[논문리뷰] Think, Act, Build: An Agentic Framework with Vision Language Models for Zero-Shot 3D Visual Grounding본 논문은 3D-VG 작업을 'Think(추론)', 'Act(도구 호출)', 'Build(재구성)' 단계로 세분화한 TAB 프레임워크를 제안합니다 . TAB은 고정된 파이프라인 대신, 전문적인 3D-VG Skill blueprint에 따라 VLM 에이전트가 능동적으로 visual tool을 호출하여 타겟을 추적하고 마스크를 생성합니다.#Review#3D Visual Grounding#Vision-Language Models#Agentic Framework#RGB-D#Zero-Shot#Geometric Reconstruction2026년 4월 1일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SEM: Sparse Embedding Modulation for Post-Hoc Debiasing of Vision-Language ModelsCLIP과 같은 Vision-Language Models (VLMs)는 multimodal AI의 핵심 구성 요소이지만, 대규모의 uncurated training data로 인해 심각한 social 및 spurious bias가 내재되어 있다.#Review#Vision-Language Models#CLIP#Debiasing#Sparse Autoencoder#Post-Hoc#Zero-Shot#Feature Disentanglement#Bias Mitigation2026년 3월 23일댓글 수 로딩 중