[논문리뷰] VQ-VA World: Towards High-Quality Visual Question-Visual Answering본 논문은 시각적 질문에 대한 시각적 답변(VQ-VA) 능력, 즉 이미지를 통해 질문에 응답하는 기능을 오픈 소스 모델에도 도입하는 것을 목표로 합니다.#Review#Visual Question Answering (VQA)#Image Generation#Data-centric AI#Agentic Pipeline#Multimodal Models#Web-scale Data#Benchmark#LightFusion2025년 11월 25일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Webscale-RL: Automated Data Pipeline for Scaling RL Data to Pretraining Levels대규모 언어 모델(LLM)이 모방 학습의 한계(훈련-추론 격차, 견고한 추론 능력 부족)를 극복하고 강화 학습(RL)을 통해 더 강력한 능력을 얻도록 하는 것이 목표입니다. 하지만 기존 RL 데이터셋은 웹 스케일 사전 훈련 코퍼스에 비해 규모와 다양성 면에서 현저히 작다는 병목 현상을 해결하고자 합니다.#Review#Reinforcement Learning (RL)#Large Language Models (LLMs)#Data Pipeline#Web-scale Data#Question-Answering (QA)#Data Generation#Data Diversity#Data Efficiency2025년 10월 13일댓글 수 로딩 중