[논문리뷰] Training Object Permanence in World ModelsThe core problem video generation models face is their failure to accurately represent object permanence (OP) and object solidity (OS), which are fundamental cognitive priors in human physical intelligence.#Review#Object Permanence#Video Models#World Models#Core Knowledge#Physical Reasoning#Synthetic Data#Benchmarking2026년 9월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Coding Agents for Generalized Task and Motion Planning Problems본 논문은 최첨단 Coding Agents가 Task and Motion Planning (TAMP) 문제의 제약된 조작(constrained manipulation)을 해결할 수 있는 범위를 탐구한다.#Review#Coding Agents#Generalized Task and Motion Planning (TAMP)#Program Synthesis#Physical Reasoning#Large Language Models (LLMs)#Simulation-based Learning#Robotics2026년 9월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Principia: Relational Physics Tests for Video Models본 논문은 현대의 video generative models가 시각적으로 매우 사실적인 영상을 생성함에도 불구하고, 실제 물리 법칙을 준수하지 못한다는 점을 문제로 제기한다.#Review#Video Generation#Physical Reasoning#Relational Invariants#Newtonian Physics#Benchmarking#Vision-Language Models#Consistency Score2026년 9월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Code as Worlds: Agentic Discovery of Executable World Representations for Physical Reasoning본 논문은 현대의 Vision-Language Models(VLM)가 물리적 현상을 설명할 수는 있으나, 이를 유발하는 기저의 물리적 메커니즘을 명시적으로 이해하지 못한다는 문제를 해결하고자 합니다 .#Review#Executable World Representations#Physical Reasoning#Agentic Discovery#Vision-Language Models#Physical Intelligence#Sim-to-Real2026년 8월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Trimming the Long-Tail of Visual World Modeling Evaluation본 논문은 현대의 World Models가 물리적 원리를 진정으로 내재화했는지, 아니면 학습 데이터의 통계적 규칙성에 의존하는지에 대한 근본적인 의문을 제기합니다.#Review#Visual World Modeling#Long-Tail Scenarios#Physical Reasoning#Affordance Generalization#Multimodal Generative Models#Benchmark2026년 6월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Physics-IQ Verified본 논문은 기존 Physics-IQ benchmark가 물리적 이해도를 측정하는 데 있어 포함하고 있는 측정 오류(Measurement Error)와 평가 프로토콜의 한계를 해결하고자 한다.#Review#Video Generative Models#Physical Reasoning#Benchmark#Evaluation#Ground Truth#Artifacts#Physics-IQ2026년 6월 17일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] From Perception to Action: An Interactive Benchmark for Vision Reasoning기존 VLM 평가가 구조 불가지론적이고 단일 턴 질의응답(VQA)에 치중하여 동적 환경에서 기하학, 접촉, 지지 관계가 행동 가능성을 어떻게 제약하는지에 대한 에이전트의 추론 능력을 평가하지 못하는 문제를 해결하는 것이 목표입니다.#Review#Vision-Language Models#Physical Reasoning#Interactive AI#3D Benchmark#Mechanical Puzzles#Spatial Packing#Embodied AI2026년 2월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] QuantiPhy: A Quantitative Benchmark Evaluating Physical Reasoning Abilities of Vision-Language Models본 논문은 최신 Vision-Language Models (VLMs) 이 물리적 특성을 정량적으로 추론하는 능력에 대한 불확실성을 해결하고자 합니다.#Review#Vision-Language Models#Physical Reasoning#Quantitative Benchmark#Kinematics#Mean Relative Accuracy#Video-Text#Embodied AI2025년 12월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] EBT-Policy: Energy Unlocks Emergent Physical Reasoning Capabilities본 논문은 로봇 공학 분야에서 Diffusion Policy 와 같은 생성 모델이 겪는 높은 계산 비용, 노출 편향, 불안정한 추론 동역학 등의 문제를 해결하고, 로봇에게 물리적 추론 능력을 부여하는 것을 목표로 합니다.#Review#Energy-Based Models (EBMs)#Diffusion Policy#Robotics#Behavior Cloning#Physical Reasoning#Uncertainty Modeling#Emergent Behavior#Robot Manipulation2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] WoW: Towards a World omniscient World model Through Embodied Interaction본 논문은 수동적 관찰에 의존하는 기존 비디오 생성 모델의 한계(물리적 인과관계 이해 부족)를 극복하고, 대규모의 인과관계가 풍부한 실제 상호작용 데이터 를 통해 로봇이 물리적 직관을 습득할 수 있는 세계 모델(World Model) 을 개발하는 것을 목표로 합니다.#Review#World Model#Embodied AI#Robotics#Diffusion Models#Physical Reasoning#Vision Language Models#Interaction Data#Self-Optimization2025년 9월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DeepPHY: Benchmarking Agentic VLMs on Physical Reasoning본 논문은 Vision Language Models(VLMs)이 복잡하고 동적인 물리 환경에서 정확한 행동 계획 및 공간/시간 추론 능력 에 한계를 보이는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Vision Language Models (VLMs)#Agentic AI#Physical Reasoning#Benchmark#Simulation Environments#Action Planning#Interactive AI2025년 8월 8일댓글 수 로딩 중