[논문리뷰] Open-HumanScale: An Open Recipe for Scaling Human and Robot Experience for Embodied Foundation Models이 논문이 다루는 핵심 문제는 egocentric human video의 데이터 규모를 robot policy의 generalization 향상으로 꾸준히 이어 줄 수 있는 pretraining recipe가 무엇인지입니다. 저자들은 이를 공개적이고 재현 가능한 형태로 규명하고자 합니다.#Review#Egocentric Pretraining#World–Action Model#Scaling Law#Human–Robot Co-training#Visual-Goal Conditioning#Embodied In-Context Learning#Zero-Shot Generalization2026년 11월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Proving and Improving the Platonic Representation Hypothesis with JEPAs본 논문은 AI 모델이 다양한 모달리티를 통해 동일한 세계 표현으로 수렴한다는 PRH를 단순한 가설을 넘어 이론적 정리(theorem)로 증명하고자 합니다 . 기존 연구들은 모델 규모 확대(scale)가 정렬을 향상시킨다는 점을 관찰했으나, 그 이론적 근거나 최적의 학습 방법(recipe)이 부재했습니다.#Review#Platonic Representation Hypothesis#JEPA#Good View#Bad View#Alignment#Next-token Prediction#Scaling Law2026년 10월 29일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Where is Physical RSI capability from? An Observational Scaling Law of LLM-as-policy본 논문은 frontier LLM 에이전트가 로봇 조작 작업에서 어떻게 물리적 피드백을 통해 정책을 개선하는지, 그 근본적인 메커니즘과 일반화 가능성을 탐구합니다.#Review#Physical RSI#LLM-as-policy#Scaling Law#Embodied AI#Robotic Manipulation#PhysRSI-eval2026년 10월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Towards a Densing Law for User Representation Learning at Billion-Scale Capacity본 논문은 실산업 환경의 Billion-scale 사용자 표현 학습에서 발생하는 Raw behavioral scaling wall 문제를 해결하고자 합니다 .#Review#User Representation Learning#Scaling Law#Behavioral Densing#RQ-VAE#Information Density#Industrial Recommendation#Billion-Scale Capacity2026년 8월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SANA-Video 2.0: Hybrid Linear Attention with Attention Residuals for Efficient Video Generation본 논문은 기존의 고해상도 Video DiT 모델들이 사용하는 Full-Softmax Attention의 O(N²) 계산 복잡도로 인해 발생하는 심각한 Latency 및 연산 비용 문제를 해결하고자 한다.#Review#Video Generation#Diffusion Transformer#Hybrid Linear Attention#Attention Residuals#Flow Matching#Efficient Inference#Scaling Law2026년 7월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Understanding Reasoning from Pretraining to Post-Training본 논문은 LLM 훈련 과정에서 Pretraining 단계의 선택(모델 크기, 데이터 등)이 이후 RL 효율성에 미치는 정량적 관계를 규명하고자 한다.#Review#Reinforcement Learning#Pretraining#Scaling Law#LLM#Reasoning#Compute Allocation#Policy Evolution2026년 7월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Rethinking the Role of Efficient Attention in Hybrid Architectures본 논문은 하이브리드 아키텍처에서 Efficient Attention이 모델의 장거리 문맥 학습 능력에 미치는 영향을 체계적으로 규명하는 것을 목표로 합니다.#Review#Hybrid Architecture#Efficient Attention#Full Attention#Scaling Law#Long-Context Capability#Optimization Prior#Large-Window Laziness2026년 6월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Avatar V: Scaling Video-Reference Avatar Video Generation본 연구는 기존의 아바타 생성 방식이 가진 Generalization 부족과 Efficiency 문제를 해결하기 위해 대규모 데이터 기반의 Scaling 접근 방식을 제안합니다. 기존의 개별 모델 학습 방식은 특정 피사체에 종속되어 있어 다양한 인물과 동작을 일반화하는 데 한계가 있었습니다.#Review#Avatar Generation#Video-Reference#Scaling Law#Diffusion Models#Neural Rendering#Computer Vision2026년 6월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MM-CRITIC: A Holistic Evaluation of Large Multimodal Models as Multimodal Critique본 논문은 대규모 멀티모달 모델(LMMs) 의 멀티모달 비판 능력에 대한 포괄적이고 신뢰성 있는 평가의 필요성을 제기하며, LMMs의 자가 개선 및 신뢰성 향상을 목표로 합니다. 기존 벤치마크의 이진 선호도 예측 한계를 넘어, 기본, 교정, 비교의 세 가지 비판 차원에서 MM-CRITIC 벤치마크를 제안합니다.#Review#LMMs#Multimodal Critique#Benchmark#Evaluation#Reward Model#GPT-4o#Scaling Law2025년 11월 13일댓글 수 로딩 중