[논문리뷰] Multi-Agent Relay Thinking본 논문은 기존 Multi-Agent Collaboration(MAC) 기법들이 병렬적인 'Group Thinking' 방식에 치중하여 자원 효율성과 심층적인 추론 연속성 측면에서 한계를 보인다는 점을 지적합니다.#Review#Multi-Agent Collaboration#Relay Thinking#Confidence Calibration#Inference Scheduling#Heterogeneous Models#Reasoning Bottleneck2026년 11월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Measuring AI Agents as Teammates with Collaborative Intelligence본 논문은 AI 모델의 역량이 개별 성능 중심에서 팀 단위 협업으로 이동함에 따라, 단순한 과제 수행 능력이 아닌 '팀원으로서의 협업 역량'을 측정할 필요성에서 출발합니다.#Review#AI Agents#Collaborative Intelligence#Teamwork Benchmark#Human-AI Collaboration#Agentic Teams2026년 11월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] MAServeBench: Benchmarking Multi-Agent LLM Serving Systems with Hierarchical Collaboration Workloads본 논문은 MAS의 협업적 특성이 기존의 독립적인 요청 중심의 LLM Serving 평가 방식으로는 충분히 포착되지 않는다는 문제점을 해결하고자 합니다.#Review#Multi-Agent Systems#LLM Serving#Workload Benchmarking#Hierarchical Collaboration#Semantic Traces2026년 11월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Lost in Recovery: Demystifying Recovery Behavior of Computer-Use Agents via Goal-Oriented Action Replay본 논문은 Computer-Use Agents가 장기적인(Long-horizon) 과업 수행 중 발생하는 오류로부터 스스로 회복하지 못하는 취약성을 해결하고자 합니다.#Review#Computer-Use Agents#Model-based Recovery#Transition-Consistent Recovery#Goal-Oriented Action Replay#Agent Reliability#Long-Horizon Tasks#ReTrace2026년 11월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Library of Layers (LoL): Adaptively Ordering Transformer Layers at Runtime본 논문은 기존 Transformer 모델이 모든 입력에 대해 고정된 층 순서(fixed layer ordering)를 강제함으로써 발생하는 계산 효율성 및 유연성 문제를 해결하기 위해 Library of Layers (LoL)를 제안한다.#Review#Library of Layers#Transformer#Dynamic Inference#Adaptive Routing#Strided Window Attention#Parameter Reuse#Model Sparsity2026년 11월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Lab2Sim: Turning Real-World Experiment Videos into Interactive Virtual Experiments과학 실험 영상은 학습자에게 실험 과정을 보여주지만, 직접 실험을 수행할 수 없는 관찰 중심의 학습에 머물러 있다는 한계가 있습니다.#Review#Lab2Sim#EduVideo2Code#Scientific Experiments#Multimodal Models#Interactive Simulation#Code Generation2026년 11월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LEANGUARD: Lean-Verified Guardrails for Tool-Using Agents본 논문은 tool을 사용하는 LLM 기반 에이전트가 도메인 정책을 위반하거나 안전하지 않은 환경 변화를 초래하는 문제를 해결하기 위해 LeanGuard를 제안합니다.#Review#Language-Model Agents#Formal Verification#Lean 4#Guardrails#Tool-Using Agents#Temporal Logic#Runtime Policy Enforcement2026년 11월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] IdeaTaste: Do LLMs Share the Research Taste of Human Researchers?본 논문은 LLM이 연구의 전 과정을 수행하는 AI Scientist로 진화함에 따라, 이들의 Research Taste가 실제 인간 커뮤니티의 연구 방향과 일치하는지 규명하고자 한다 .#Review#LLM Agents#Research Taste#Benchmark#Idea Generation#Citation Analysis#Research Community2026년 11월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] From Fragmentation to Fusion: A Survey and Roadmap for Omnimodal Embeddings본 논문은 현대 AI 생태계의 기반인 임베딩 모델 연구가 Modality별로 파편화되어 지식 공유와 평가가 단절되어 있다는 문제를 지적합니다 . 기존 연구들은 특정 Modality에 국한된 독자적인 발전 경로를 걸어왔으며, 이는 동일한 수학적 기반을 공유함에도 불구하고 기술적 시너지를 저해하고 있습니다.#Review#Omnimodal Embeddings#Contrastive Learning#Transformer#Multimodal Fusion#Alignment#Representation Learning2026년 11월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] FLAMIA: FLAsh MIcroscaling Attention for Fast and Causally Safe Training on Blackwell본 논문은 최신 NVIDIA Blackwell GPU의 하드웨어 잠재력을 활용하여 Transformer 학습의 병목인 Attention 연산을 가속화하기 위한 새로운 커널을 제안한다.#Review#Attention#Blackwell#MXFP8#NVFP4#Token-Block Scaling#Causal Safety#Numerical Consistency#Packed-Document Attention2026년 11월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Diagnosing the Reference Gap: What Visual Scaffolds Can and Cannot Fix in Multimodal Reasoning본 논문은 MLLM이 복잡한 다단계 시각 추론 문제에서 객체를 인식하고도 이를 추적하거나 구별하는 데 실패하는 근본 원인인 Reference Gap을 진단합니다 .#Review#Multimodal Reasoning#Reference Gap#Visual Routines#ReGap-Bench#Visual Scaffolds#Training-free Skill2026년 11월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Democratizing Robot-Use Agents: A Unified Harness with Open Models본 논문은 폐쇄형 모델에 의존하는 기존 RUA 연구의 한계를 극복하고, 누구나 활용 가능한 개방형 모델 기반의 연구 생태계를 구축하고자 합니다.#Review#Robot-Use Agents#Unified Harness#Open-weight Models#Robotic Manipulation#Zero-shot Learning#Embodied AI2026년 11월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DecisionRank: On-Policy Distillation for Decision-Model Rerankers본 논문은 생성형 LLM 기반의 listwise 재정렬(reranking) 방식이 가진 높은 추론 Latency 문제를 해결하고, 이들의 풍부한 랭킹 지식을 효율적인 결정 모델로 전이하는 방법을 탐색한다.#Review#Decision-Model Reranking#On-Policy Distillation#Knowledge Distillation#First-Token Ranking#LLM#Information Retrieval2026년 11월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DeFT-RAG: Decomposing Multi-Hop Questions into Self-Contained Sub-Questions with Reusable Answers본 논문은 기존의 RAG 시스템들이 Multi-Hop Question을 해결하는 과정에서 발생하는 복합적인 오류들을 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Retrieval-Augmented Generation#Multi-Hop Question Answering#Question Decomposition#Large Language Models#Decision Model2026년 11월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DR Pixel: Page-Native Deep Research with Vision-Language Models본 논문은 기존의 Deep Research 에이전트들이 문서를 텍스트로 변환(Linearization)하는 과정에서 시각적 정보(표, 도표, 수식 등)를 손실하거나 OCR 오류로 인해 추론 성능이 저하되는 문제를 해결하고자 한다.#Review#Deep Research#Vision-Language Models#Page-Native Retrieval#Counterfactual Credit Reweighting#Multimodal Agent#Document Understanding2026년 11월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DAMI: Dual-Axis Memory Initialization for Enhanced Long-Context Retrieval in Gated Linear Attention본 논문은 Gated Linear Attention 기반 모델들이 훈련 후에도 초기화 시점의 기억 파라미터 구조를 지속적으로 유지하며, 이것이 Long-Context Retrieval 성능을 제약한다는 점을 지적합니다.#Review#Gated Linear Attention#Long-Context Retrieval#Memory Initialization#Recurrent Neural Networks#Timescale Allocation2026년 11월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CrossSWE: Benchmarking Cross-Repository Joint Development for Coding Agents본 논문은 기존의 Coding Agents 벤치마크가 대부분 단일 리포지토리(Single-repository) 내의 문제 해결에 국한되어, 실제 개발 환경에서 발생하는 다중 리포지토리 간의 상호 의존성 문제를 충분히 다루지 못한다는 점을 지적한다.#Review#Coding Agents#Cross-Repository Joint Development#Software Engineering Benchmark#Large Language Models#Dependency Reasoning2026년 11월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Cross-Primitive Consistency in Jev본 논문은 Jev 기반 의사결정 모델이 동일한 의미적 상태에 대해서도 서로 다른 프리미티브를 사용할 경우 상충하는 결정을 내리는 일관성 위반 문제를 해결한다.#Review#Jev#LLM#Consistency#PrimaCons#Cprc#Calibration#Decision-making2026년 11월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CoworkOS:Scaling Agent Coworkers for Real-world Automation본 논문은 Cowork agent가 복잡한 생산성 태스크와 장기적인 모니터링 및 의사결정을 동시에 처리하면서 Human-in-the-loop 방식으로 협업하는 데 따르는 미해결 과제를 해결하고자 한다.#Review#Agent Harness#Long-Horizon Tasks#Human-in-the-Loop#Hierarchical Agents#Persistent Memory#Recursive Self-Improvement#Real-World Automation2026년 11월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Can Large Language Model Agents Learn by Watching Tutorial Videos?본 논문은 Frozen LLM Agent가 파라미터 업데이트라는 값비싼 과정 없이도 방대한 양의 온라인 튜토리얼 영상을 통해 어떻게 지속적으로 지식을 확장할 수 있는지에 대한 문제를 다룹니다.#Review#LLM Agents#Continual Learning#Nonparametric Learning#Multimodal QA#Tutorial Memory#Adversarial Consolidation#TOC Retrieval2026년 11월 2일댓글 수 로딩 중