Holi-World: 1인칭 경험을 공간과 시간의 학습 데이터로 바꾼다
Holi-World는 정적 3D 장면과 움직이는 물체의 4D 궤적을 근거가 연결된 기록으로 만들고 VLM을 학습한다. 자동 주석·독립 평가의 역할, 단일 이동 물체 가정과 코드 비공개 방침을 살펴본다.
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S-Space: 모델은 위치를 알면서도 시점 전환을 틀린다
S-Space는 멀티모달 모델의 객체 토큰에서 공간 좌표를 읽고 개입해, 위치 지각과 시점 변환 추론의 실패를 분리하는 진단 방법이다.
S-Agent는 공간 추론을 한 장면 예측이 아니라 3D 증거 축적으로 바꾼다
S-Agent는 VLM을 의미적 planner로 두고 2D grounding, 3D lifting, 공간 expert, scene/agent memory를 결합해 multi-view·video 공간 추론을 evidence accumulation 문제로...
ReRe는 공간 추론을 한 번 더 보게 만든다: egocentric video에서 합성 시점으로 검증하기
ICML 2026 논문 Reason, Then Re-reason은 egocentric video 하나만 보고 답을 확정하는 대신, 먼저 가설을 만들고 VGGT 기반 Geometry-to-Video가 만든 allocentric view로 다시 검증하는...