[논문리뷰] SpatialScout: Can VLM Agents Actively Explore and Map 3D Scenes?본 논문은 Vision-Language Model (VLM) Agents가 3D 환경을 능동적으로 탐색하고 Metric Map을 구성하는 Spatial Intelligence 역량을 정량적으로 평가하기 위한 SpatialScout 벤치마크를 제안합니다.#Review#VLM Agents#3D Mapping#Active Exploration#Spatial Intelligence#Object Localization#Metric Maps#Benchmark#Embodied AI2026년 10월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] HexaShell: A Thin Harness for Exploring the Limits of VLM Agents as Robot Coding Agents본 논문은 VLM 기반 에이전트가 로봇을 제어할 때 발생하는 기하학적 정보 해석의 한계와, 폐쇄적인 로봇 제어 시스템에서의 불투명성 문제를 해결하고자 한다 . 기존의 학습 기반 정책(Learned policies)은 데몬스트레이션 데이터에 의존하며, 환경 변화에 따른 일반화 성능이 낮다는 한계가 있다.#Review#VLM Agents#Robot Coding#Triangulation#HexaShell#RoboDojo#Active Perception#Tool Evolution2026년 10월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ViSkill: Reinforcing VLM Agents with Evolving Visual-Native Skills본 논문은 기존 Skill-augmented agents가 겪고 있는 시각적 정보의 손실과 학습 전략의 파편화 문제를 해결하고자 한다.#Review#VLM Agents#Reinforcement Learning#Skill-Augmented Learning#Visual-Native Skills#Policy Optimization#Closed-loop Learning#Spatial Grounding2026년 10월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Lies We Can See: Joint Verbal and Non-Verbal Deception by VLM Agents in Embodied Social Interactions본 논문은 기존의 사회적 추론(Social-deduction) 게임 연구가 텍스트 기반 환경에 국한되어 있어, 기만 전략의 핵심인 비언어적 sensorimotor 채널을 완전히 포착하지 못한다는 문제점을 해결하고자 합니다.#Review#VLM Agents#Strategic Deception#Embodied AI#Social Deduction#Multi-Agent System#Ablation Study2026년 8월 31일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] When Memory Lies: An Empirical Study of Spatial Memory Staleness in VLM Agents본 연구는 memory-augmented VLM agents가 dynamic environment에서 행동할 때, persistent spatial knowledge가 silently stale해지면서 안전 관련 실수를 유발할 수 있다는 핵심 문제를 제기합니다.#Review#VLM Agents#Spatial Memory#Staleness#Environmental Change#Safety Liability#Auditing#Visual Grounding#FrozenLake2026년 8월 5일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] OmniGameArena: A Unified UE5 Benchmark for VLM Game Agents with Improvement Dynamics본 논문은 기존 VLM Agent 벤치마크가 단일 시도(First-attempt) 점수만을 보고하고, Solo 플레이 위주로 구성되어 있어 에이전트의 학습 및 개선 능력을 측정하지 못한다는 문제를 지적한다.#Review#VLM Agents#Benchmark#Unreal Engine 5#Improvement Dynamics#Agentic Reflection#Cold-start#Generalization2026년 6월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SpatialAct: Probing Spatial Reasoning-to-Action Capabilities of VLM Agents in 3D Scenes본 논문은 VLM이 단순한 공간 관찰을 넘어 실제 3D 환경에서 행동하고 그 결과를 관리할 수 있는지 평가하기 위해 SpatialAct를 제안한다. 기존의 공간 추론 벤치마크들은 대부분 정적인 이미지나 비디오를 대상으로 모델의 이해도만을 측정하며, 모델의 출력이 환경을 변화시키는 상호작용은 고려하지 않았다 .#Review#VLM Agents#3D Spatial Reasoning#Action-Conditioned#Interactive Refinement#Benchmark#Simulator-Grounded2026년 6월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AtlasVA: Self-Evolving Visual Skill Memory for Teacher-Free VLM Agents본 연구는 기존 VLM 에이전트가 긴 호흡의 공간적 과업(long-horizon spatial tasks)을 수행할 때 발생하는 '공간적 맹목(spatial blindness)'과 '모달리티 불일치(modality mismatch)' 문제를 해결합니다.#Review#VLM Agents#Visual Skill Memory#Reinforcement Learning#Reward Shaping#Spatial Reasoning#Self-Evolving2026년 5월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Think3D: Thinking with Space for Spatial Reasoning기존 Vision-Language Models (VLMs) 이 2D 인식을 넘어선 진정한 3D 공간 추론 능력 과 일관된 공간 표현을 구축하는 데 한계가 있음을 해결하고자 합니다.#Review#Spatial Reasoning#3D Reconstruction#VLM Agents#Tool Calling#Reinforcement Learning#Novel View Synthesis#Iterative Exploration2026년 1월 20일댓글 수 로딩 중