[논문 리뷰] Critic-V: VLM 비평가는 어떻게 멀티모달 추론 오류를 잡아내는가?

[논문 리뷰] Critic-V: VLM 비평가는 어떻게 멀티모달 추론 오류를 잡아내는가? 최근 시각-언어 모델(VLM)은 눈부신 발전을 이루었지만, 여전히 복잡한 추론 과정에서 시각적 환각(Hallucination)이나 논리적 오류를 범하곤 합니다. 오늘 소개할 Critic-V는 이러한 문제를 해결하기 위해 '추론자'와 '비평가'를 분리한 혁신적인 프레임워크입니다.📚 이 글의 목차 (클릭하세요)1. 배경: 기존 VLM 방식의 한계2. 핵심 아이디어: Reasoner-Critic의 분리3. 상세 프로세스: 어떻게 동작하는가?4. 비평가 모델 학습: VEST, RBR, DPO5. 실험 결과 및 결론1. 배경: 기존 VLM 방식의 한계VLM은 이미지 인식 능력은 뛰어나지만, 논리적 추론 단계에서 다음과 같은..
🖥️ Computer Vision/📰 Paper 2026. 1. 21. 23:00
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