[논문리뷰] CopT: Contrastive On-Policy Thinking with Continuous Spaces for General and Agentic Reasoning본 논문은 표준 CoT 패러다임이 가진 비효율적인 '생각 후 답변' 순서와, 이미 답변을 도출한 후에도 불필요하게 추론을 지속하는 Performative Reasoning 문제를 해결하고자 한다 .#Review#Large Language Models#Chain-of-Thought#Continuous Embeddings#Contrastive Verification#On-Policy Thinking#Agentic Reasoning2026년 5월 19일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] ATLAS: Agentic or Latent Visual Reasoning? One Word is Enough for Both본 논문은 기존 Visual Reasoning 기법들이 직면한 연산 효율성 및 아키텍처 호환성 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Visual Reasoning#Functional Token#LA-GRPO#Autoregressive Generation#Multimodal LLM#Agentic Reasoning2026년 5월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] LightThinker++: From Reasoning Compression to Memory Management저자들은 암시적 압축에서 시작하여 명시적 행동 수준의 관리로 진화하는 LightThinker 계열 모델을 제안한다. LightThinker는 gist tokens와 특수 설계된 attention mask를 활용하여 긴 사고 과정을 컴팩트한 표현으로 변환한다 .#Review#Large Language Models#Reasoning Compression#Memory Management#Agentic Reasoning#Context Optimization2026년 4월 6일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Strategic Navigation or Stochastic Search? How Agents and Humans Reason Over Document CollectionsMultimodal Agent는 복잡한 문서 기반 워크플로우를 자동화하는 유망한 방향을 제시하지만, 이러한 Agent가 진정한 Strategic Reasoning 을 보여주는지, 아니면 단지 Stochastic Trial-and-error Search 에 의존하는지에 대한 근본적인 의문이 존재했습니다.#Review#Multimodal Agents#Document QA#Agentic Reasoning#RAG#Benchmark#PDFs#Effort Calibration2026년 3월 12일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Experiential Reinforcement Learning언어 모델(LMs)이 희소하고 지연된 환경 피드백으로부터 학습하는 과정에서 발생하는 비효율성과 불안정성을 해결하는 것이 주요 목표입니다.#Review#Reinforcement Learning#Language Models#Self-Reflection#Experiential Learning#Policy Optimization#Distillation#Agentic Reasoning2026년 2월 16일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Agentic Reasoning for Large Language Models본 설문조사 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 추론 능력이 정적인 폐쇄형 환경에서 벗어나 동적이고 개방형 환경에서 계획, 행동, 학습을 통해 지속적으로 상호작용하는 자율 에이전트 로 발전하는 Agentic Reasoning 패러다임을 체계화하는 것을 목표로 합니다.#Review#Agentic Reasoning#LLM Agents#Self-Evolving AI#Multi-Agent Systems#Planning#Tool Use#Retrieval-Augmented Generation#Reinforcement Learning2026년 1월 21일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SenseNova-MARS: Empowering Multimodal Agentic Reasoning and Search via Reinforcement Learning본 논문은 기존 VLM 기반 에이전트의 텍스트 중심 추론 및 고립된 도구 호출 한계를 극복하고자 합니다.#Review#Multimodal Agents#Reinforcement Learning#Vision-Language Models#Tool Use#Agentic Reasoning#Image Search#HR-MMSearch#BN-GSPO2026년 1월 4일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Nemotron 3 Nano: Open, Efficient Mixture-of-Experts Hybrid Mamba-Transformer Model for Agentic Reasoning본 논문은 오픈 소스 로 제공되며, 효율적 이면서도 에이전트적 추론 능력이 뛰어난 Mixture-of-Experts (MoE) 하이브리드 Mamba-Transformer 언어 모델 인 Nemotron 3 Nano를 개발하는 것을 목표로 합니다.#Review#Mixture-of-Experts#Mamba-Transformer#Agentic Reasoning#Long Context LLM#FP8 Quantization#Supervised Fine-Tuning#Reinforcement Learning2025년 12월 24일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Native Parallel Reasoner: Reasoning in Parallelism via Self-Distilled Reinforcement Learning본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)이 순차적 모방 에서 벗어나 진정한 병렬 추론 능력 을 자기 진화할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다.#Review#Large Language Models (LLMs)#Parallel Reasoning#Self-Distilled Reinforcement Learning#Policy Optimization#Inference Acceleration#Structured Output#Agentic Reasoning2025년 12월 8일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] CodeV: Code with Images for Faithful Visual Reasoning via Tool-Aware Policy Optimization본 논문은 에이전트 시각-언어 모델(VLMs)이 높은 최종 답변 정확도에도 불구하고 종종 '불성실한' 시각적 추론을 수행하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Vision-Language Models#Agentic Reasoning#Tool Use#Reinforcement Learning#Faithfulness Evaluation#Policy Optimization#Visual Search#Code Generation2025년 12월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] TIR-Bench: A Comprehensive Benchmark for Agentic Thinking-with-Images Reasoning본 연구는 기존 벤치마크들이 OpenAI o3 와 같은 최신 MLLM의 'thinking-with-images' (이미지로 사고하기) 능력, 즉 이미지 조작 도구를 활용한 문제 해결 능력을 충분히 포착하지 못하는 문제를 해결하고자 합니다.#Review#Multimodal LLMs#Agentic Reasoning#Thinking-with-Images#Visual Reasoning Benchmark#Tool Use#Image Manipulation#Fine-tuning2025년 11월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] PVPO: Pre-Estimated Value-Based Policy Optimization for Agentic Reasoning본 연구는 에이전트 추론(agentic reasoning)을 위한 critic-free 강화 학습 방법론, 특히 그룹 정책(group policies)의 한계를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Reinforcement Learning#Critic-Free RL#Agentic Reasoning#Policy Optimization#Large Language Models (LLMs)#Advantage Estimation#Group Sampling#Static Value Estimation2025년 9월 2일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AlphaApollo: Orchestrating Foundation Models and Professional Tools into a Self-Evolving System for Deep Agentic Reasoning재단 모델(FMs)의 제한된 내재적 추론 능력과 불안정한 테스트 시간 반복이라는 두 가지 핵심 병목 현상을 해결하고자 합니다. 이 연구는 FM이 복잡한 벤치마크에서 겪는 어려움을 극복하고, 신뢰할 수 있는 심층 에이전트 추론을 위한 자가 진화 시스템을 구축하는 것을 목표로 합니다.#Review#Foundation Models#Agentic Reasoning#Tool Use#Self-Evolving System#Retrieval-Augmented Generation#Computational Tools#Error Correction2025년 10월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] DeepAgent: A General Reasoning Agent with Scalable Toolsets기존 LLM 기반 에이전트의 정형화된 워크플로우, 동적 도구 발견의 부재, 비효율적인 장기 상호작용 및 메모리 관리 한계를 극복하는 것을 목표로 합니다.#Review#Autonomous Agents#Large Language Models#Tool Use#Reinforcement Learning#Memory Management#Tool Retrieval#Agentic Reasoning2025년 10월 27일댓글 수 로딩 중