[논문리뷰] Frontier3DBench: Benchmarking Coding Agents for 3D Creation across Objects, Scenes, and Interactive Open Worlds이 논문은 coding agent의 3D creation 능력을 objects, scenes, interactive worlds 전반에서 하나의 기준으로 측정할 benchmark가 없다는 문제를 해결하려 합니다. 기존 benchmark는 평가가 분절되어 있습니다.#Review#Coding Agents#3D Creation#Benchmark#Blender#Unreal Engine#Interactive Open Worlds#Reference Reconstruction#Program Synthesis2026년 11월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SCOPE: Compiling Natural-Language Policies into Neurosymbolic Predicate Programs본 논문은 LLM 기반 정책 집행(Policy enforcement)에서 발생하는 정확도 저하, 추론 비용 문제, 그리고 예측 불안정성을 해결하는 것을 목표로 한다.#Review#Neurosymbolic#Policy Enforcement#Compiler#Adversarial Generation#LLM#Program Synthesis2026년 10월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Memento 3: Model-Based Recursive Self-Improvement through Reflective Rulebooks본 논문은 제한된 관측치만으로 복잡한 환경의 역학을 추론하고 일반화해야 하는 에이전트의 불확실성 문제를 해결하고자 합니다. 기존 연구들은 환경 역학을 학습할 때 관측된 데이터에는 부합하지만 미지의 상태에서는 서로 다른 예측을 내놓는 여러 World Model 후보가 발생할 수 있다는 한계가 있습니다 .#Review#Model-Based Reinforcement Learning#Recursive Self-Improvement#Large Language Models#Executable World Models#Reflective Memory#Symbolic Planning#Program Synthesis2026년 10월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] StepCAD: Mesh-to-CAD Code Generation via LLM Policy and Geometry-Guided Search본 연구는 3D mesh를 편집 가능한 매개변수형 CAD 프로그램으로 역설계(reverse engineering)하는 과정의 높은 복잡성과 구조적 의존성을 해결하고자 합니다.#Review#Mesh-to-CAD#LLM#Program Synthesis#Geometric Optimization#Beam Search#ARCADE-1.5M#CadQuery2026년 10월 7일댓글 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] Lossless Tensor Compression as Program Synthesis본 논문은 AI 모델 Checkpoint의 급격한 증가하는 규모와 개수로 인해 발생하는 아카이빙, 전송 및 배포 비용 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Lossless Compression#Tensor Compression#Program Synthesis#Domain-Specific Language (DSL)#Model Checkpoints#A* Search#Bit-Exact Reconstruction#Hugging Face2026년 8월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] VisualPatchWorld: Code World Models as Latent Structured Representations for Planning본 논문은 기존의 Neural world model이 갖는 불투명성과 Physics engine 기반 모델의 확장성 한계를 극복하기 위해 제안되었습니다 .#Review#World Models#Code Induction#Program Synthesis#Model-Predictive Control#Structured Representation#Visual Abstraction#Two-level Induction2026년 7월 28일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Beyond NL2Code: A Structured Survey of Multimodal Code Intelligence본 논문은 기존의 NL2Code 모델이 텍스트 중심의 명세에만 의존하여, 시각적 정보가 필수적인 실제 프로그래밍 작업의 복잡도를 완전히 해결하지 못한다는 점을 지적합니다.#Review#Multimodal Code Intelligence#Large Language Models#Visual-to-Code#Program Synthesis#Graphical User Interface#Code-Centric Reasoning2026년 6월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SceneCode: Executable World Programs for Editable Indoor Scenes with Articulated Objects본 연구는 기존의 정적인 3D 장면 표현 방식이 실내 공간의 동적 특성과 가동부를 효과적으로 편집하는 데 한계가 있다는 문제 의식에서 출발합니다.#Review#3D Scene Understanding#Executable World Programs#Articulated Objects#Scene Editing#Inverse Graphics#Program Synthesis2026년 5월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Retrieval is Cheap, Show Me the Code: Executable Multi-Hop Reasoning for Retrieval-Augmented Generation본 논문은 기존의 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 시스템이 다중 홉 질문 추론에서 보이는 근본적인 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Retrieval-Augmented Generation#Multi-Hop Reasoning#Program Synthesis#Executable Planning#Compiler-Grounded Self-Repair#Adaptive Retrieval2026년 5월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Code-Space Response Oracles: Generating Interpretable Multi-Agent Policies with Large Language Models기존 다중 에이전트 강화 학습(MARL), 특히 Policy-Space Response Oracles (PSRO) 에서 심층 강화 학습(DRL) 오라클 이 생성하는 '블랙박스' 신경망 정책의 불투명성 문제를 해결하고, 인간이 해석 가능한 정책 을 생성하는 새로운 프레임워크를 제시하는 것이 목표입니다.#Review#Multi-Agent Reinforcement Learning#Policy-Space Response Oracles#Large Language Models#Program Synthesis#Interpretable AI#Game Theory#Code Generation2026년 3월 11일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CUDA Agent: Large-Scale Agentic RL for High-Performance CUDA Kernel Generation본 논문은 GPU 커널 최적화의 고도로 전문화된 특성과 torch.compile 과 같은 기존 컴파일러 기반 시스템 대비 LLM의 경쟁력 부족 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#CUDA Kernel Generation#Agentic Reinforcement Learning#Large Language Models (LLMs)#GPU Optimization#Performance Tuning#Deep Learning Infrastructure#Program Synthesis2026년 3월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] K-Search: LLM Kernel Generation via Co-Evolving Intrinsic World ModelGPU 커널 최적화의 복잡성으로 인해 기존 LLM 기반의 진화론적 접근 방식이 다단계 구조 변환 및 일시적인 구현 결함에 취약하다는 문제를 해결하는 것이 목표입니다.#Review#LLM#GPU Kernel Optimization#Code Generation#World Model#Evolutionary Search#Program Synthesis#High-Performance Computing2026년 2월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] GigaEvo: An Open Source Optimization Framework Powered By LLMs And Evolution Algorithms이 논문은 LLM(대규모 언어 모델) 기반 진화 컴퓨테이션 을 위한 확장 가능한 오픈소스 프레임워크인 GigaEvo 를 소개하는 것을 목표로 합니다.#Review#LLM-driven Evolutionary Computation#Quality-Diversity#MAP-Elites#Program Synthesis#Open-source Framework#Algorithmic Discovery#Genetic Algorithms2025년 11월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ReCode: Unify Plan and Action for Universal Granularity Control현재 LLM 기반 에이전트의 주요 한계점인 고정된 결정 세분성(granularity) 문제를 해결하고, 인간처럼 유연하게 다양한 세분성 수준에서 의사결정을 내릴 수 있는 능력을 부여하는 것입니다.#Review#LLM Agents#Decision Granularity Control#Recursive Code Generation#Hierarchical Planning#Action Unification#Program Synthesis#Data Efficiency2025년 10월 28일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] One Life to Learn: Inferring Symbolic World Models for Stochastic Environments from Unguided Exploration본 논문은 복잡하고 확률적인 환경에서 제한된 상호작용 예산('one life')과 인간의 보상/목표와 같은 외부 안내 없이 기호적 월드 모델을 학습하는 어려운 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 이전 연구들이 주로 결정론적 환경, 풍부한 데이터, 인간의 지시에 의존했던 한계를 극복하고자 합니다.#Review#Symbolic World Models#Stochastic Environments#Unguided Exploration#Probabilistic Programming#Law Synthesis#Crafter-OO#Program Synthesis2025년 10월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Symbolic Graphics Programming with Large Language Models본 논문은 대규모 언어 모델(LLMs)이 자연어 설명으로부터 정확한 시각적 콘텐츠를 렌더링하는 심볼릭 그래픽 프로그램(SGPs) , 특히 Scalable Vector Graphics (SVGs) 를 생성하는 능력을 탐구합니다.#Review#Symbolic Graphics Programming#Large Language Models#Reinforcement Learning#SVG Generation#Text-to-Image Synthesis#Cross-Modal Alignment#Program Synthesis2025년 9월 8일댓글 수 로딩 중