이번 글에서는 Mem-{\alpha}: Learning Memory Construction via Reinforcement Learning 논문의 핵심 포인트만 간단히 정리한다. 2025년 9월 30일(Arxiv) Wang, Yu, Takanobu, Ryuichi, Liang, Zhiqi, Mao, Yuzhen, Hu, Yuanzhe, McAuley, Julian, Wu, Xiaojian. Anuttacon, University of California San Diego, Stanford University 논문 링크 Github 영문판 보기 요약 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트는 제한된...

Read this article in Korean Trends September 2025’s theme across these three papers is measuring useful model capabilities under explicit data and evaluation conditions: LIMI studies learning interactive task execution from curated demonstrations, Qwen3-Omni tests integration of text, images, audio, and video, and SimpleQA Verified revises how factual recall is...

영문판 보기 이달의 트렌드 2025년 9월의 주제는 데이터와 평가 조건을 명시한 모델 역량 측정이며, 논문 3편은 각각 LIMI의 상호작용 과제 수행 학습, Qwen3-Omni의 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 통합, SimpleQA Verified의 사실 기억 능력 채점 방식 개선을 다룬다. 이들이 공유하는 공학적 관심사는 보고된 성능 향상이 실제로 무엇을 측정하는지다. 시연 개수를 해석하려면...

This article explains the key points of Video models are zero-shot learners and reasoners. 2025-09-24 (arXiv) Wiedemer, Thaddäus, Li, Yuxuan, Vicol, Paul, Gu, Shixiang Shane, Matarese, Nick, Swersky, Kevin, Kim, Been, Jaini, Priyank, Geirhos, Robert. Google DeepMind Paper Project Page Read this article in Korean Summary The paper asks whether...

이번 글에서는 Video models are zero-shot learners and reasoners 논문의 핵심 포인트만 간단히 정리한다. 2025년 9월 24일(Arxiv) Wiedemer, Thaddäus, Li, Yuxuan, Vicol, Paul, Gu, Shixiang Shane, Matarese, Nick, Swersky, Kevin, Kim, Been, Jaini, Priyank, Geirhos, Robert. Google DeepMind 논문 링크 Project Page 영문판 보기 요약 이 논문은 영상 생성용으로 학습한...