[논문리뷰] Discovery Foundation Models: Toward Open-Ended Discovery Intelligence본 논문은 Foundation Model이 기존 지식에 대한 학습과 추론을 넘어, action과 tool use, outcome feedback을 통한 학습에서 open-ended discovery를 위한 다음 frontier로의 전환, 즉 새로운 문제, 표현, 설명 및 지식 생성 과정에 참여하는 능력인 Discovery Intelligence를 제안합니다.#Review#Discovery Foundation Models#Discovery Intelligence#Open-Ended Discovery#Research State#Discovery Skill#Dry-Lab/Wet-Lab#Scientific AI#Capability Formation2026년 9월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Accurate, Interdisciplinary and Transparent Structure-property Understanding with Deep Native Structural Reasoning본 연구는 단백질, 화학 물질, 무기 결정 등 과학적 구조(Structure)와 물성(Property) 간의 복잡한 관계를 해석하는 과정에서 기존 AI 시스템이 겪는 표현력과 추론의 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Foundation Model#Structure-property Relationship#Multimodal Reasoning#Scientific AI#Chain-of-thought#Native Structural Reasoning2026년 7월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Innovator-VL: A Multimodal Large Language Model for Scientific Discovery본 논문은 다양한 과학 도메인에 걸쳐 멀티모달 이해 및 추론 을 발전시키고, 동시에 일반 비전 태스크에서 우수한 성능을 유지하는 과학 멀티모달 대규모 언어 모델(MLLM) 인 Innovator-VL을 제시합니다.#Review#Multimodal LLM#Scientific AI#Data Efficiency#Reinforcement Learning#Vision-Language Model#Scientific Reasoning#Reproducible AI2026년 1월 28일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Intern-S1: A Scientific Multimodal Foundation Model본 논문은 과학 분야에서 오픈 소스 파운데이션 모델과 클로즈드 소스 모델 간의 성능 격차를 줄이고자 합니다.#Review#Multimodal Foundation Model#Scientific AI#Reinforcement Learning#Mixture-of-Experts (MoE)#Dynamic Tokenizer#Data Curation#Low-Resource Learning2025년 8월 22일댓글 수 로딩 중