[논문리뷰] MASS: Motion-Aware Spatial-Temporal Grounding for Physics Reasoning and Comprehension in Vision-Language Models본 연구는 기존 Vision-Language Models (VLMs) 이 3D 공간 레이아웃, 움직임 패턴, 시간적 동역학을 포함하는 물리 기반 추론에서 한계를 보이는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Vision-Language Models#Physics Reasoning#Motion Tracking#Spatial-Temporal Grounding#Video QA#AIGC Analysis#Reinforcement Learning2025년 11월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] P1: Mastering Physics Olympiads with Reinforcement Learning본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)이 퍼즐 풀이를 넘어 과학 수준의 추론 능력을 갖추도록 발전시키고, 특히 복잡한 물리학 올림피아드 문제를 해결하는 능력을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 LLM이 물리적 현실과 자연 법칙의 엄격한 제약을 준수하는, 진정한 과학적 추론 능력을 입증하고자 합니다.#Review#Reinforcement Learning#Large Language Models#Physics Reasoning#Agentic AI#Olympiad Problems#Post-Training#Knowledge Transfer2025년 11월 17일댓글 수 로딩 중