[논문리뷰] Recursive Think-Answer Process for LLMs and VLMs현재 Think-Answer 모델 들은 단일 패스(single-pass) 추론에 의존하여 'Oops!'와 같은 불확실성 신호를 보여도 자체 수정을 수행하지 못하고 오류에 취약합니다.#Review#LLMs#VLMs#Reasoning#Self-Correction#Reinforcement Learning#Confidence Estimation#Iterative Refinement#Think-Answer2026년 3월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Self-Improving World Modelling with Latent Actions본 논문은 액션이 레이턴트 변수로 취급되는 상태-온리 시퀀스 로부터 LLM(Large Language Models) 및 VLM(Vision-Language Models)의 내재적 월드 모델링 능력을 향상시키는 것을 목표로 합니다.#Review#World Modeling#Latent Actions#Self-Improvement#Reinforcement Learning#LLMs#VLMs#Inverse Dynamics Model#Forward World Modelling2026년 2월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Contamination Detection for VLMs using Multi-Modal Semantic Perturbation본 연구는 Vision-Language Models(VLMs)에서 데이터 오염(test-set leakage) 으로 인한 성능 과대평가 문제를 해결하기 위한 신뢰성, 실용성, 일관성 있는 탐지 방법론 을 개발하는 것을 목표로 합니다.#Review#VLM Contamination#Test-set Leakage#Multi-modal Perturbation#Generative Models#Generalization#Model Memorization#VLMs2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중