[논문리뷰] Advancing Open-source World Models본 논문은 기존 비디오 생성 모델의 한계(데이터 희소성, 장기 일관성 부족, 실시간 상호작용의 어려움, 독점적 솔루션)를 극복하고, 가상 세계의 역학을 학습하며 실시간으로 렌더링할 수 있는 오픈 소스 세계 모델(world model) 인 LingBot-World를 개발하는 것을 목표로 합니다.#Review#World Models#Open-source AI#Video Generation#Real-time Simulation#Long-term Memory#Action-Conditioned Learning#Generative Models#Embodied AI2026년 1월 28일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DR Tulu: Reinforcement Learning with Evolving Rubrics for Deep Research이 논문의 핵심 목표는 기존 개방형 심층 연구 모델들이 짧은 형식의 질문 답변(QA)에 초점을 맞춰 실제 장문형 심층 연구 작업에 적용하기 어렵다는 한계를 극복하는 것입니다.#Review#Reinforcement Learning#Evolving Rubrics#Deep Research#LLM Agents#Tool Use#Long-form QA#Open-source AI#Dynamic Evaluation2025년 11월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Tongyi DeepResearch Technical Report본 논문은 장기적인 정보 탐색 및 심층 연구 태스크를 위해 설계된 에이전트형 대규모 언어 모델인 Tongyi DeepResearch 를 소개하고 오픈소스화하는 것을 목표로 합니다.#Review#Agentic LLM#Deep Research#Information Seeking#Reinforcement Learning#Synthetic Data#Context Management#Tool Use#Open-source AI2025년 10월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Bee: A High-Quality Corpus and Full-Stack Suite to Unlock Advanced Fully Open MLLMs본 논문은 데이터 품질 격차로 인해 독점 모델에 뒤처지는 Fully Open MLLM 의 한계를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multimodal Large Language Models#Data Curation#Supervised Fine-tuning#Chain-of-Thought#Open-source AI#Data Quality#MLLM Training2025년 10월 16일댓글 수 로딩 중