[논문리뷰] Learning POMDP World Models from Observations with Language-Model Priors본 연구는 잠재 상태에 대한 정보(Ground-truth state)가 주어지지 않는 완전한 부분 관측 환경(Strict POMDP setting)에서 에이전트가 어떻게 효과적으로 세계 모델(World Model)을 학습할 수 있는지 탐구합니다.#Review#POMDP#World Model#Large Language Models#Program Induction#Sample Efficiency#Partial Observability#Belief-based Filtering2026년 5월 17일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Learn2Fold: Structured Origami Generation with World Model PlanningOrigami는 평면 시트를 복잡한 3D 구조로 변환하는 물리적 지능의 고난도 테스트베드입니다. 이는 단순한 시각적 플라시보가 아니라 기하학적 공리와 엄격한 Kinematic 제약 조건을 준수해야 하며, 작은 오류가 전체 구조의 붕괴를 초래하는 장기적인 추론 작업입니다.#Review#Origami Generation#Neuro-symbolic Framework#World Model#Constraint-Aware Planning#Program Induction#Spatial Intelligence2026년 3월 31일댓글 수 로딩 중