[논문리뷰] Portfolio Risk Bounds without Cross-Asset Return Covariances: Distributional Fields from Language-Model Representations본 논문은 데이터가 부족하거나 고차원적인 패널 환경에서 cross-asset return covariances를 안정적으로 추정하기 어렵다는 금융권의 고질적인 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Portfolio Risk#Certified Diversification#Wasserstein Distance#Distributional Fields#Robust Portfolio Choice#Language-Model Representations2026년 9월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DiG-Flow: Discrepancy-Guided Flow Matching for Robust VLA ModelsVision-Language-Action (VLA) 모델이 분포 변화 및 복잡한 다단계 로봇 조작 태스크에서 성능 저하를 겪는 문제를 해결하고자 합니다. 이는 학습된 표현이 태스크 관련 의미를 견고하게 포착하지 못하기 때문이며, 본 논문은 기하학적 정규화 를 통해 VLA 모델의 견고성을 향상시키는 것을 목표로 합니다.#Review#VLA Models#Flow Matching#Robotics#Robustness#Distribution Shift#Wasserstein Distance#Geometric Regularization#Representation Learning2025년 12월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Terminal Velocity Matching논문은 고품질 샘플을 빠르고 효율적으로 생성하며, 고차원 데이터에 확장 가능한 생성 모델을 단일 훈련 단계로 구축하는 것을 목표로 합니다.#Review#Generative Models#Flow Matching#Diffusion Models#One-Step Generation#Few-Step Generation#Wasserstein Distance#Transformer Architecture#Lipschitz Continuity2025년 11월 26일댓글 수 로딩 중