[논문리뷰] Progress Reward Modeling for Robotic Learning: A Comprehensive Survey본 논문은 Robotic Learning에서 기존의 Terminal Success Signal이 가진 정보 부족 문제를 해결하기 위해 Progress Reward Modeling의 통합된 프레임워크를 제시합니다.#Review#Robotic Learning#Progress Reward Modeling#Foundation Models#Task Execution#Reinforcement Learning#Instruction Tuning2026년 7월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Deflanderization for Game Dialogue: Balancing Character Authenticity with Task Execution in LLM-based NPCsLLM 기반 비플레이어 캐릭터(NPC)가 게임 내에서 기능적 작업 실행과 페르소나 일관성 있는 대화 생성을 동시에 수행할 때 발생하는 'Flanderization' (과도한 역할극) 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 캐릭터의 진정성 과 작업 실행의 정확성 사이의 균형을 효과적으로 맞추는 방안을 모색합니다.#Review#LLM#NPC#Game Dialogue#Persona-Grounded Dialogue#Task Execution#Prompt Engineering#Fine-tuning#Deflanderization2025년 10월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Recon-Act: A Self-Evolving Multi-Agent Browser-Use System via Web Reconnaissance, Tool Generation, and Task Execution본 논문은 실세계 웹 페이지에서 멀티턴, 장기적 궤적(long-horizon trajectories) 을 따르는 작업 수행 시 기존 브라우저 에이전트의 행동 시퀀싱 혼란 과 과도한 시행착오 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multi-Agent System#Browser Automation#Web Reconnaissance#Tool Generation#Task Execution#Self-Evolving AI#LLM/VLM#VisualWebArena2025년 9월 26일댓글 수 로딩 중