[D14] scenario based simulation training — 일일 자료 기반 약식 논문 노트

_D14 · paper · 2026-04-27_

Abstract

본 노트는 D14 부서가 2026-04-27 수집한 191건의 자료를 토대로 "scenario based simulation training" 주제에 대해 약식 논문 형태로 정리한 것이다. 1차 자료는 arXiv·Semantic Scholar·Crossref에서 수집되었으며 익명화·일반화 필터를 거쳤다.

1. Introduction

오늘의 핵심 질문: "scenario based simulation training 영역에서 가장 최근에 보고된 신호는 무엇인가?"

2. Method

3. Findings — 5건 핵심 자료

1. Temporal Taskification in Streaming Continual Learning: A Source of Evaluation Instability — arxiv

https://arxiv.org/abs/2604.21930v1

2. Subsystem-Resolved Spectral Theory for Quantum Many-Body Hamiltonians — arxiv

https://arxiv.org/abs/2604.21929v1

3. Evaluation of Automatic Speech Recognition Using Generative Large Language Models — arxiv

https://arxiv.org/abs/2604.21928v1

4. Long-Horizon Manipulation via Trace-Conditioned VLA Planning — arxiv

https://arxiv.org/abs/2604.21924v1

5. Context Unrolling in Omni Models — arxiv

https://arxiv.org/abs/2604.21921v1

4. Discussion — 타 부서 통합 신호

5. Conclusion

다음 이터레이션에서 후속 검증 필요.

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_생성: Daily Research Engine v1 · 부서 D14 · 형태 paper_

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