[논문리뷰] EnvFactory: Scaling Tool-Use Agents via Executable Environments Synthesis and Robust RL본 논문은 Large Language Models (LLMs)에 tool-use capabilities를 부여하는 Agentic Reinforcement Learning (Agentic RL)이 겪는 두 가지 주요 bottleneck, 즉 scalable하고 robust한 executable environments의 부족과 implicit human reasoning을 포착하는 현실적인 training data의 희소성을…#Review#Agentic Reinforcement Learning#Tool-Use Agents#Environment Synthesis#Trajectory Generation#Dependency Graph#LLM Post-training2026년 5월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Target-Bench: Can World Models Achieve Mapless Path Planning with Semantic Targets?본 논문은 최신 세계 모델(World Models, WMs)이 텍스트로 지정된 암묵적인 의미론적 목표를 가진 길 없는 경로 계획(mapless path planning) 작업을 실제 환경에서 얼마나 잘 수행하는지 정량적으로 평가하는 것을 목표로 합니다.#Review#World Models#Mapless Navigation#Semantic Path Planning#Robot Learning#Video Prediction#Benchmark#Trajectory Generation2025년 11월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Discrete Diffusion for Reflective Vision-Language-Action Models in Autonomous Driving본 논문은 자율주행 시스템에서 기존 모방 학습 기반 VLA(Vision-Language-Action) 모델 이 물리적 규칙 및 안전 제약 조건을 내재적으로 인코딩하는 데 어려움을 겪는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Autonomous Driving#Vision-Language-Action Models#Discrete Diffusion#Reflection Mechanism#Trajectory Generation#Safety Constraints#Imitation Learning2025년 9월 26일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MolmoAct: Action Reasoning Models that can Reason in Space기존 로봇 파운데이션 모델들이 지각과 명령을 직접 제어로 매핑하여 적응성, 일반화, 의미론적 기반이 부족한 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Robotics#Action Reasoning#Vision-Language Models#Spatial Planning#Depth Perception#Trajectory Generation#Explainable AI2025년 8월 12일댓글 수 로딩 중