[논문리뷰] Training Specialist Models without Reasoning Trajectories for Domain Expert DistillationLarge Language Models (LLMs)에서 Specialist Distillation은 teacher-generated reasoning trajectories를 통해 domain expertise를 student model로 효과적으로 transfer하는 중요한 방법론으로 인식되고 있습니다.#Review#Specialist Distillation#Reasoning Trajectories#QA-only Supervision#Latent Trajectory Distribution#Specialization-Generalization Trade-off#KL Divergence#Anchored Supervised Fine-Tuning#Layer-Selective Tuning2026년 9월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Revisiting Complete Reasoning Traces for Post-Training본 연구는 LLM의 post-training 과정에서 필수적인 것으로 간주되던 긴 reasoning trajectory가 실제로는 많은 중복 정보를 포함하고 있어 효율성이 떨어진다는 문제점을 해결하고자 합니다.#Review#Reasoning Trajectories#Post-Training#Supervised Fine-Tuning (SFT)#Reasoning Redundancy#Endpoint-based SFT (E-SFT)#Chain-of-Thought (CoT)2026년 9월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] OneEmo: A Unified Multimodal Reasoning Model for Emotion Perception, Understanding, and Interaction본 논문은 기존 감정 지능 연구가 특정 태스크에만 치중된 Specialist 모델 위주로 구성되어 있어, 감정의 다면적 속성을 포괄하지 못하고 태스크 간 시너지(Synergy)를 활용하지 못하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Multimodal Large Language Models#Affective Computing#Reinforcement Learning#Reasoning Trajectories#Emotion Perception#Multi-task Learning2026년 8월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ResearchMath-14K: Scaling Research-Level Mathematics via Agents본 논문은 최신 LLM이 기초적인 수학 경시 수준을 넘어 연구 수준(research-level)의 수학 문제를 해결하도록 유도하는 데 필요한 대규모 학습 데이터가 부족하다는 점을 해결하고자 한다.#Review#Research-level Mathematics#Dataset Construction#Agentic Pipeline#Factuality#Reasoning Trajectories#Fine-tuning#Language Models2026년 5월 27일댓글 수 로딩 중