[논문리뷰] Codifying the Judge: Scalable Evaluation via Program Distillation본 논문은 기존 LLM-as-a-judge 패러다임이 가진 높은 API 비용, 불투명한 의사결정 과정, 시스템적 편향(Bias), 그리고 유연성 부족 문제를 해결하는 것을 목적으로 한다.#Review#LLM-as-a-judge#Program Distillation#Pajama#Weak Supervision#Model Routing#Pareto Frontier#Reward Modeling2026년 7월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MicroVQA++: High-Quality Microscopy Reasoning Dataset with Weakly Supervised Graphs for Multimodal Large Language Model본 연구는 현미경 이미지 분석을 위한 대규모 고품질 멀티모달 질의응답(VQA) 데이터셋의 부족 이라는 문제점을 해결하여, 멀티모달 대규모 언어 모델(MLLM)의 현미경 과학 추론 능력을 향상시키는 것을 목표로 합니다. 기존 데이터셋의 제한된 규모와 낮은 난이도로 인한 MLLM 학습의 한계를 극복하고자 합니다.#Review#Microscopy VQA#Multimodal LLM#Weak Supervision#Graph Neural Networks#Dataset Generation#Biomedical Imaging#Scientific Reasoning#Cross-Modal Consistency2025년 11월 17일댓글 수 로딩 중