[논문리뷰] You don't need long context본 논문은 LLM의 컨텍스트 길이가 길어질수록 추론의 Latency, Memory Footprint, Monetary Cost가 선형적으로 증가하여 비효율을 초래한다는 문제를 제기한다.#Review#Long Context#Context Compaction#Large Language Models#Agentic Workflows#Inference Latency#Computational Efficiency#Semantic State Space Models2026년 11월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] GraphSkillEvo: Evolutionary Optimization of Graph-Structured Agent Skills본 논문은 기존의 비구조적(Unstructured) natural-language 스킬 최적화 방식이 가진 근본적인 한계를 해결하고자 합니다. 기존 방식은 스킬을 단순 텍스트 지시사항으로 표현하여 명시적인 워크플로우 가이드가 부족하고, 결과적으로 에이전트가 상황에 맞는 적절한 단계를 식별하기 어렵게 만듭니다 .#Review#LLM Agents#Skill Optimization#Graph-Structured Skills#Evolutionary Computation#Agentic Workflows#Prompt Engineering2026년 9월 20일댓글 수 로딩 중