[논문리뷰] LiteFrame: Efficient Vision Encoders Unlock Frame Scaling in Video LLMs본 연구는 장편 비디오 이해를 위해 Video LLMs를 확장할 때 발생하는 고질적인 계산 복잡도와 효율성 병목 문제를 해결하는 데 집중합니다.#Review#Video LLMs#Vision Encoder#Token Compression#Compressed Token Distillation#Long-form Video Understanding#Spatio-temporal Modeling2026년 5월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] TempSamp-R1: Effective Temporal Sampling with Reinforcement Fine-Tuning for Video LLMs이 논문은 비디오 시간적 접지(temporal grounding) 작업에서 멀티모달 대규모 언어 모델(MLLMs) 의 효율성을 개선하는 것을 목표로 합니다. 기존 강화 학습( RL ) 방법론, 특히 GRPO 가 큰 시간 검색 공간에서 비효율적인 탐색과 불안정한 정책 업데이트를 겪는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Video LLMs#Temporal Grounding#Reinforcement Learning#Off-policy Learning#Reward Shaping#Chain-of-Thought#Multimodal LLMs2025년 9월 23일댓글 수 로딩 중