[논문리뷰] Retrieval is Cheap, Show Me the Code: Executable Multi-Hop Reasoning for Retrieval-Augmented Generation본 논문은 기존의 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 시스템이 다중 홉 질문 추론에서 보이는 근본적인 한계를 해결하고자 합니다.#Review#Retrieval-Augmented Generation#Multi-Hop Reasoning#Program Synthesis#Executable Planning#Compiler-Grounded Self-Repair#Adaptive Retrieval2026년 5월 13일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AdaMem: Adaptive User-Centric Memory for Long-Horizon Dialogue Agents최근 LLM 기반 에이전트들은 장기적인 상호작용, 개인화된 지원 및 다단계 추론을 지원하기 위해 외부 메모리에 점점 더 의존하고 있습니다. 그러나 기존 메모리 시스템은 세 가지 핵심 문제에 직면합니다.#Review#LLM Agents#Dialogue Memory#User-Centric#Adaptive Retrieval#Graph Memory#Multi-Agent Systems#Long-Horizon Reasoning2026년 3월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] FABLE: Forest-Based Adaptive Bi-Path LLM-Enhanced Retrieval for Multi-Document Reasoning본 논문은 장문 컨텍스트 LLM의 'lost-in-the-middle' 현상, 높은 계산 비용, 멀티 도큐먼트 추론 확장성 부족 문제를 해결하고, 기존 RAG 시스템의 의미론적 노이즈 및 구조화된 교차 문서 합성 한계를 극복하는 것을 목표로 합니다.#Review#RAG#LLM-Enhanced Retrieval#Multi-Document Reasoning#Hierarchical Indexing#Bi-Path Retrieval#Adaptive Retrieval#Knowledge Organization#Context Window Optimization2026년 1월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] WorldMM: Dynamic Multimodal Memory Agent for Long Video Reasoning본 논문은 기존 비디오 LLM이 긴 비디오(수 시간~수 일)를 처리할 때 직면하는 제한된 컨텍스트 용량 및 시각적 세부 정보 손실 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Long Video Reasoning#Multimodal Memory#Adaptive Retrieval#Video Large Language Models#Knowledge Graph#Multiscale Temporal Reasoning#Episodic Memory#Semantic Memory2025년 12월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] HANRAG: Heuristic Accurate Noise-resistant Retrieval-Augmented Generation for Multi-hop Question Answering본 논문은 멀티-홉 질문(multi-hop queries) 처리 시 기존 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템이 겪는 비효율성(과도한 반복 검색), 비합리적인 쿼리(원래 쿼리에 대한 노이즈 검색), 그리고 노이즈 축적 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Retrieval-Augmented Generation#Multi-hop QA#Noise Resistance#LLM#Query Decomposition#Adaptive Retrieval#Heuristic Framework#Revelator2025년 9월 15일댓글 수 로딩 중