[논문리뷰] SIMIT: Self-Improving Vision-Language Models via Imagination at Test-Time본 논문은 Vision-Language Model(VLM)이 배포 후 직면하는 미지의 태스크나 도메인에 대응하기 위해, 외부 자원 없이 자체적으로 학습 데이터를 생성하여 개선하는 Test-Time Self-Improvement 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Vision-Language Models#Test-Time Adaptation#Self-Supervision#Synthetic Data#Imagination#Multimodal Generation2026년 11월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Principia: Test-Time Hypotheses to Principle Construction for Scientific Discovery본 논문은 과학적 발견의 핵심인 '관측을 원리로 변환하는 과정'이 가지는 높은 진입 장벽과 비효율성을 해결하고자 합니다. 기존의 연구들은 단편적인 관측이나 제한된 외부 지식에 의존하여 과학적 원리를 도출하는 데 한계가 있었습니다 .#Review#Scientific Discovery#LLM#Test-Time Adaptation#Causal Hypothesis#Principle Construction#Scientific Optimization2026년 10월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Learning Meta-Skills for Agent Harness Design in Test-Time AI4AI본 논문은 에이전트의 수행 능력이 모델의 추론 능력뿐만 아니라 그가 활동하는 환경(harness)에 의해 결정된다는 점에 주목하여, 모델 가중치 고정 상태에서 Builder가 더 나은 실행 환경을 구축하도록 학습하는 문제를 정의한다.#Review#AI4AI#Test-Time Adaptation#Meta-Skills#Agentic Systems#Harness Construction#Self-Improvement2026년 9월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Adapting Without Gradients: Affine Statistics Transport and What Its Certificate Can Tell You본 연구는 기존의 TTA 방법론들이 Backpropagation과 모델 파라미터의 변경을 전제로 한다는 점이 실제 배포 환경에서 가지는 제약 사항을 해결하고자 합니다.#Review#Test-Time Adaptation#Frozen-model Deployment#Affine Statistics Transport#Transportability Certificate#Gradient-free#Domain Adaptation2026년 9월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Prototype-Rectified Iterative Self-supervised Manifold Denoising under Severe Acoustic Shift본 논문은 오디오-텍스트 파운데이션 모델(ATM)이 심각한 음향 노이즈 환경에서 겪는 성능 급감 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Audio-Text Foundation Models#Zero-Shot#Test-Time Adaptation#Acoustic Noise Robustness#Manifold Denoising#Affine Noise Hypothesis2026년 8월 17일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Self-Geometry: GT-Free and Plug-and-Play Test-Time Adaptation for Geometrically Consistent 3D Vision Foundation Models본 논문은 사전 학습된 VFMs가 훈련 과정에서 명시적인 다중 뷰 기하학적 일관성(multi-view geometric consistency)을 보장받지 못해 발생하는 불일치 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Test-Time Adaptation#3D Vision Foundation Models#Geometric Consistency#Multi-View Reconstruction#LoRA#Epipolar Geometry2026년 8월 12일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] WildRelight: A Real-World Benchmark and Physics-Guided Adaptation for Single-Image Relighting본 논문은 최신 생성형 모델 기반의 싱글 이미지 리라이팅 기법들이 합성 데이터셋에서는 우수한 성능을 보이지만, 실제 환경(in-the-wild)에서의 성능은 크게 검증되지 않았다는 문제 의식에서 출발한다.#Review#Single-Image Relighting#Dataset#Inverse Rendering#Diffusion Posterior Sampling#Test-Time Adaptation#Sim-to-Real2026년 5월 12일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Test-Time Adaptation for EEG Foundation Models: A Systematic Study under Real-World Distribution Shifts본 논문은 EEG foundation models가 실제 임상 환경에서 직면하는 심각한 Distribution Shift 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Test-Time Adaptation#EEG Foundation Models#Distribution Shift#Benchmark#NeuroAdapt-Bench#T3A2026년 4월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Free Geometry: Refining 3D Reconstruction from Longer Versions of Itself본 논문은 사전 학습된 피드포워드 3D 재구성 모델이 테스트 시점에 특정 장면의 기하학적 오류를 스스로 보정하지 못하는 경직된 문제를 해결합니다.#Review#Test-Time Adaptation#Multi-View 3D Reconstruction#Self-Supervision#LoRA#Feature Consistency#Feed-Forward Models2026년 4월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Learning from Trials and Errors: Reflective Test-Time Planning for Embodied LLMs본 논문은 기존 Embodied LLM이 고정된 오라클로서 실패로부터 학습하거나 경험을 축적하지 못하여 반복적인 실수를 초래하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Embodied LLMs#Test-Time Adaptation#Reflection-in-Action#Reflection-on-Action#Robotics#Long-Horizon Planning#Policy Gradient#Self-Supervised Learning2026년 2월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Collaborative Multi-Agent Test-Time Reinforcement Learning for Reasoning본 논문은 멀티 에이전트 강화 학습(MARL)의 자원 집약적 이고 불안정한 훈련 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multi-Agent Systems#Reinforcement Learning#Test-Time Adaptation#Large Language Models#Collaborative Reasoning#Credit Assignment#Textual Experience#Distribution Shift Robustness2026년 1월 15일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Test-Time Spectrum-Aware Latent Steering for Zero-Shot Generalization in Vision-Language ModelsVision-Language Models(VLM)이 테스트 시점의 도메인 변화(OOD)에 취약하여 성능이 저하되는 문제를 해결하고, 기존 Test-Time Adaptation(TTA) 방법론의 높은 계산 비용과 메모리 사용량, 그리고 frozen encoder 수정의 필요성 같은 제약을 극복하는 효율적이고 비침습적인 프레임워크를 개발하는 것이 목표입니다.#Review#Vision-Language Models#Test-Time Adaptation#Zero-Shot Generalization#Spectral Decomposition#Latent Space Steering#SVD#Out-of-Distribution2025년 11월 17일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] TTRV: Test-Time Reinforcement Learning for Vision Language Models이 논문은 기존의 Vision-Language Models (VLMs) 이 훈련 후 정적인 상태로 남아 레이블링된 데이터 없이 환경과 상호작용하며 추론 시점에 즉시 적응할 수 없다는 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Vision-Language Models (VLMs)#Reinforcement Learning (RL)#Test-Time Adaptation#Unsupervised Learning#Image Recognition#Visual Question Answering (VQA)#Group Relative Policy Optimization (GRPO)#Entropy Regularization2025년 10월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Test-Time Policy Adaptation for Enhanced Multi-Turn Interactions with LLMs논문은 LLM이 정적, 단일 턴 데이터로 훈련되어 확장된 다중 턴 상호작용에서 성능이 저하되고 실시간 사용자 피드백에 적응하기 어려운 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Large Language Models#Multi-turn Interaction#Test-Time Adaptation#Reinforcement Learning from Human Feedback#Policy Optimization#Online Learning#Self-Correction2025년 10월 1일댓글 수 로딩 중