[논문리뷰] Mem-π: Adaptive Memory through Learning When and What to Generate본 논문은 기존 LLM 에이전트의 정적인 메모리 검색 패러다임이 갖는 한계를 극복하기 위해 제안되었습니다. 현재의 메모리 증강 에이전트들은 주로 외부 저장소에서 과거의 경험을 검색하는 방식에 의존하지만, 이러한 검색된 데이터는 현재의 에이전트 맥락과 맞지 않거나 지나치게 특수하여 범용성이 떨어지는 문제가 있습니다.#Review#Large Language Model Agents#Generative Memory#Reinforcement Learning#Adaptive Memory#Abstention Policy#Decoupled Policy Optimization2026년 5월 20일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] OneStory: Coherent Multi-Shot Video Generation with Adaptive Memory이 논문은 기존 다중 샷 비디오 생성(MSV) 모델이 복잡한 서사에 필요한 장거리 샷 간 컨텍스트를 효과적으로 모델링하지 못하여 발생하는 시각적 불일치와 일관성 저하 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Multi-Shot Video Generation#Adaptive Memory#Long-Range Context#Frame Selection#Diffusion Models#Image-to-Video#Autoregressive Generation#Narrative Coherence2025년 12월 9일댓글 수 로딩 중