[논문리뷰] SteerDistill: Quantizing LLM Agents via Closed-Loop Teacher Steering
링크: 논문 PDF로 바로 열기
논문 페이지를 가져오지 못해서 요약을 작성할 수 없었습니다.
시도한 내용
https://arxiv.org/html/2611.13410에 여러 번 접속했지만 모두too_many_requests(요청 과다) 오류가 났습니다..../2611.13410v1(버전 지정 주소)과arxiv.org/abs/2611.13410(초록 페이지)은 이 대화에서 먼저 제공된 주소가 아니라서 열 수 없었습니다.- 다시 시도하다가 사용 가능한 웹 접근 횟수도 모두 써버렸습니다.
본문을 확인하지 못한 상태라 요약을 쓰지 않았습니다. 제목(SteerDistill: Quantizing LLM Agents via Closed-Loop Teacher Steering)만 보고 쓰면 방법론, 실험 수치, Figure 번호, 이미지 URL을 지어내게 됩니다. 이는 "추정이나 추론 금지" 조건에 어긋나고 틀린 정보를 드릴 위험이 큽니다.
다음 방법 중 하나를 알려주세요
- 논문 PDF 또는 HTML 파일 업로드: 파일을 읽어 지정하신 Part 1(요약)과 Part 2(Figure JSON) 형식으로 정리하겠습니다.
- 본문 텍스트 붙여넣기: Abstract, Method, Experiments, Figure caption을 붙여주시면 그 내용으로 요약하겠습니다. 이미지 경로(
<img src=...>)도 함께 주시면 Figure JSON까지 정확히 만들 수 있습니다. - 잠시 후 재요청: 일시적인 요청 제한일 수 있으니 새 메시지에서 URL로 다시 요청해 주세요. 이때 버전이 붙은 주소(예:
https://arxiv.org/html/2611.13410v1)도 함께 주시면 접속 성공 가능성이 높아집니다.
참고로 arXiv 번호 2611은 2026년 11월 제출 논문을 뜻합니다. 번호가 맞는지도 한 번 확인해 주세요.
⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.
관련 포스트
Review 의 다른글
- 이전글 [논문리뷰] ScrapeBench: Evaluating Legal Compliance of AI Agents in Website Scraping
- 현재글 : [논문리뷰] SteerDistill: Quantizing LLM Agents via Closed-Loop Teacher Steering
- 다음글 [논문리뷰] WMIP: A Working-Memory-Inspired Programmable Probe of Cumulative State Tracking in Large Language Models
댓글