Learning2025년 10월 9일댓글 수 로딩 중