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Review

[논문리뷰] Evidence-Guided Recovery for AI Agents with Ambiguous Tool Outcomes and Partial Execution

이 논문은 provider capability가 고정된 상황에서 tool outcome이 불확실할 때 남은 작업을 안전하게 완료하려면 어떤 evidence acquisition과 continuation action을 골라야 하는가라는 decision 문제를 다룹니다.
#Review#AI Agents#Tool Use#Failure Recovery#Ambiguous Tool Outcomes#Partial Execution#Idempotency#Compensation#Partially Observable Planning
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[논문리뷰] Duo: A Reciprocal World Model for Full-Duplex Interaction

이 논문이 다루는 핵심 문제는 기존 world model 안에 '대화할 상대'가 없다는 점입니다. 저자들은 실시간으로 사용자를 perceive하고 응답하는 지능을 world 내부에 넣고자 합니다.
#Review#Reciprocal World Model#Full-Duplex Interaction#Audiovisual Generation#Causal Diffusion Transformer#Distribution Matching Distillation#Streaming Inference#Multimodal LLM
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[논문리뷰] Actor, Judge, or Teacher? Understanding Decision Models in Long-Horizon Agents

이 논문의 핵심 질문은 'Actor로서 성능이 낮은 decision model도 좋은 Teacher가 될 수 있는가, 그리고 어떤 query가 그것을 가능하게 하는가'이다. GRPO 같은 outcome reward 기반 학습에서는 trajectory 안의 모든 action이 같은 credit을 받는다.
#Review#Decision Models#LLM Agents#LLM-as-a-Judge#Credit Assignment#Process Supervision#GRPO#Hindsight#Reinforcement Learning
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[논문리뷰] Read Less, Solve More: Token-Efficient Sparse Reading of External Content for AI Agents

이 논문은 agent가 외부 artifact를 통째로 읽어 생기는 over-reading 문제를 다룬다. 핵심 아이디어는 context에 들어가기 전에 읽을 내용을 통제하는 것이다. 선행 연구에 따르면 agent trajectory에서 처리되는 token의 60–80%가 외부 observation이다.
#Review#LLM Agents#Sparse Reading#Context Compression#Token Efficiency#Agent Harness#Prefix Caching#Training-free
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[논문리뷰] Precision on Demand: Escalating Weight Bits at Uncertain Decoding Steps in a Small Local Model

본 논문은 local decoding에서 전체 generation에 하나의 weight precision을 고정하는 대신, 불확실한 step에만 high precision을 할당하는 per-token 정책이 같은 byte 예산에서 더 나은 품질을 주는지 검증합니다.
#Review#Nested Quantization#Uncertainty Gating#Entropy#Logit Margin#Speculative Decoding#Memory-Bound Decoding#Weight Bytes#GSM8K
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[논문리뷰] PolyRoute: A Twelve-Language and Code-Mixed Benchmark for Typed-Decision Routing, with Baselines and a Leaderboard

이 논문은 typed-decision encoder가 English 밖에서 어떻게 동작하는지를 고정된 yardstick으로 측정하는 multilingual routing benchmark를 제안합니다. 대상 model family(Laya)는 두 checkpoint와 이를 고르는 Router를 함께 배포합니다.
#Review#Multilingual Benchmark#Typed-Decision Routing#Code-Mixed Text#Cross-Lingual Transfer#LLM-Generated Labels#Calibration#Statistical Power#Dataset Card
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[논문리뷰] Module-Aware Optimization for Graph Neural Networks

본 논문의 핵심 문제는 기존 optimizer가 GNN weight update를 parameter space에서만 정규화한다는 점입니다. 이 때문에 graph propagation으로 인한 representation-level update amplification을 통제하지 못합니다.
#Review#Graph Neural Networks#Muon Optimizer#Matrix-Aware Optimization#Graph-Induced Covariance#Polar Decomposition#Newton–Schulz Iteration#Time-to-Target
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