[논문리뷰] CARDEA: Auditable Reasoning Grounded in Spatial Evidence for End-to-End Coronary Angiography Interpretation본 논문은 기존 AI 기반 CAG 시스템이 진단 과정의 투명성이 부족하여 임상적 신뢰를 얻기 어렵다는 문제를 해결하고자 한다.#Review#Coronary Angiography#End-to-End Pipeline#Large Vision-Language Models#Reinforcement Learning with Verifiable Rewards#Auditable Reasoning#Visual Grounding2026년 9월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] RISE: Recursive Improvement via Self-Extrapolating Policy Distillation본 논문은 기존의 RLVR 및 OPD 방식이 겪는 근본적인 한계를 해결하고자 합니다. RLVR은 outcome reward만을 제공하여 token-level의 정교한 학습 신호가 부족하며, OPD는 적절한 teacher 모델의 부재로 인해 distribution mismatch 문제를 겪습니다 .#Review#On-policy Distillation#Policy Gradient#Recursive Improvement#Task Arithmetic#Reinforcement Learning with Verifiable Rewards2026년 9월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] HopChain: Multi-Hop Data Synthesis for Generalizable Vision-Language ReasoningVision-language Models (VLMs)는 fine-grained하고 multi-step의 복잡한 시각-언어 추론 Task에서 여전히 어려움을 겪고 있다.#Review#Vision-Language Models#Multi-Hop Reasoning#Data Synthesis#Reinforcement Learning with Verifiable Rewards#Chain-of-Thought#Generalizable Reasoning#Perception-level Hops#Instance-chain Hops2026년 3월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Reasoning Core: A Scalable Procedural Data Generation Suite for Symbolic Pre-training and Post-Training이 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 능력 확장을 위해 기존 생성 방식의 분포적 다양성 부족 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Procedural Data Generation#Symbolic Reasoning#Language Model Pre-training#Reinforcement Learning with Verifiable Rewards#Formal Logic#PDDL Planning#Context-Free Grammars2026년 3월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Length-Unbiased Sequence Policy Optimization: Revealing and Controlling Response Length Variation in RLVR본 논문은 Reinforcement Learning with Verifiable Rewards (RLVR) 훈련 과정에서 GRPO 및 GSPO 와 같은 주류 알고리즘이 겪는 응답 길이 편향(length bias) 문제를 분석하고 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Reinforcement Learning with Verifiable Rewards#LLMs#Policy Optimization#Response Length Bias#Sequence-level Clipping#Length-Unbiased Optimization#Multimodal Reasoning2026년 2월 5일댓글 수 로딩 중