1. 핵심 요약 (Executive Summary) 최근 대규모 언어 모델(LLM)과 시각-언어 모델(VLM) 분야에서 검증 가능한 보상을 활용한 강화학습(Reinforcement Learning with Verifiable Rewards, RLVR)은 모델의 추리 능력을 비약적으로 향상시키는 핵심 기술로 자리 잡았습니다. OpenAI의 o1이나 D...

1. 핵심 요약 (Executive Summary) 인공지능의 추론 능력이 비약적으로 발전함에 따라, 단순히 최종 결과만을 평가하는 결과 보상 모델(Outcome Reward Model, ORM)을 넘어 추론의 각 단계(Step)를 정밀하게 평가하는 프로세스 보상 모델(Process Reward Model, PRM)이 필수적인 요소로 자리 잡았습니다...

OmniSIFT: 모달리티 비대칭형 토큰 압축으로 Omni-modal LLM의 효율성을 재정의하다 최근 인공지능 연구의 최전선은 텍스트를 넘어 오디오와 비디오를 동시에 이해하고 생성하는 Omni-modal Large Language Models (Omni-LLMs)로 빠르게 이동하고 있습니다. Qwen2.5-Omni, GPT-4o와 같은 모델들은 인...

1. 핵심 요약 (Executive Summary) 최근 생성형 AI 분야에서 인간 비디오 생성(Human Video Generation)은 비약적인 발전을 이루었지만, 여전히 ‘자유로운 시점 전환’과 ‘정밀한 동작 제어’ 사이의 트레이드오프(Trade-off)를 해결하지 못하고 있었습니다. 기존의 AnimateAnyone과 같은 모델들은 2D Po...

Green-VLA: 5단계 커리큘럼 학습과 RL 정렬을 통한 범용 로봇 제어 모델의 심층 분석 로봇 공학의 세계는 현재 ‘기초 모델(Foundation Models)’의 대전환기를 맞이하고 있습니다. 과거의 로봇 제어가 특정 태스크를 위해 정교하게 설계된(Hard-coded) 알고리즘이나 좁은 범위의 모방 학습(Imitation Learning)에 ...

1. 핵심 요약 (Executive Summary) 현대 대규모 언어 모델(LLM)은 소스 코드 이해 영역에서 비약적인 발전을 이루었으나, 소프트웨어 시스템의 규모가 커짐에 따라 계산 효율성(Computational Efficiency)이라는 거대한 벽에 직면해 있습니다. 기존의 텍스트 기반 패러다임은 코드를 선형적인 토큰 시퀀스로 처리하며, 이는 ...

AI 과학자를 위한 논문 그림 자동화의 혁명: PaperBanana 프레임워크 기술 심층 분석 1. Executive Summary (핵심 요약) 최근 초거대 언어 모델(LLM)을 기반으로 한 ‘자율형 AI 과학자(Autonomous AI Scientist)’의 등장은 연구 패러다임의 거대한 변화를 예고하고 있습니다. 가설 설정부터 실험 수행, 논...

1. 핵심 요약 (Executive Summary) 로봇 공학의 성배는 인간처럼 복잡한 환경을 이해하고, 자신의 행동이 미래에 어떤 결과를 초래할지 예측하며, 이를 바탕으로 정밀한 제어를 수행하는 ‘일반 인공지능(Generalist Agent)’을 구축하는 것입니다. 최근 등장한 LingBot-VA는 이러한 비전을 실현하기 위해 인과적 월드 모델링(...

VTC-R1: Vision-Text Compression을 통한 효율적 롱 컨텍스트 추론의 새 지평 1. Executive Summary (핵심 요약) 인공지능 추론 능력의 비약적 발전은 곧 ‘추론 토큰(Reasoning Tokens)’의 폭발적인 증가를 의미합니다. OpenAI의 o1이나 DeepSeek-R1과 같은 모델들은 복잡한 문제를 해결하...

1. Executive Summary (핵심 요약) 최근 비디오 생성 AI 분야는 단기적인 영상미를 넘어, 장시간의 일관성을 유지하며 수 분, 혹은 수 시간 단위의 영상을 생성하는 방향으로 진화하고 있습니다. 본 분석에서 다룰 연구인 “LoL: Longer than Longer, Scaling Video Generation to Hour”는 기존 자...