[논문리뷰] ThinkV2V: Unleashing the Reasoning Capability of MLLMs for Instruction-Guided Video Editing본 논문은 기존의 instruction-guided video editing 방식이 MLLM을 단순한 semantic encoder로만 사용하여, 사용자의 암묵적 의도(implicit intent)나 인과적 추론(causal reasoning)이 필요한 복잡한 편집 요청을 수행하는 데 한계가 있다는 점을 지적한다.#Review#MLLMs#Reasoning-driven#Instruction-Guided Video Editing#Video Generation#Chain-of-Thought#DiT#Progressive Curriculum Training2026년 9월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] The Optimizer Is the Agent: Reasoning-Driven Search across Prompts, Programs, and ML Workflows기존의 프롬프트, 프로그램, ML 워크플로우 최적화 방식은 주로 진화 알고리즘(Evolutionary Search)이나 밴딧(Bandit)과 같은 외부의 명시적인 제어기(Outer-loop controller)에 의존하고 있습니다.#Review#Agentic Search#LLM Optimization#Prompt Engineering#Program Evolution#ML Workflow#Reasoning-driven2026년 8월 9일댓글 수 로딩 중