[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