[논문리뷰] AREX: Towards a Recursively Self-Improving Agent for Deep Research본 논문은 심층 연구(Deep Research) 과정에서 발생하는 정보 탐색과 검증 간의 불균형 및 장기 탐색의 효율성 문제를 해결하고자 합니다 . 기존 연구 시스템은 단순한 탐색 시간 확장이나 문맥 누적에 의존하여, 초기 단계의 오류가 증폭되거나 중복된 탐색이 반복되는 한계가 있습니다.#Review#Deep Research#Recursively Self-Improving#Agentic Mid-training#Reinforcement Learning#Context-Update#Discovery-Verification Asymmetry2026년 7월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Youtu-LLM: Unlocking the Native Agentic Potential for Lightweight Large Language Models본 논문은 경량 LLM이 높은 계산 효율성 을 유지하면서도 내재적인 에이전트 지능을 갖출 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 특히, 기존의 증류(distillation) 방식이 아닌, sub-2B 규모 의 모델이 처음부터 추론 및 계획 능력 을 체계적으로 학습하도록 하는 데 중점을 둡니다.#Review#Lightweight LLM#Agentic AI#Pre-training#Multi-Latent Attention#Long-Context#Curriculum Learning#Agentic Mid-training#Instruction Tuning2025년 12월 31일댓글 수 로딩 중