[논문리뷰] Douyin Multimodal Embedding Model Technical Report본 논문은 대규모 산업용 다중 모달 플랫폼에서 효율적인 검색과 세밀한 의미론적 식별이라는 두 가지 상충하는 요구사항을 동시에 만족시키기 위해 DME를 제안합니다.#Review#Multimodal Embedding#Retrieval#Semantic Sufficiency#Latent Reasoning#Cross-Conditional Reconstruction#Bi-Encoder#Representation Learning2026년 8월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MVEB: Massive Video Embedding Benchmark기존 비디오 벤치마크는 단일 Task에 초점을 맞추어 모델의 일반 목적 비디오 표현 품질을 평가하기 어렵게 만들며, 이는 fragmented landscape를 초래합니다.#Review#Video Embeddings#Benchmark#Multimodal Learning#Zero-Shot Classification#Retrieval#MTEB#Audio-Visual2026년 6월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MISA: Mixture of Indexer Sparse Attention for Long-Context LLM Inference본 논문은 Long-context LLM Inference에서 indexer 연산이 전체 비용의 지배적인 비중을 차지하는 문제를 해결하기 위해 MISA를 제안한다.#Review#Large Language Models#Long-Context#Sparse Attention#Mixture of Experts#Indexer#Inference Efficiency#Retrieval2026년 5월 10일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] BrowseComp-Plus: A More Fair and Transparent Evaluation Benchmark of Deep-Research Agent현재 Deep-Research 에이전트 평가 벤치마크(예: BrowseComp)는 라이브 웹 검색 API 에 의존하여 공정성, 재현성 및 투명성 측면에서 중대한 한계를 가집니다.#Review#Benchmarking#Deep-Research Agents#LLMs#Retrieval#Curated Corpus#Evaluation#Fairness#Transparency#Reproducibility2025년 8월 12일댓글 수 로딩 중