[논문리뷰] WavAlign: Enhancing Intelligence and Expressiveness in Spoken Dialogue Models via Adaptive Hybrid Post-Training본 논문은 통합적인 End-to-End Spoken Dialogue Model의 의미론적 지능(Intelligence, IQ)과 음성 표현력(Expressiveness, EQ)을 동시에 향상시키는 문제를 해결하고자 한다.#Review#Spoken Dialogue Models#Post-Training#Reinforcement Learning#Preference Optimization#Modality Alignment#End-to-End#Acoustic Expressiveness2026년 4월 22일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] C3: A Bilingual Benchmark for Spoken Dialogue Models Exploring Challenges in Complex Conversations본 연구는 현존하는 음성 대화 모델(SDM)들이 인간의 복잡한 대화, 특히 음운론적/의미론적 모호성 과 맥락 의존성 (생략, 공참조, 다중 턴 상호작용)을 얼마나 효과적으로 이해하고 모방하는지에 대한 종합적인 벤치마킹의 부족을 해결하고자 합니다.#Review#Spoken Dialogue Models#Bilingual Benchmark#Complex Conversations#Ambiguity Resolution#Context Understanding#LLM Evaluation#Human-Computer Interaction2025년 8월 2일댓글 수 로딩 중