[논문리뷰] Hybrid Reasoning Agents본 논문은 기존 LLM agent가 겪고 있는 텍스트 기반 추론의 비효율성과 latent 추론 모델의 도구 접근성 부재라는 이분법적 문제를 해결하고자 합니다. 현재의 agent는 복잡한 문제를 해결하기 위해 도구를 호출하고 환경과 상호작용해야 하지만, 모든 추론 과정이 텍스트로 생성되어야 하므로 추론 효율성이 제한됩니다.#Review#HybridAgent#Latent Reasoning#HybridLink#HybridSFT#HybridRL#Working Memory#Agentic Reasoning2026년 10월 14일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] AREX-2: Advancing Self-Improving Agents through Long-Horizon Reflective Tasks본 논문은 LLM 에이전트가 단일 작업 내에서 스스로 솔루션을 개선하는 Self-improvement 능력이 부족하다는 문제를 해결한다.#Review#Self-Improving Agents#Long-Horizon Reflection#Test-Time Scaling#Machine Learning Engineering#Algorithmic Programming#Agentic Reasoning2026년 9월 30일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Thinking on Shots: Consistent Multi-Shot Video Editing with Agentic Reasoning본 논문은 기존의 영상 편집 모델들이 가진 '무분별한 청킹(blind chunking)' 전략의 한계를 극복하기 위해 MMLVE 과제를 제안한다 .#Review#Multi-Shot Video Editing#Agentic Reasoning#Cross-Shot Editing Consistency#Multi-Instruction Decoupling#Spatiotemporal Structure2026년 8월 27일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Agentic ESOpt: Fine-Tuning Long-Horizon LLM Agents with Minimal GPU Requirements본 논문은 Long-horizon 에이전트 추론 환경에서 기존 Agentic RL이 겪는 심각한 자원 및 구조적 한계를 해결하는 것을 목표로 합니다.#Review#Agentic Reasoning#Evolution Strategies#Long-Horizon#Parameter Efficiency#LLM Fine-Tuning#GPU Memory2026년 8월 18일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] FinanceComplexQA: Benchmarking Agentic Reasoning on Industrial-grade Financial Documents본 논문은 금융 도메인에서 LLM 기반 시스템의 복잡한 추론 능력을 평가할 수 있는 신뢰성 있는 벤치마크의 부재 문제를 해결하고자 한다. 기존의 금융 QA 벤치마크들은 주로 단편적인 데이터나 단순화된 표 해석에 집중하여, 실제 금융 현장의 복잡한 문서 구조와 고도화된 분석 요구사항을 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다.#Review#Agentic Reasoning#Financial Document QA#Benchmark#Finance-LaTeX#Dual-Context Reasoning#Cross-Layout Reasoning#RAG#Agent-as-a-Judge2026년 7월 23일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Native Active Perception as Reasoning for Omni-Modal Understanding본 논문은 기존의 패시브한 Long Video Understanding 모델들이 가진 컴퓨팅 자원 및 성능의 한계를 해결하기 위해 제안되었습니다. 기존 연구들은 비디오 전체를 균일하게 처리하거나 전역적 사전 스캔에 의존함으로써, 비디오 길이에 따라 계산 비용이 선형적으로 증가하는 고질적인 병목 현상을 겪고 있습니다 .#Review#Omni-modal Understanding#Active Perception#POMDP#Agentic Reasoning#Test-time Scaling#TAURA#Reinforcement Learning2026년 6월 17일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Thinking with Imagination: Agentic Visual Spatial Reasoning with World Simulators기존의 VLM들은 관측된 이미지에 제한되어 있어 보이지 않는 레이아웃을 추론하거나 시점 변화에 따른 공간적 일관성을 유지하는 데 한계를 보입니다. 특히 제한적인 일인칭 관측 환경에서는 alternative viewpoint에서 장면을 파악해야 할 필요성이 크지만, 현 모델들은 이를 능동적으로 해결하지 못합니다.#Review#Vision-Language Models#Spatial Reasoning#World Simulator#Reinforcement Learning#View Consistency#Agentic Reasoning2026년 6월 7일댓글 수 로딩 중
[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] 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
[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] 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